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Come viene utilizzata l'analisi dei dati nel settore bancario?

Banking

Analisi dei dati

FinTech

Banking data analytics is all about gathering and analyzing data to help financial institutions make informed decisions. By digging into customer transactions, market trends, and risk assessments, banks can uncover insights that shape their strategies and gain a competitive edge. Data analytics in the banking industry is expected to grow significantly – from Da US$8,58 milioni nel 2024 a US$24,28 milioni nel 2029. - con un forte tasso di crescita annuale (CAGR) del 23,11%.

In questo articolo, analizzeremo come l'analisi dei dati sta sconvolgendo il mondo bancario, rendendo le operazioni più fluide, le decisioni più intelligenti e la crescita più rapida. Siete pronti a scoprire come può fare la differenza per voi? Entriamo nel vivo!

Perché le banche hanno bisogno di analisi dei dati?

Data analytics has been a big deal in banking for a while now — in fact, banks are actually seen as pioneers in using it. But to really get the most out of banking data analytics, it needs to be part of everything, from customer insights and risk management to finance and operations. When all the pieces work together, that’s where the magic happens. It helps banks stay on top of regulations, manage risks better, and fight fraud more effectively. Plus, it can drive profits by finding high-potential customers, improving product offerings, and helping leaders make informed decisions across the board.

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Aree chiave dell'analisi dei dati bancari

Analisi del rischio e credit scoring: 30% di casi d'uso

L'analisi dei dati offre alle banche un occhio molto più acuto per individuare i rischi e comprenderne l'impatto finanziario. Ad esempio, i modelli "what-if" consentono di riprodurre diversi scenari, come le variazioni dei prezzi delle valute o delle materie prime, in modo da poter mettere a punto le strategie di copertura. Quando si tratta di valutare l'affidabilità creditizia, il sistema esamina un'ampia gamma di informazioni, come le abitudini di spesa, l'andamento del reddito e la storia dei rimborsi. In combinazione con il ML, aggiunge un ulteriore livello individuando modelli di rischio e fornendo punteggi di credito ancora più accurati.

Rilevazione e prevenzione delle frodi: 25% di casi d'uso

L'analisi avanzata dei dati bancari aiuta le banche a scavare in profondità nei dati delle transazioni e nel comportamento dei clienti per individuare eventuali attività anomale che altrimenti potrebbero passare inosservate. Grazie al monitoraggio in tempo reale, le banche possono individuare e reagire rapidamente ai tentativi di frode, proteggendo sia i loro clienti che la loro attività. Grazie a strumenti come l'intelligenza artificiale, la segmentazione avanzata e RPA, le banche stanno passando dai metodi della vecchia scuola, basati sulle congetture, a tecniche più accurate, basate sul comportamento, che migliorano il controllo delle frodi.

Personalizzazione, NBA/NBO: 20% di casi d'uso

L'analisi dei dati nel settore bancario offre alle banche un quadro completo di ciascun cliente, riunendo i dati provenienti da diversi punti di contatto per creare profili dettagliati. Le banche utilizzano strategie di next-best actions (NBA) e next-best offers (NBO) per migliorare la soddisfazione dei clienti e trovare maggiori possibilità di upselling e cross-selling. Integrando l'analisi dei micro-momenti offline, le banche possono utilizzare le interazioni offline dei clienti per personalizzare la loro esperienza online e viceversa, creando un customer journey fluido e coinvolgente.

Migliorare l'efficienza operativa: 15% di casi d'uso

Le banche utilizzano database interni, sistemi CRM, social media e dati di mercato per tracciare le metriche chiave, come il rapporto costi/ricavi, il rendimento delle attività, i costi di acquisizione dei clienti e il tempo di ciclo dei processi. Questi KPI aiutano a misurare le prestazioni, a identificare le inefficienze e a guidare gli sforzi di ottimizzazione per migliorare le operazioni complessive. L'analisi dei dati è utile anche per il benchmarking delle prestazioni, in cui si confrontano le metriche di una banca con gli standard del settore, si evidenziano le lacune e si indica la strada per il miglioramento.

