La Business Intelligence come driver di successo per le banche

Solaroli (Microstrategy): la sfida principale è quella di creare un legame tra i dati meno strutturati, raccolti dai vari canali di contatto, con i dati tradizionali che la banca ha sempre avuto a disposizione

Le aziende sono alla ricerca di strumenti che permettano di interpretare e prevedere i bisogni dei propri clienti, ottimizzando processi e organizzazione, con l'obiettivo di diventare più "intelligenti". I dati raccolti durante le interazioni con il mondo esterno e i dati generati internamente vanno elaborati in funzione degli obiettivi di business.
Tecnologie e metodi per supportare le scelte strategiche dell'azienda sono disponibili e facilmente implementabili, il vero differenziale è il modo in cui le aziende possono accedere ai dati, fondamentale che siano accessibili ovunque ed in qualsiasi momento.
Soprattutto nel caso di organizzazioni complesse e geograficamente distribuite come gli istituti bancari, risulta fondamentale regolare il flusso delle informazioni dal centro alla periferia e viceversa, considerando l'impatto sia dal punto di vista della tecnologia sia dei processi.
Un esempio che ben rappresenta queste dinamiche è quello di una banca portoghese, che grazie all'aiuto di Microstrategy, ha realizzato un'applicazione mobile per la divisione real estate a supporto della vendita di immobili.

Attraverso un tablet, il personale di filiale dispone di una mappa in tempo reale di tutte le proprietà in vendita e delle relative informazioni. Gli agenti possono accedere con un click a tutti i dati disponibili e condividerli immediatamente con i clienti interessati all'immobile. In questo caso la business intelligence facilita la ricerca del prodotto più appropriato per un potenziale acquirente, direttamente in filiale, nel momento in cui l'informazione risulta utile. Tutto il patrimonio informativo, che prima era accessibile con passaggi complessi e dopo un notevole dispendio di tempo, risulta ora disponibile in maniera totalmente trasparente.
Questo caso dimostra come si possa coniugare il governo centralizzato dei dati con un accesso personalizzato, secondo linee guida definite aziendalmente affinché ciascuno, in base al proprio ruolo e alle proprie esigenze, possa ottenere le informazioni ricercate con semplicità e, soprattutto, in sicurezza.
Si è così applicato un modello organizzativo di Intelligent Enterprise, dove i flussi informativi mappano i processi aziendali e tutte le persone coinvolte all'interno e all'esterno dell'azienda possono accedere, in qualsiasi momento, ai dati corretti con lo strumento che preferiscono (tablet, smartphone, pc) e con il tipo di interazione che prediligono (vocale o scritta).

Un altro aspetto rilevante nell'ambito dei progetti di Intelligent Enterprise è relativo all'uso di dati geospaziali per la personalizzazione di prodotti e servizi bancari.
Come per tutti i retailer, anche per le banche, risulta fondamentale l'interazione tra canali fisici e digitali e la loro stretta integrazione al fine di garantire la soddisfazione dei clienti.
Questo è l'obiettivo che ha guidato l'implementazione della piattaforma di MicroStrategy in una banca australiana, dove un'applicazione web e mobile distribuisce dati analitici personalizzati ai clienti business della banca stessa, in particolare ai merchant. Essa confronta risultati di aziende simili e indica aree di ottimizzazione considerando diversi parametri, come orari di apertura dei negozi, transazioni delle carte di credito e la loro posizione geografica, interazioni con le filiali della banca e altre attività simili. In funzione dei modelli analitici applicati, una dashboard riassume i risultati ed evidenzia i suggerimenti per incrementare la base clienti, ottimizzare la gestione dei crediti, dell'inventario e del flusso di cassa.

Si tratta di uno scenario dove big data e tecnologie IoT convergono per trasformarsi in informazioni rilevanti al business dei clienti.
Il settore bancario ha sicuramente intrapreso la via della trasformazione digitale, raccogliendo la sfida di rendere il proprio ricco patrimonio informativo rilevante ai fini del business, rispettando i vincoli imposti dalla regolamentazione ed elaborando nuovi modelli analitici. In particolare, la sfida principale è quella di creare un legame tra i dati meno strutturati, raccolti dai vari canali di contatto, con i dati tradizionali che la banca ha sempre avuto a disposizione. È ormai necessario codificare l'immenso patrimonio informativo in funzione di algoritmi sempre più evoluti che possano tradurre i dati in valore di business ben preciso e per farlo sono necessari sia strumenti tecnologici, come le piattaforme di Microstrategy, sia una appropriata ingegnerizzazione dei processi aziendali. Nell'Intelligent Enterprise gli aspetti organizzativi e tecnologici non possono più essere slegati.
Nello scenario italiano questa sfida appare chiara a tutti gli operatori, considerata la rivoluzione che l'innovazione tecnologica ha inevitabilmente innescato nel rapporto con il cliente e nei processi aziendali.

Nonostante la diffusa consapevolezza culturale, l'implementazione dei modelli teorici talvolta procede a rilento, poiché non esiste una soluzione valida per ogni contesto, ma va dimensionata in funzione delle dimensioni e degli obiettivi dell'azienda, nonché del suo livello di introduzione nel processo di trasformazione digitale. É comunque certo che il successo di un'azienda dipende sempre più dalla sua capacita di confrontarsi con queste innovazioni.
Grazie alla collaborazione con numerosi clienti, MicroStrategy ha sviluppato una prospettiva privilegiata sulle reali esigenze delle aziende, elaborando un modello di Intelligent Enterprise sostenibile tramite una piattaforma scalabile per tutte le tipologie di dati e di utilizzo. Infatti ogni progetto di business intelligence richiede alle aziende uno sforzo collaborativo che coinvolge sia competenze tecniche sia consapevolezza dei processi business.

Andrea Solaroli, Account Executive presso Microstrategy