Se i dati crescono in modo esponenziale
È la sfida della Financial Data Science, come è stata ribattezzata nel corso di un recente convegno organizzato da GFT e Virtual B, la FinTech di AdviseOnly. Un banco di prova che nel mondo del cosiddetto Exponential Banking, dove i dati crescono in modo esponenziale, chiama all’appello l’intero mondo finanziario. Basti pensare alla crescita dell’IoT: secondo le stime tra 5-7 anni ci saranno oltre 150 miliardi di device connessi. Numeri che porteranno la data economy a un valore da oltre 739 miliardi entro il 2020, rispetto ai 272 miliardi di euro del 2015: e questo solo in Europa.
AI e machine learning: una priorità …
Il Finance, che ne frattempo perde profittabilità, non può quindi restare a guardare. Anche se in questo “mare” di dati riuscirà davvero a distinguersi chi saprà estrarre valore anche dai dati non strutturati: quelli comportamentali ad esempio o quelli da fonti eterogenee. È qui che entra in scena il machine learning, insieme all’intelligenza artificiale. Da uno studio di GFT e Virtual B è emerso infatti che il 33% delle aziende Finance ritiene altamente fondamentale un approccio data-driven e tra queste ben il 40,4% punta proprio su queste due nuove tecnologie per i prossimi 5 anni.
… per rafforzare il legame con il cliente ..
AI e machine learning sono considerati una priorità anche al punto di sacrificare la cybersecurity, su cui invece conta di concentrare gli investimenti solo il 23,4% del campione. La partita del resto si gioca sulla user experience: le due tecnologie offriranno supporto alle aree aziendali più vicine al cliente, quindi quelle legate al marketing (per il 22,9% sul totale), agli aspetti commerciali e alla relazione (sostegno alla rete e customer care). Meno interessata è invece la compliance (4,2%).
… e conoscerlo
Conoscere il cliente e offrire lui l’offerta più adatta è del resto il mantra con cui il Finance utilizzerà le due nuove tecnologie. L’intelligenza artificiale, associata alla finanza comportamentale, può potenziare il processo di KYC e permettere, in particolare se guardiamo al Wealth Management, di incrociare i dati del cliente con la gamma di prodotti e servizi offerti. Ogni genere di informazione può infatti essere presa in analisi: dai dati finanziari a quelli socio-demografici.