Marketing: 10% di casi d'uso

Con l'analisi dei dati, i marketer delle banche possono facilmente individuare tendenze e intuizioni sui clienti nuovi ed esistenti. Analizzando dati come l'impegno dei clienti, le abitudini di spesa e i comportamenti, le banche possono costruire strategie mirate che rendono più efficaci i loro sforzi di marketing. Ora, grazie ai flussi di dati e alle analisi, gli addetti al marketing hanno tutte le informazioni di cui hanno bisogno a portata di mano. L'analisi dei dati aiuta anche ad analizzare l'efficacia delle campagne di marketing e di fidelizzazione, misurando i tassi di conversione e il ritorno sugli investimenti di marketing.

L'analisi dei dati nel settore bancario: integrazioni chiave

Non importa quale sia il vostro obiettivo - bloccare le frodi, migliorare gli sforzi di marketing o gestire le finanze - introdurre l'analisi dei dati nei vostri sistemi e processi è una mossa intelligente che vi fornisce strumenti preziosi per l'intera struttura bancaria.

Sistemi bancari di base

Le banche possono integrare l'analisi dei dati con i sistemi bancari di base (CBS) per rafforzare la gestione del rischio, migliorare l'efficienza operativa, individuare le frodi e analizzare i modelli di transazione.

CRM bancario

Le banche utilizzano l'analisi dei dati per costruire piattaforme CRM unificate che aiutano a identificare le opportunità, stimare il potenziale di guadagno, fornire indicazioni sui prezzi e individuare i clienti a rischio di abbandono.

Sistema di gestione delle operazioni bancarie

Se integrata nel software di gestione delle operazioni bancarie, l'analisi dei dati aiuta le banche a tracciare i KPI, a raccogliere dati in tempo reale e a creare cicli di feedback per perfezionare le strategie di servizio.

Strumenti di monitoraggio della sicurezza e della conformità

L'analisi dei dati aiuta le banche a monitorare il comportamento dei corrispondenti, a ridurre al minimo le transazioni ad alto rischio, a segnalare istruzioni di pagamento sospette e a rafforzare le attività di due diligence e antiriciclaggio dei clienti.

Applicazioni rivolte ai clienti

L'integrazione dell'analisi dei dati nelle app bancarie rivolte ai clienti aiuta a fornire servizi e consigli finanziari personalizzati analizzando il comportamento, le preferenze e la cronologia delle transazioni dei clienti.

Sistema di contabilità o di tesoreria

L'analisi dei dati bancari aiuta i team contabili a compilare i bilanci e a individuare e correggere efficacemente errori quali classificazioni errate, voci duplicate o errori di inserimento dei dati.

Mercati di dati finanziari

Con l'analisi dei dati, le banche possono accedere a grandi insiemi di dati provenienti dai social media, dalle transazioni di e-commerce e dai dispositivi mobili per ottenere approfondimenti di mercato più accurati e affidabili.

Uffici di valutazione del credito

Grazie all'analisi avanzata dei dati, gli uffici di valutazione del credito possono comprendere meglio l'affidabilità creditizia dei clienti, individuare i potenziali inadempienti e offrire opzioni di credito più complete.

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I principali vantaggi dell'analisi dei dati nel settore bancario

Le operazioni bancarie sono profondamente legate ai dati e alle informazioni finanziarie. Quando si aggiungono i dati analitici, si ottiene l'accesso a informazioni più precise e dettagliate, che aiutano a elaborare strategie più efficaci.

Migliore esperienza del cliente

Miglioramento della gestione del rischio

Efficienza operativa

Conformità normativa

Marketing e vendite strategiche

Migliore esperienza del cliente

L'analisi dei dati fornisce preziose informazioni su segmenti, interazioni, transazioni e feedback dei clienti, consentendo alle banche di comprendere meglio le loro esigenze. Ciò consente di offrire servizi più personalizzati, di aumentare la soddisfazione dei clienti e di ridurre il turn-over.

