Come le aziende del settore finanziario e assicurativo passano da dati frammentati a decisioni iper-intelligenti

Gli istituti finanziari si trovano ad affrontare una pressione crescente per bilanciare la conformità normativa, la gestione del rischio e la crescita della clientela, mentre i data warehouse obsoleti rallentano l'innovazione e fanno lievitare i costi.

I clienti desiderano un servizio immediato e personalizzato. Gli enti regolatori richiedono maggiore trasparenza. All'interno della banca, i team si destreggiano tra soluzioni puntuali, fogli di calcolo e report inviati il ​​giorno successivo, che arrivano appena in tempo per essere già obsoleti. Ogni nuova richiesta, da un nuovo scenario di rischio a una nuova idea di prodotto, si trasforma in un mini-progetto di trasformazione.

Questa tensione può essere tradotta in un percorso in sette fasi che conduce dagli istituti di servizi finanziari tradizionali a quelli iper-intelligenti: uno stato in cui le decisioni sono più rapide, basate su dati concreti e più facili da spiegare e difendere.

Questo blog analizza tre importanti cambiamenti che hanno guidato questo percorso e spiega perché il data warehouse aziendale rappresenta la spina dorsale che li rende tutti e tre possibili.

Primo passo avanti: il processo decisionale basato sui dati per banche e istituzioni finanziarie.

Anche nelle banche ricche di dati, una quantità sorprendente di strategie si basa ancora sull'abitudine e sull'anzianità. I ​​dashboard esistono, ma team diversi considerano versioni diverse della verità. Quando i numeri non coincidono, le persone si affidano all'istinto.

Le aziende che si muovono verso un processo decisionale "iper-intelligente" non partono dagli strumenti. Partono dalla chiarezza:

• Una visione chiara di come dati, analisi e intelligenza artificiale contribuiscono al raggiungimento degli obiettivi di crescita e alla gestione del rischio.
• Leader che integrano dati concreti in ogni decisione chiave.
• Team in grado di leggere, interrogare e utilizzare i dati nel lavoro quotidiano

Un primo passo pratico è sorprendentemente semplice: concordare un piccolo insieme di parametri non negoziabili relativi a clienti, rischi e redditività, e pubblicarli da un'unica fonte. Questi parametri compaiono nei documenti per il consiglio di amministrazione, sulle pareti della sala trading e nelle valutazioni delle prestazioni delle filiali. Col tempo, la domanda "Cosa dicono i numeri?" diventa il punto di partenza predefinito.

Questo funziona solo se il data warehouse è in grado di fornire in modo coerente un'unica versione di quei numeri:

• Stesse definizioni per rischio, finanza e prodotto
• Linea di vista dal rapporto alla fonte
• Prestazioni sufficientemente solide da consentire un aggiornamento quando i mercati si muovono

Senza queste basi, la spinta verso decisioni "basate sui dati" si arena in discussioni su quale foglio di calcolo sia corretto.

Fase 2: Modernizzazione del data warehouse aziendale per la gestione in tempo reale dei rischi e la conformità normativa.

La volatilità non è più un episodio isolato; è lo sfondo. Le oscillazioni dei tassi di interesse, le nuove normative sui requisiti patrimoniali, gli incidenti informatici e i modelli di rischio climatico in continua evoluzione: tutti questi fattori si aggiungono alla già complessa complessità dei processi di gestione del rischio e della finanza.

Nei sistemi tradizionali, ogni shock viene trattato come un progetto speciale. Vengono cablati nuovi feed, creati nuovi report e introdotti nuovi controlli manuali. Il risultato è un cambiamento lento e costi elevati.

Un approccio più resiliente si concentra sullo sviluppo della capacità di anticipare e adattarsi:

• Monitorare costantemente le sfide emergenti del settore, non solo una volta all'anno.
• Integrare l'analisi avanzata e l'intelligenza artificiale nei flussi di lavoro standard, anziché considerarle progetti secondari.
• Progettare processi per un mondo guidato dai dati, in cui i modelli, e non solo le politiche, influenzano le decisioni importanti.

Sul campo, ciò si manifesta come:

• Passaggio dei principali indicatori di rischio e liquidità dall'elaborazione batch a quella quasi in tempo reale.
• Eseguire stress test e analisi di scenario più frequenti senza tempi di preparazione che si protraggono per mesi.
• Alimentare i segnali provenienti dai contact center, dalle app mobili e dai flussi di transazioni con modelli e sistemi di monitoraggio.

Anche in questo caso, il data warehouse aziendale è fondamentale. Deve gestire:

• Acquisizione rapida di nuovi flussi di dati senza mesi di riprogettazione.
• Gestione di carichi di lavoro misti (reporting normativo, analisi ad hoc, addestramento dell'IA) senza interruzioni.
• Una solida governance affinché i nuovi segnali non compromettano la qualità dei dati o i controlli.

Quando il magazzino è così flessibile, i nuovi shock normativi o di mercato si trasformano in nuove problematiche su una base esistente, anziché in ricostruzioni complete.

Fase 3: Creazione di un'infrastruttura di data warehouse aziendale pronta per l'intelligenza artificiale.

Il settore dei servizi finanziari (FSI) non è a corto di tecnologia. Piattaforme bancarie centrali, sistemi assicurativi, motori di valutazione del rischio, tecnologie di marketing, CRM, piattaforme di trading: l'elenco è in continua crescita. La spesa globale per il digitale continua ad aumentare, ma senza le giuste fondamenta, l'aggiunta di ulteriori strumenti non fa altro che generare ulteriore confusione.

Quando si analizza l'IA nei servizi finanziari, emerge sempre lo stesso schema: il successo dipende da tre fattori: velocità, scalabilità e competenze. L'IA crea valore solo se si è in grado di agire rapidamente, gestire volumi di dati su scala aziendale e fornire ai team le competenze e le interfacce necessarie per utilizzarla in modo sicuro e responsabile.

In questo caso, due mosse sono fondamentali:

• Sviluppare le competenze in materia di intelligenza artificiale in tutta l'organizzazione, in modo che i team possano lavorare con i modelli, anziché limitarsi a delegare i requisiti a un gruppo di specialisti.
• Scegliere piattaforme in grado di supportare quel futuro: sistemi progettati per dati complessi, sicurezza robusta e carichi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale, non solo per le esigenze di reporting di ieri.

Un moderno data warehouse aziendale è una di queste piattaforme. Per supportare l'IA su scala reale nel settore dei servizi finanziari, deve:

• Riunire dati critici provenienti da ambiti quali rischio, finanza, clienti e frodi con una chiara tracciabilità.
• Esegui analisi avanzate e machine learning direttamente nel database, in prossimità dei dati, evitando così di esportare record sensibili verso sistemi sperimentali.
• Garantire le prestazioni e la concorrenza necessarie a supportare sia i carichi di lavoro normativi che le iniziative di intelligenza artificiale.
• Operare in ambienti ibridi e multi-cloud, rispettando rigorosi requisiti di sicurezza e residenza.

Grazie a questa solida infrastruttura, l'aggiunta di nuovi casi d'uso dell'IA, come il rilevamento delle frodi, decisioni di credito più intelligenti e offerte personalizzate, diventa più rapida e meno rischiosa. Non si riparte da zero ogni volta, ma si riutilizza una base già predisposta per l'IA e costruita su dati affidabili.

Se risentite della pressione di normative più stringenti, obiettivi di crescita più ambiziosi e costi crescenti derivanti da data warehouse obsoleti, il data warehouse aziendale è il punto di partenza ideale.