L’accelerazione tecnologica degli ultimi anni ha interessato tutti i settori e tutte le aziende che offrono sul mercato beni e servizi.

Questa accelerazione ha modificando profondamente sia il modo in cui questi servizi vengono prodotti e offerti sul mercato, sia l’interazione con il cliente finale.
Il processo di digital transformation non fa eccezione e ha investito anche banche e mondo finance.

Gli operatori tradizionali devono far fronte all’ingresso di colossi che, fino a poco tempo fa, erano completamente estranei al mondo finanziario: Google, Facebook, Amazon, Apple e molti altri.
Questi nuovi competitor possono mettere sul piatto un’enorme quantità di dati relativi a clienti e consumatori e in aggiunta alle FinTech, giovani imprese che offrono nuovi servizi basati su tecnologie moderne, si delineano come nuovi e principali concorrenti degli operatori più tradizionali.

Gli attori del mondo banking che non vogliono perdere terreno rispetto ai nuovi entranti sul mercato hanno una sola risposta: digital transformation.

In questo articolo andremo ad analizzare, nel dettaglio, qual è lo stato dell’arte nel settore.

digital transformation banche

Banche e Digital Transformation

Dai primi portali di online banking fino alla moltitudine di servizi attualmente disponibili, il settore bancario ne ha fatta di strada nel mondo della digitalizzazione!

Soprattutto negli ultimi anni, si è vista una forte accelerazione della digital transformation guidata dai cambiamento delle abitudini dei clienti “storici”, sempre più esigenti e tecnologici. Anche l’affacciarsi di una nuova categoria di consumatori ha spinto questa tendenza: i millennials.

Secondo quanto riportato da Forbes, un terzo di questo gruppo crede di non aver bisogno delle banche, mentre il 73% è più interessato ai servizi finanziari dei nuovi player che si sono affacciati sul mercato. 

Millennials a parte, è comunque difficile immaginare che, oggi, un’azienda o organizzazione non investa nell’innovazione e nel miglioramento delle proprie tecnologie.

Per il settore banking in particolar modo, questo significa focus sul cliente, personalizzazione dell’offerta e sviluppo delle funzioni mobile.

Molte banche, soprattutto quelle più grandi, tendono a sviluppare da sole le proprie competenze digitali ma, nonostante le buone intenzioni, spesso queste piattaforme IT sono costruite utilizzando soluzioni obsolete basate su sistemi legacy.

Per poter sviluppare un processo completo di digital transformation, gli istituti bancari devono implementare strategie e servizi innovativi: li aiuteranno nella loro trasformazione per diventare organizzazioni finanziarie digitali. 

Punto fondamentale è la possibilità di avere una visione unificata di tutti i dati presenti nell’intera infrastruttura: è qui che entra in gioco la data virtualization.

Data virtualization per la digital transformation nel banking

Cos’è la data virtualization

Di data virtualization non è abbiamo parlato in diversi articoli nel nostro blog, identificando anche alcuni dettagli che è fondamentale conoscere, ma un breve ripasso non fa male.

La data virtualization è una tecnologia di consolidamento e integrazione dei dati che consiste nel processo di astrazione dei dati contenuti all’interno di una varietà di fonti di informazione. In questo modo diventa possibile accedere ai dati indipendentemente dalla loro archiviazione fisica o dalla struttura eterogenea. 

Mentre la maggior parte delle soluzioni di integrazione dei dati sposta una copia degli stessi in una nuova origine consolidata, la virtualizzazione dei dati offre un approccio completamente diverso. Invece di spostare i dati in un nuovo formato, la virtualizzazione ne fornisce una visione reale, lasciando i dati di origine esattamente dove si trovano. 

Se confrontato con altre soluzioni, il concetto di data virtualization è relativamente facile da implementare poiché si adatta all’infrastruttura nella sua forma esistente. Poiché i dati vengono forniti in tempo reale da una varietà di sistemi, come i sistemi di elaborazione transazionale e i sistemi di archiviazione basati su cloud, possono supportare un’ampia varietà di usi. 