Miglioramento della gestione del rischio

Le banche utilizzano l'analisi dei dati per costruire modelli che prevedano i rischi futuri analizzando i dati passati con statistiche avanzate e ML. Questo le aiuta a elaborare strategie per affrontare i potenziali problemi prima che possano causare problemi reali.

Efficienza operativa

L'analisi dei dati aiuta le banche a capire quali sono i livelli migliori di personale, a individuare gli intoppi operativi e a comprendere i volumi delle transazioni. Grazie a queste informazioni, le banche possono perfezionare l'utilizzo delle risorse, snellire i processi e ridurre le inefficienze e i costi.

Conformità normativa

Con l'analisi dei dati, le banche possono tenere sotto controllo la conformità e automatizzare il processo di estrazione e analisi dei dati. Questo aiuta a generare report accurati e completi che soddisfano tutti gli standard normativi, facendo risparmiare alle banche tempo e denaro e mantenendole pienamente conformi.

Marketing e vendite strategiche

L'analisi dei dati aiuta le banche a individuare le lacune del mercato e a creare strategie di marketing che colpiscano nel segno. Scoprendo cosa manca, possono progettare prodotti e servizi che soddisfino realmente le esigenze dei clienti, con conseguenti sforzi di vendita più efficaci.

Migliore esperienza del cliente

Miglioramento della gestione del rischio

Efficienza operativa

Conformità normativa

Marketing e vendite strategiche

82% delle aziende ha registrato una crescita costante dei ricavi nell'arco di tre anni.

54% delle aziende ha registrato un aumento dei ricavi.

44% di imprese hanno superato i loro colleghi.

42% delle organizzazioni ha visto grandi risparmi sui costi.

"I dati sono la salsa segreta del successo in qualsiasi attività, e sono particolarmente cruciali nel settore bancario. Con la giusta analisi dei dati, le possibilità sono infinite, come prevedere le esigenze dei clienti, trasformare i punteggi di credito, aumentare l'efficienza delle vendite e rafforzare la protezione dalle frodi. Siamo qui per mostrarvi come l'analisi dei dati può portare la vostra attività a un livello superiore e aiutarvi a utilizzare le migliori pratiche e gli strumenti per ottenere risultati concreti."

Siarhei Sukhadolski

Esperto di FinTech presso Innowise

Le sfide dell'integrazione dell'analisi dei dati nel settore bancario

Privacy e sicurezza dei dati

La gestione dei dati sensibili in ambito analitico è complicata: le violazioni dei dati e gli accessi non autorizzati possono causare gravi problemi legali, di reputazione e finanziari. Le banche devono disporre di solide protezioni, come la crittografia, i rigidi controlli di accesso, l'archiviazione sicura e l'anonimizzazione dei dati. Inoltre, il rispetto di norme come il GDPR e il CCPA è fondamentale per mantenere i dati dei clienti sani e salvi.

Qualità e accuratezza dei dati

Il settore bancario gestisce una grande quantità di dati complessi provenienti da varie fonti, per cui è fondamentale mantenerli accurati e completi. Una scarsa qualità dei dati può portare a intuizioni fuorvianti e a decisioni sbagliate. Per risolvere questo problema, le banche dovrebbero utilizzare strumenti come i data lake e i magazzini per consolidare tutto e affidarsi alla convalida dei dati, alla tracciabilità del percorso e ai controlli di qualità per mantenere le cose in ordine.

Integrazione con i sistemi legacy

I sistemi bancari tradizionali spesso non riescono a tenere il passo con gli enormi volumi di dati e faticano a lavorare con la tecnologia moderna. Per affrontare questi problemi, le banche dovrebbero aggiornare la loro infrastruttura o collegare i vecchi sistemi con quelli basati sul cloud tramite API, per godere dei vantaggi dell'analisi dei dati senza i costi elevati di una revisione completa del sistema.

