Big Data Analytics, nuova strada per la redditività

La trasformazione dei processi bancari è un percorso che potremmo dire “di lunga data”, iniziato addirittura negli anni Ottanta con la digitalizzazione di alcuni processi core, come quelli legati ai pagamenti e alla riscossione dei crediti. Nella trasformazione digitale di oggi, il settore finanziario ha una grandissima opportunità attraverso l’utilizzo dei dati e la loro analisi. Ogni singola decisione importante per incrementare i ricavi, controllare i costi, prevenire furti di dati e mitigare i rischi di frode, innovare prodotti e servizi, digitalizzare il comparto del retail banking, ecc. può essere “infusa” di dati e analisi, in particolare di Big Data Analytics.

Nei prossimi anni sarà la capacità di analisi dei dati l’elemento differenziante delle banche, già oggi “costrette” a competere con soggetti non tradizionali (le Fintech) o con big player, che non hanno nulla a che vedere con il mondo bancario (come Alibaba, Amazon, Apple, Samsung, ecc.). Lo scenario è ben tracciato dal Global Banking Annual Review 2017 di McKinsey che alle banche suggerisce di investire, con urgenza, sulla costruzione delle competenze di marketing digitale e sull’analisi dei dati: “c’è in ballo il 50% della redditività del settore”, dicono gli analisti di McKinsey, “e i concorrenti non sono altri istituti finanziari ma Alibaba, Amazon e Tencent (l’azienda di WeChat)”.

Se i clienti attuali decidessero di abbandonare la propria banca di riferimento per rivolgersi a società digitali come quelle citate, “il settore bancario mondiale vedrebbe da qui al 2025 dimezzarsi la propria redditività, scendendo di 4 punti percentuali fino al 5,2%”, è la previsione di McKinsey.

Per fortuna, lo scenario va letto con una luce positiva: “le banche che sapranno fare sistema e monetizzare sui dati, potrebbero portare il proprio Roe - Return on equity al 9%-10%”, si legge sempre nel report.

Altra grande opportunità sta nel fatto che le banche che sapranno creare piattaforme digitali basate sui dati e la loro analisi saranno quelle che riusciranno a entrare in mercati non finanziari, concorrendo con soggetti anche molto lontani dal mondo bancario tradizionale. Un esempio concreto viene da alcune banche spagnole che si sono aggregate con operatori assicurativi e agenzie viaggi per offrire, attraverso un'unica piattaforma dati, servizi di acquisto di pacchetti viaggio + assicurazione direttamente dai canali bancari (retail ma anche online). Una piattaforma che non solo permette di condividere e mitigare i rischi (condivisi tra più attori coinvolti) ma anche di capitalizzare meglio dati che, un tempo, alla banca non sarebbero interessati (come le abitudini di viaggio di un cliente).

L’analisi dei big data con strumenti nuovi (oggi per lo più basati su algoritmi di machine learning e sistemi di intelligenza artificiale) per una banca rappresenta un investimento quasi doveroso se visto dalla prospettiva della sicurezza, del risk management, della prevenzione delle frodi. Tutti ambiti che le analisi predittive coprono oggi egregiamente ma che potrebbero risultare ancora più efficaci (con ritorni non banali in termini di controllo dei costi e prevenzione/riduzione delle perdite) con la nuova era dei prescriptive analytics, tool avanzati capaci di proporre soluzioni sulla base delle analisi svolte, e ancora di più degli automated analytics, capaci di avviare autonomamente azioni “correttive” a seconda dei risultati che emergono dell’analisi dei dati (per esempio attivando in automatico il blocco di una carta di credito in funzione di un comportamento del titolare della carta non congruo con le sue normali abitudini).

Anche partendo dalla prospettiva della sicurezza, le analisi più sofisticate sui dati (non solo bancari ma anche specifici degli utenti e dei loro comportamenti) sono la chiave di volta per la competitività delle banche, perché in grado di offrire quella base di informazioni e conoscenza necessarie per migliorare l’engagement con i clienti, incrementare le vendite di servizi, ampliare l’offerta con prodotti nuovi (come accennato, non necessariamente finanziari), ridurre i tempi di rilascio di servizi innovativi (pensiamo per esempio ai pagamenti digitali) o di ingresso in nuovi mercati, ottimizzare i processi riducendo i costi. Ciascuno di questi obiettivi può essere raggiunto singolarmente; la forza dell’analisi avanzata dei dati sta nel raggiungerne contemporaneamente più d’uno, con un enorme effetto sulla competizione di mercato e sulla redditività di una banca.