Le FinTech consentiranno la crescita di un modello di banca as a service

Il 2020 per il mondo bancario (e per le FinTech) è un anno di svolta.
Per varie ragioni, ma tutte afferenti alla tecnologia.
Non a caso è stato già definito come l'anno zero della rivoluzione finanziaria, da un lato per l'affermarsi dell'open banking con la PSD2, entrata in vigore in Italia lo scorso 14 settembre, dall'altro per un trend crescente di collaborazione tra i diversi operatori dell'ecosistema.

A ben vedere, due facce della stessa medaglia, che porta in effige un'iscrizione a fuoco: nella condivisione e nell'analisi dei dati sta il potenziale valore aggiunto da offrire al cliente per chi si occupa di finanza oggi.
Questa certezza determinerà il futuro percorso di sviluppo dell'ecosistema.
E in cima a questa evoluzione sta la tecnologia.
Nessuno, nel mondo attuale, neppure un leader di mercato, può sopravvivere alla disruption se non sa maneggiare i big data e trasformarli in informazioni di valore.
E nell'ecosistema finanziario, se le banche possiedono i dati, le FinTech sanno come usarli.
Perché i big data diventano informazioni grazie alla tecnologia
Nel prossimo futuro in cui la banca - come ha previsto PwC nel suo report "Piccole FinTech crescono con intelligenza" - diventa una piattaforma aperta su cui i clienti possono comprare i servizi in pay per use, le FinTech hanno un ruolo determinante: quello di fornire gli strumenti per abilitare questi servizi.

Sono infatti le FinTech a essere depositarie degli algoritmi che a partire dallo scorso decennio hanno migliorato l'esperienza d'uso e disintermediato quelle che erano state per seicento anni funzioni esclusive delle banche: dai prestiti a persone e PMI, allo scoring, fino alla più recente gestione multi-banca che proprio la PSD2 ha reso possibile.
In questo percorso evolutivo il vantaggio competitivo delle FinTech, per cui di esse le banche hanno bisogno, sta nella tecnologia di cui esse sono titolari.

Gli algoritmi proprietari delle FinTech come BorsadelCredito.it girano tipicamente su sistemi esperti, potentissimi modelli di calcolo costituiti da un gruppo di interconnessioni stratificate e processi di elaborazione complessi, sul modello reti neurali umane: le informazioni corrono velocissime sulle sinapsi e rimbalzano da un nodo all'altro per essere elaborate fino a restituire una deduzione. In un modo simile funziona il ragionamento umano, sulla base delle informazioni via via apprese: una rete neurale artificiale è un sistema adattivo che cambia la sua struttura in base alle informazioni esterne o interne che le scorrono attraverso durante la fase di apprendimento.
Di più, le reti neurali moltiplicano in maniera esponenziale la capacità cognitiva umana, destreggiandosi nell'enorme mole di dati e informazioni a disposizione ed estraendo in tempi rapidissimi solo quelle utili.

Gli algoritmi costruiti con questa logica svolgono dunque compiti alla stregua di un umano, ma con una dotazione di storage e di elaborazione infinitamente più potente.
Questi algoritmi stanno già cambiando radicalmente molti settori tradizionali di business, e quello finanziario è l'esempio emblematico della rivoluzione in corso.
Il futuro della collaborazione tra banche e FinTech
Sarà sulla fornitura di questo potente strumento che si baserà la collaborazione tra banche e Fintech in futuro.
L'apporto tecnologico fornito da esse servirà infatti per automatizzare e rendere più efficaci determinati processi interni delle banche tradizionali.
Un modello che somiglia a quello dell'as a service che si è già imposto in maniera forte nell'IT, dove le aziende non si dotano più di pensanti sistemi di legacy ma acquistano in cloud i server, i software, i tool di AI.

Nel mondo di banche e assicurazioni il machine learning può migliorare la sicurezza dei dati, ma anche le funzioni operative e di analisi.
Ci sono cinque processi finanziari che questa tecnologia può rivoluzionare completamente: i software intelligenti possono dare un contributo determinante alla lotta a frodi e riciclaggio; calcolare il merito di credito prevedendo anche eventuali crisi di liquidità; migliorare il customer care con chatbot intelligenti capaci di modulare le interazioni in base al cliente che hanno davanti; automatizzare le funzioni aziendali più semplici, come tutti i processi di back-office e client-facing; contribuire in maniera decisiva alla protezione dei dati.
Difficilmente una banca tradizionale decide di sviluppare in house le tecnologie: siamo propensi a credere che acquistarle da chi le usa in maniera efficace sul mercato da oltre 5 anni risulterà essere alla fine la scelta prevalente.

Secondo Antonio Lafiosca, Chief Operating Officer di BorsadelCredito.it, "adottando il modello 'as a service' la banca ha la possibilità di implementare tecnologie che non può - per questione di risorse e tempi di sviluppo - sviluppare internamente.
Grazie alla collaborazione con le FinTech, quindi, la banca può offrire prodotti - di credito, pagamenti e molto altro - competitivi, veloci, user friendly ed interamente digitali.
In questo modo, le banche hanno quindi la possibilità di andare incontro alle esigenze dei clienti senza doversi appoggiare ad operatori terzi.
Il modello di 'banca as a service' è dunque un sistema più fluido che apporta una flessibilità organizzativa enorme e siamo convinti che costituirà il futuro di tutti gli istituti tradizionali".

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