Costi di implementazione elevati

L'implementazione dell'analisi dei dati nel settore bancario può essere costosa a causa della complessità dei progetti, della necessità di strumenti avanzati e di competenze, oltre che di costi come quelli per le licenze e la formazione dei team, che ne fanno un problema di budget. L'utilizzo di cloud storage come AWS, Azure e GCP offre soluzioni scalabili e convenienti, mentre la compressione dei dati può ridurre i costi di archiviazione e trasferimento.

Conformità normativa

Ignorare le norme sulla sicurezza dei dati come GDPR, PCI-DSS, Dodd-Frank, Basilea III e FATCA durante la creazione di analisi dei dati bancari può comportare multe salate e la perdita di fiducia dei clienti. Le banche devono essere all'avanguardia in materia di privacy e sicurezza dei dati, utilizzare strumenti di automazione della conformità e collaborare con le autorità di regolamentazione per gestire questi problemi.

"Noi di Innowise siamo consapevoli che l'implementazione dell'analisi dei dati può cambiare le carte in tavola, ma comporta anche una serie di sfide, soprattutto per le banche che hanno appena iniziato. Non c'è bisogno di stressarsi: ci pensiamo noi. Il nostro team è al vostro fianco in ogni fase del processo, dalla conversazione iniziale alla configurazione finale, per assicurarsi che tutto funzioni senza intoppi e con un budget contenuto."

Siarhei Sukhadolski

Esperto di FinTech presso Innowise

The use of data analytics in banking: real cases

La Austin Capital Bank aveva difficoltà a utilizzare i dati in modo efficace, con un approccio top-down che limitava l'accesso a tutti, tranne che al team dati. Ian Bass, il nuovo responsabile dell'analisi dei dati, ha rinnovato la situazione creando un ambiente Snowflake e una piattaforma di analisi self-service. Questo cambiamento ha permesso ai membri del team di tutta la banca di ottenere direttamente gli insight senza dover essere esperti di tecnologia. Il risultato? Hanno ridotto i costi di ricerca a pagamento di 50%, aumentato i margini di guadagno di circa 30% e migliorato la fidelizzazione dei clienti di 15% grazie a migliori informazioni di marketing.

JPMorgan Chase & Co. ha perfezionato la gestione del rischio con l'analisi dei big data e il ML. Questi strumenti aiutano la banca a trovare indizi di frode che potrebbero sfuggire agli analisti umani. Utilizzano anche l'analisi predittiva per individuare potenziali rischi futuri e agire prima che i problemi sorgano. Nuovi modelli di simulazione permettono a JPMorgan di vedere come diverse situazioni di mercato potrebbero influire sul suo portafoglio e di rendere più accurati gli stress test. Questo ha portato a minori perdite per frode e a una migliore salute finanziaria.

La Deutsche Bank aveva difficoltà a rilevare le manipolazioni di mercato perché doveva copiare i dati su diversi sistemi. Per risolvere questo problema, si è rivolta a BigQuery e Dataproc di Google Cloud. Ora i dati confluiscono direttamente in BigQuery, rendendo più facile il monitoraggio delle operazioni senza il fastidio della copia. Cloud Composer si occupa dei processi dei dati, migliorandone la qualità e riducendo i costi di trasferimento. Utilizzando un approccio pay-as-you-go, hanno risparmiato fino a 30% sui costi IT e migliorato la gestione del rischio e la velocità di risposta.

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Future of data analytics in the banking industry

Con l'inasprirsi della concorrenza, l'analisi dei dati sta diventando un elemento di differenziazione fondamentale. Le banche stanno costruendo servizi più intelligenti, basati sui dati, e non si tratta più solo di avere i dati, ma di essere all'avanguardia con essi. In poche parole, l'analisi dei dati è sulla buona strada per una grande crescita e da qui in poi sarà sempre più innovativa.