Grazie alla data virtualization gli istituti bancari possono ottenere fondamentali vantaggi:

  • Una visione dettagliata a 360 gradi delle mutevoli esigenze e comportamenti dei clienti
  • Informazioni finanziarie tempestive, per prendere migliori decisioni sui prezzi e sulle promozioni
  • Una visione in tempo reale di una varietà di fonti di dati istituzionali e sui rischi di mercato
  • Rilevamento e prevenzione delle frodi più rapidi, per aumentare la fiducia dei clienti

Data virtualization e banking: esempi di applicazione

A questo punto dell’articolo avrai sicuramente capito che la data virtualization è un ottimo alleato per le banche, e per tutti gli istituti finanziari, per accelerare il processo di digital transformation.

Ma, per comprenderne ancora meglio il ruolo centrale, ti riportiamo di seguito alcuni esempi di applicazione di questa tecnologia che sta alla base delle principali attività di advanced analytics e machine learning.

Reporting e analisi dei rischi

Le banche devono spesso affrontare sfide quando si tratta di integrare diverse fonti di dati per ottenere una visione unica dei dati di rischio.
La sfida principale in quest’area è il tempo impiegato per creare tali report, combinato con le aree di rischio applicabili alla banca, come il rischio di mercato, di credito, di controparte o operativo. 
Per tali iniziative, la virtualizzazione dei dati è la scelta perfetta, poiché i dati possono essere consolidati, in tempo reale, attraverso una miriade di fonti, per soddisfare le esigenze di qualsiasi report. Con la virtualizzazione, i dati non prevedono più un accesso limitato e le parti interessate possono produrre report dettagliati e integrati, con un facile accesso punta e clicca. 

Rapporti con i clienti e CRM

La gestione delle relazioni con i clienti è un’altra area su cui le banche devono concentrarsi. I dati devono essere integrati in tempo reale per consentire rapporti avviati dal cliente e rapporti sui clienti. In queste due aree, la virtualizzazione dei dati garantisce un facile accesso ai dati tramite applicazioni utilizzati da esperti interni o client esterni. Sul lato CRM, la tecnologia consente alle aziende di analizzare in modo più efficace i modelli di spesa dei clienti.

Analisi della propensione del cliente

Identificare in anticipo le esigenze di servizio del cliente o la modalità di coinvolgimento è un aspetto importante nell’attuale contesto di mercato incentrato sul cliente. Avere un’idea generale delle esigenze del cliente aiuterà a offrire nuovi prodotti e servizi che soddisfano perfettamente le loro esigenze.
La tecnologia di virtualizzazione fornisce ai rappresentanti bancari una visione in tempo reale delle transazioni o delle esigenze finanziarie del cliente e offre quindi un prodotto o un servizio che potrebbe soddisfare perfettamente tali requisiti.

Integrazione multicanale

Con l’avvento del mobile banking, la maggior parte dei clienti interagisce con le proprie banche online tramite dispositivi mobili o altri canali come testo o social media.
Mantenere informazioni affidabili su diversi canali può essere davvero impegnativo poiché le banche devono garantire una migliore integrazione tra i diversi canali per fornire un’esperienza senza interruzioni. La virtualizzazione offre una visione in tempo reale di tutti i canali di comunicazione e fornisce un accesso affidabile agli analisti per verificare che l’esperienza di ogni cliente sia coerente su tutti i canali principali.

Rilevamento delle frodi

Avere una conoscenza dettagliata della cronologia del comportamento dei clienti (come i modelli di pagamento) consente alle banche di rilevare in modo efficace le attività fraudolente. La data virtualization può supportare il rilevamento delle frodi in diversi modi, ad esempio creando viste di dati consolidate che espongono modelli (che potrebbero essere facilmente persi), facilitando la creazione di report di audit o profili utente.

Fusioni e consolidamento

Ogni volta che si verifica un cambiamento nell’infrastruttura bancaria, l’integrazione dei dati diventa un compito difficile. La data virtualization riduce l’impatto di tali attività e automatizza l’accesso alle origini dati.

 

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