La trasformazione del business tradizionale è oggi la maggiore sfida che banche e assicurazioni si trovano ad affrontare.

Una sfida che può essere vinta con l’aiuto della digital transformation e della data driven innovation, ossia con le tecnologie e i metodi che permettono di sfruttare le informazioni disponibili e creare processi più dinamici, che mettano il cliente e le sue necessità al centro del business bancario e assicurativo. Un’opzione non rimandabile in un contesto di mercato in cui le banche stanno perdendo ogni esclusiva nell’erogazione dei servizi di finanziamento e le assicurazioni devono cambiare il loro rapporto con i clienti e fare della velocità un fattore competitivo.

 

Le esigenze di business che rendono necessaria la data driven innovation

La data driven innovation, ossia la capacità di usare i dati per l’ottimizzazione e lo sviluppo del business, è sempre più importante nei settori bancario e assicurativo. A cominciare dall'ambito retail, dove le attività tradizionali di finanziamento sono oggi insidiate dalle proposte del mondo fintech che, a differenza di una banca tradizionale, posso proporre forme di prestito istantaneo, ossia prestiti immediati, durante i pagamenti in negozio sulla base di pochi dati essenziali ricavati dalla tessera sanitaria e dalla carta credito. 

Anche escludendo l’ambito retail, le banche stanno subendo un forte condizionamento dal comportamento delle grandi imprese, dei fondi e delle istituzioni che oggi investono direttamente negli ambiti tecnologici ESG (environmental, social & governance). La capacità di gestire una corretta classificazione ESG nei processi di finanziamento è diventato un aspetto importante per evitare i rischi, non solo di natura economica, ma soprattutto di carattere reputazionale. 

L’evoluzione data driven investe anche le assicurazioni, ambito dove i rapporti con i clienti devono evolvere nel segno della fiducia e della creazione di partnership di lungo termine, che permettano di scalare dalle polizze RC Auto di base a quelle sulla casa e quindi su benessere e salute. Banche e assicurazioni devono poter sfruttare i dati in loro possesso per creare offerte mirate alle esigenze individuali, sviluppare i rapporti con i clienti anche fuori dai canali istituzionali, per esempio, con la figura del "family broker" e la presenza omnicanale. Quest'ultima sta trovando efficace interpretazione nel campo assicurativo con l’embedded insurance, per esempio, con la proposizione di polizze ad hoc contestualmente alla prenotazione di un volo su un sito di viaggi.

 

Come si realizza l’innovazione data driven in campo bancario e assicurativo

L’innovazione data driven in ambiti bancari e assicurativi si realizza integrando i silos dipartimentali e migliorando il controllo su gestione e distribuzione delle informazioni. Per un efficace utilizzo, le informazioni devono poter arrivare al momento giusto e alla persona giusta, attraverso le capacità di selezione e di sintesi su dati di diversa tipologia. Un compito per il quale le competenze del data scientist non sono sufficienti se non accompagnate dalla conoscenza degli specifici contesti di business a cui i dati si riferiscono. 

Serve inoltre migliorare a ogni livello aziendale l’attitudine delle persone a leggere e interpretare correttamente i dati. I miglioramenti nei rapporti con i clienti richiedono investimenti nella classificazione, clusterizzazione e profilazione rispetto ai comportamenti e fabbisogni più significativi. La classificazione dei comportamenti dei clienti aiuta a migliorare l’efficacia delle campagne di vendita attraverso l’identificazione delle persone potenzialmente più ricettive verso un tipo di canale e di offerta. La profilazione aiuta a sviluppare business nel campo ESG e a raccogliere gradimento presso i clienti più sensibili alla tematica. 

Le capacità data driven aiutano l’innovazione anche a livello della gestione dei costi e del supporto ai progetti attraverso l’impiego di nuove metodologie per pianificare margini, commissioni e costi in modo più affidabile e tempestivo. Il business bancario e assicurativo non può più attendere i risultati a consuntivo per capire se una qualsiasi attività sta centrando o meno gli obiettivi. Serve implementare nuovi modelli di controllo alimentati con i dati operativi in grado di anticipare segnali d’allarme su base predittiva, quindi permettere di intervenire su persone e altri ostacoli in tempo utile per ridurre ed evitare i rischi. Altre tecniche sofisticate permettono di identificare, attraverso l’analisi dei flussi informativi, colli di bottiglia o automazioni che possono incidere in modo rilevante sull’ottimizzazione dei processi.

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