Caratteristica	Descrizione	Benefici	Impatto futuro
Processo decisionale guidato dall'intelligenza artificiale	Utilizzo di algoritmi di intelligenza artificiale per migliorare i processi decisionali	Migliore precisione e maggiore efficienza operativa	Modelli avanzati di intelligenza artificiale per banche autonome
Esperienza cliente su misura	Fornire servizi bancari più personalizzati e interattivi	Aumento della soddisfazione e della fedeltà dei clienti	Prevedere le esigenze dei clienti e fornire prodotti e servizi personalizzati
Blockchain e sicurezza dei dati	Utilizzo della blockchain per una gestione sicura e trasparente dei dati	Maggiore sicurezza dei dati e riduzione delle frodi	Integrità e riservatezza delle transazioni finanziarie
Open banking	Condivisione di dati finanziari con fornitori terzi tramite API	Innovazione e una più ampia gamma di opzioni per i clienti	Servizi più integrati e senza soluzione di continuità
Tecnologia normativa (RegTech)	Utilizzare la tecnologia per semplificare la conformità normativa	Riduzione degli oneri amministrativi e dei rischi	Controlli di conformità e reportistica automatizzati
Espansione globale	Espansione dei servizi bancari in nuovi mercati	Aumento della portata del mercato e delle opportunità di guadagno	Approfondimento delle tendenze del mercato locale, delle dinamiche e dei comportamenti dei clienti
Design incentrato sull'uomo	Progettazione di soluzioni bancarie con particolare attenzione all'esperienza dell'utente	Esperienze di online banking più intuitive e facili da usare	Comprendere i comportamenti umani, i modelli, le preferenze e le esigenze dei servizi.

Conclusione

L'uso dell'analisi dei dati è una svolta per le banche, che si tratti di attirare nuovi clienti, migliorare i servizi o ridurre le frodi. Ma c'è un problema: se si vuole ottenere un valore reale, non ci si può concentrare solo su una parte del processo. Deve coprire tutte le basi. L'integrazione può essere complicata, senza dubbio, ma con gli esperti giusti al vostro fianco, che vi accompagnano e vi indicano dove potete migliorare, non deve essere un mal di testa. Anzi, vi aiuterà a ottenere il massimo senza confusione.

Domande frequenti

In che modo l'analisi dei dati contribuisce a rendere più sicure le operazioni bancarie?

L'analisi dei dati è di grande aiuto per la sicurezza bancaria. Utilizzando algoritmi per setacciare migliaia di transazioni, è in grado di individuare qualsiasi cosa fuori dall'ordinario, come schemi o attività sospette, e di segnalarla immediatamente. Ciò significa che le banche possono individuare e affrontare le potenziali minacce in tempo reale.

Quali sono le sfide che le banche devono affrontare nell'implementazione dell'analisi dei dati?

Quando si tratta di analisi dei dati, le banche devono tenere le informazioni dei clienti al sicuro dalle violazioni, assicurarsi che i dati siano accurati con controlli regolari e affrontare i costi elevati della tecnologia. Inoltre, devono affrontare le complicate leggi sulla protezione dei dati, il che rende le cose ancora più difficili.

In che modo l'analisi dei dati può migliorare l'efficienza operativa delle banche?

L'analisi dei dati aiuta le banche a utilizzare meglio le proprie risorse e a ottimizzare i processi. Evidenziano inoltre i punti di rallentamento, automatizzano le attività di routine e prevedono persino quando è necessaria la manutenzione per far funzionare tutto come un orologio.

Quale ruolo svolge l'analisi dei dati nella gestione del rischio?

L'analisi dei dati aiuta le banche a individuare frodi e attività sospette in tempo reale, analizzando le transazioni. Utilizza inoltre i dati del passato per prevedere i rischi futuri e prepara le banche a diversi scenari per tenerle al riparo da potenziali problemi.

L'analisi dei dati può aiutare le banche ad aumentare i loro ricavi?

Sì, l'analisi dei dati può sicuramente aiutare le banche ad aumentare i ricavi. Le aiutano a capire cosa vogliono i clienti, in modo da poter offrire prodotti e servizi personalizzati e farli tornare, a perfezionare i prezzi e a individuare nuove tendenze di mercato per incrementare i ricavi nel lungo periodo.

Siarhei Sukhadolski Esperto di FinTech

Data: 24 ottobre 2024

Siarhei Sukhadolski Esperto di FinTech

Data: 24 ottobre 2024

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