Back to basics: data analytics nel banking – Giugno 2025
di Ivo Invernizzi*
Secondo un articolo pubblicato nell’ottobre 2024 sul World Journal of Advanced Research and Reviews, l’analisi dei dati nel settore bancario implica l’utilizzo dei dati per prendere decisioni aziendali migliori, migliorare l’esperienza del cliente e gestire il rischio. Le banche analizzano diversi dati, tra cui transazioni dei clienti, trend di mercato e valutazioni del rischio, per ottenere informazioni preziose. Questo approccio basato sui dati aiuta le banche a ottimizzare le operazioni, personalizzare i servizi e rimanere competitive in un panorama finanziario dinamico. Diamo un’occhiata alle principali applicazioni dell’analisi dei dati nel settore bancario.
Gestione del rischio
Supponiamo che il modello di pagamento di un cliente cambi. O che i default sui prestiti aumentino in una regione. I team che si occupano del rischio catturano questi segnali mediante l’analisi dati. Utilizzano i dati sulle transazioni, lo storico dei prestiti e persino i trend di mercato per gestire l’esposizione. Questo è comune sia nel settore retail banking che sia in quello dell’investment banking.
• Valutazione del rischio di credito – score creditizio del cliente
Le banche analizzano i dati dei clienti come reddito, storico creditizio e livelli di debito per valutare il rischio associato ai prestiti e determinare le condizioni di prestito appropriate. Le approvazioni di crediti si basano più su score creditizio. Con i servizi bancari e finanziari basati sui dati, le banche analizzano il flusso di reddito, le abitudini di spesa e lo stato occupazionale del richiedente. Questi modelli aiutano i team a decidere più rapidamente e con meno ritardi.
• Rilevamento delle frodi
Analizzare i modelli di transazione e il comportamento dei clienti aiuta a identificare e prevenire le attività fraudolente. Se qualcuno accede da un nuovo dispositivo e trasferisce denaro fuori dagli schemi, viene segnalato. Una banca globale ha utilizzato modelli basati sull’intelligenza artificiale per migliorare il rilevamento delle frodi.
• Conformità normativa
L’analisi dei dati aiuta a monitorare e gestire la conformità alle normative finanziarie. Le normative continuano a cambiare e le banche devono stare al passo. Con l’analisi dei dati nel settore bancario e la generazione di report pronti per la verifica, l’analisi rafforza il mondo della compliance bancaria.
Gestione delle relazioni con i clienti
• Marketing personalizzato per il settore bancario
Analizzando i dati dei clienti, le banche possono personalizzare prodotti e servizi in base alle esigenze e alle preferenze individuali, migliorando la soddisfazione del cliente. Le banche monitorano l’utilizzo dei prodotti, le abitudini di spesa e le preferenze di canale per raggruppare gli utenti in base al comportamento. Questi segmenti aiutano i team a offrire offerte tempestive, pertinenti e con maggiori probabilità di conversione.
• Segmentazione della clientela
Le banche possono segmentare i clienti in base a dati demografici, abitudini di spesa e altri fattori per indirizzare campagne di marketing specifiche. Alcuni clienti utilizzano le carte quotidianamente, mentre altri preferiscono web banking. Alcuni rispondono alle email e altri le ignorano. Le banche utilizzano l’analisi dei dati per raggruppare gli utenti in base al comportamento effettivo: come spendono, dove accedono in termini di canali e quali prodotti utilizzano.
• Customer Lifetime Value
L’analisi dei dati aiuta a identificare i clienti di alto valore e a ottimizzare le strategie per fidelizzarli.
• Fidelizzazione della clientela
Se un cliente accede meno spesso, smette di usare la carta o preleva denaro dai conti, questo è un segnale. L’analisi dei dati per il settore bancario tiene traccia di questi cambiamenti.
Efficienza operativa
• Ottimizzazione dei processi
L’analisi dei dati operativi può aiutare a identificare i colli di bottiglia e migliorare l’efficienza dei processi bancari.
• Allocazione delle risorse
Le informazioni basate sui dati possono ottimizzare l’allocazione delle risorse, come personale e infrastrutture, in base alla domanda.
• Manutenzione predittiva
L’analisi dei dati delle apparecchiature può aiutare a prevedere potenziali guasti e a programmare la manutenzione in modo proattivo, riducendo al minimo i tempi di inattività.
Sviluppo del prodotto o servizio bancario
• Identificazione di nuove opportunità
L’analisi dei dati può rivelare esigenze insoddisfatte dei clienti e lacune del mercato, portando allo sviluppo di nuovi prodotti e servizi.
• Raccomandazione di prodotti
In base al comportamento e alle preferenze dei clienti, le banche possono consigliare prodotti e servizi pertinenti.
