Novembre 2017

Digital Transformation nel banking: le evidenze della ricerca CeTIF-CRIF su Big Data e Customer Insight

Negli ultimi anni, il mercato bancario è stato caratterizzato da numerosi cambiamenti che vanno oltre i soli aspetti di dotazione tecnologica. Le principali evoluzioni dipendono dalle aspettative dei clienti in termini di customer experience, generate proprio dal livello di servizio a cui altri mercati e i nuovi competitor, come gli internet giants e le Fintech, li hanno ormai abituati. Da quando hanno acquisito maggiore capacità e confidenza nell’uso quotidiano dei supporti digitali, i clienti hanno anche iniziato ad aspettarsi un’analoga esperienza nella relazione con gli istituti di credito. Semplicità, velocità, sicurezza e personalizzazione si sono affermate sul mercato come requisiti base della customer experience.

Il cambiamento delle abitudini della clientela, dunque, facilitato dalla diffusione di Internet e dalla penetrazione dei dispositivi mobili, porta il “nuovo” cliente delle istituzioni finanziarie ad esprimere rinnovate esigenze, da soddisfare con nuovi canali e nuove modalità di interazione. Tali cambiamenti impongono alle istituzioni finanziarie di analizzare le innovazioni da apportare al proprio modello di servizio e di fornirsi delle tecnologie più adeguate per farlo.

Il settore bancario è in una fase di radicale modifica: la cosiddetta Digital Trasformation sta cambiando non solo i modelli di business ma richiede una ridefinizione anche dei modelli operativi e di servizi sulla base di un approccio Digital. Per approfondire l’analisi di questo contesto, all’interno del Digital Banking Hub di CeTIF, con la collaborazione di CRIF, è stata svolta la ricerca su un panel composto da primari istituti di credito che operano sul mercato italiano (Banca 5, Banca Popolare di Sondrio, CheBanca!, Crédit Agricole, Credem, Iccrea Banca, SEC Servizi, UBI Banca, UniCredit e Unipol Banca).

La ricerca ha descritto come i sistemi basati su Big Data, Predictive Analytics, Cognitive Computing e le nuove modalità di relazione con i clienti siano in grado di portare valore alle banche in numerosi ambiti. Per esempio, tool analitici basati su algoritmi di text analytics permettono, tramite un monitoraggio continuo di social network e siti web, di misurare il sentiment verso il proprio brand. Tecnologie che combinino informazioni provenienti da fonti diverse, anche esterne alla banca, possono portare a un miglioramento della valutazione del rischio di credito e a un contestuale aumento della velocità di erogazione, con alcune istituzioni finanziarie internazionali che già praticano l’Instant Lending.