• Ottimizzazione pricing di prodotti bancari
L’analisi dei dati può aiutare a ottimizzare le strategie di pricing per vari prodotti e servizi.
Processo decisionale migliorato.
• Strategie basate sui dati
L’analisi dei dati fornisce alle banche le informazioni necessarie per prendere decisioni informate su investimenti, marketing e altre iniziative strategiche.
• Monitoraggio delle prestazioni
Le banche possono monitorare gli indicatori chiave di prestazione (KPI) e identificare le aree di miglioramento.
• Modellazione predittiva
Utilizzando i dati storici, le banche possono creare modelli predittivi per prevedere tendenze e risultati futuri.
Progressi tecnologici
• Analisi in tempo reale
Le banche utilizzano sempre più l’analisi dei dati in tempo reale per analizzare i dati non appena vengono generati, consentendo risposte più rapide ai cambiamenti del mercato e alle esigenze dei clienti.
• Analisi dei Big Data
Utilizzando le tecnologie Big Data, le banche possono analizzare enormi set di dati per ottenere informazioni più approfondite e prendere decisioni più consapevoli.
• Intelligenza artificiale e apprendimento automatico
Gli algoritmi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico vengono utilizzati per automatizzare le attività bancarie, migliorare il processo decisionale e migliorare l’esperienza dei clienti.
Analisi dei dati nel retail commercial banking
• Analisi in tempo reale
Le banche retail devono gestire grandi volumi di clienti: milioni di conti, elevato volume di transazioni e la necessità di rimanere pertinenti per i singoli clienti. L’analisi dei dati nel retail banking viene utilizzata per segmentare gli utenti in base al comportamento, individuare tempestivamente il tasso di abbandono e offrire prodotti tempestivi.
Analisi dei dati nell’investment banking
• Analisi in tempo reale
L’analisi dei dati nell’investment banking viene utilizzata per simulazioni di trading, valutazione del rischio e modellizzazione di mercato. Le banche attingono a feed in tempo reale da ricerche interne e indicatori finanziari esterni per elaborare scenari ipotetici.
Analisi dei dati nel digital banking
• Analisi in tempo reale
L’analisi dei dati nel digital banking traccia i tocchi, gli swipe e gli abbandoni per orientare le offerte di credito, attivare avvisi di frode e modellare i flussi di prodotti.
L’utilizzo dell’analisi dei dati nel settore bancario sta trasformando il modo in cui tali dati vengono interpretati e applicati. Le banche utilizzano questi dati per velocizzare e efficientare al meglio le loro attività di gestione operativa caratteristica. L’attenzione si è spostata: dall’archiviazione dei dati all’utilizzo intelligente, dalla promozione dei prodotti alla comprensione dei pattern comportamentali della clientela, ovvero all’essere incentrati sul cliente. L’analisi dei dati include anche dati riservati interni come l’attività del conto, i registri di supporto o il comportamento di pagamento. Include inoltre segnali esterni: modelli di posizione, storia creditizia e persino feedback dai social media. Ciò che conta è il modo in cui tutto si collega per creare una visione a 360 gradi del cliente.
I 4 principali vantaggi dell’analisi dei dati nel settore bancario sono:
• decisioni di approvazione credito più rapide e mirate
• rilevamento precoce delle frodi
• maggiore conformità con il monitoraggio automatizzato KYC/AML
• maggiore coinvolgimento del cliente nel prodotto-servizio bancario
I ruoli interessati dall’analisi dei dati
- Risk Manager: individua tempestivamente i segnali di rischio, come improvvise variazioni di spesa o picchi di insolvenza a livello regionale, prima che si trasformino in perdite.
- Responsabile di prodotto: individua quali prodotti generano profitti, quali utenti guidano la crescita e dove raddoppiare gli investimenti.
- Team marketing: aiuta a concentrare la spesa sugli utenti giusti, offrendo loro offerte su cui è più probabile che agiscano.
- Chief Technology Officer e Chief Innovation Officer: evidenzia i colli di bottiglia a sistema, le lacune nella copertura analitica e dove semplificare l’infrastruttura.
In conclusione, l’utilizzo dell’analisi dei dati nel settore bancario è particolarmente evidente nelle attività quotidiane. Un improvviso picco di insolvenze sui prestiti. Attività di accesso insolite. Un calo nell’utilizzo delle carte. L’analisi dei dati aiuta i team a individuare tempestivamente questi cambiamenti.
*“i contenuti sono riferibili unicamente all’autore ed esprimono la sua personale opinione al 21/06/2025, non costituiscono alcuna raccomandazione d’investimento e non impegnano le società e istituzioni di appartenenza”
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RIFERIMENTI
Data analytics as a driver of digital transformation in financial institutions October 2024 World Journal of Advanced Research and Reviews