L’industria bancaria e dei servizi finanziari è un settore in cui il volume di dati generati e gestiti è enorme. Ogni singola attività di questo settore genera un’impronta digitale supportata da dati. Con l’aumentare del numero di record elettronici, i servizi finanziari utilizzano attivamente l’analisi dei Big Data per ricavare informazioni di business, archiviare dati e migliorare la scalabilità.

La tecnologia ha spinto le banche a lavorare in tandem per sfruttare i dati per prendere le migliori decisioni possibili. Ciò ha spinto molte organizzazioni BFSI (Banking, financial services and insurance) a distruggere i loro precedenti metodi di analisi.

Sfruttare i Big Data nel settore bancario

Dopo la grande recessione del 2008 che ha colpito drasticamente le banche globali, l’analisi dei big data ha goduto di una decennale popolarità nel settore finanziario. Quando le banche iniziarono a digitalizzare i loro processi operativi, dovettero assicurare diversi mezzi che erano fattibili per analizzare tecnologie come Hadoop e RDBMS (sistemi di gestione di database relazionali) per i loro guadagni di business.

Questi guadagni di business sono stati resi possibili con le pratiche di analisi dei dati esistenti che hanno semplificato il monitoraggio e la valutazione della grande quantità di dati dei clienti che includono informazioni personali e di sicurezza. Con l’aumento della fiducia nella tecnologia per gestire i crescenti volumi di clienti e di transazioni, è stato anche migliorato il livello di servizio globale offerto dalle organizzazioni.

Lavorando con i Big Data, le banche possono ora utilizzare le informazioni transazionali di un cliente per monitorare continuamente il proprio comportamento in tempo reale, fornendo il tipo esatto di risorsa necessaria in ogni momento. Questa valutazione in tempo reale aumenta le prestazioni complessive e la redditività del settore bancario, spingendola a proseguire verso un ciclo di crescita.

Il settore bancario è un settore che genera dati su ogni passaggio e gli esperti del settore ritengono che la quantità di dati generati ogni secondo crescerà del 700% entro il 2020 . I dati finanziari e bancari saranno uno dei capisaldi di questa alluvione dei Big Data, e la possibilità di elaborare questi dati permetterà di ottenere un vantaggio competitivo sul resto delle istituzioni finanziarie.

I quattro pilastri dei BIG DATA

I grandi flussi di dati possono essere descritti con 3 V ossia varietà, volume e velocità.
Ecco come si riferiscono alle banche:

• Varietà ossia diversi tipi di dati elaborati .
Le banche devono gestire un numero enorme di vari tipi di dati giorno dopo giorno.
Dai dettagli della transazione ai punteggi di credito passando per i rapporti dsulla valutazione del rischio, le banche hanno migliaia di dati su ogni cliente.

• Volume ossia lo spazio che i dati occupano.
Le istituzioni finanziarie più grandi come la JPMorgan Chase, la China Construction Bank Corporation e la BNP Paribas, ecc. generano terabyte di dati ogni giorno.

• Velocità ossia la velocità di aggiunta di nuovi dati al database.
Con i volumi su cui oggi lavorano le banche, la gestione di più di 1000 transazioni al secondo non è una cifra ipotetica.

Queste 3 V sono inutili se un’azienda non ha la quarta che corrisponde al Valore . Il valore per le banche corrisponde all’applicazione dei risultati dell’analisi dei big data in tempo reale alle decisioni aziendali.

Le banche possono fare strategie basate su questi indicatori:

• Segmentazione dei clienti in base ai loro profili

• Cross-selling e up-selling basati sulla segmentazione dei clienti

• Miglioramento dell’erogazione del servizio clienti sulla base dei loro feedback

• Scoperta dei modelli di spesa e realizzazione di offerte personalizzate

• Valutazione del rischio, conformità e reporting che aiuti alla gestione e prevenzione delle frodi

• Identificazione dei principali canali in cui il cliente opera come pagamenti con carte di credito / debito e prelievi bancomat.

Migliorare l’esperienza del cliente

Con così tante istituzioni finanziarie sul mercato, diventa difficile per il cliente decidere con quale banca negoziare. L’esperienza del cliente, in questo caso, diventa un fattore decisivo. L’analisi dei big data si presenta con l’analisi personalizzata per ciascun cliente, migliorando così i servizi e le offerte.

Marketing personalizzato

I Big Data vengono utilizzati per il marketing personalizzato, mirando ai clienti in base alle spese individuali. L’analisi del comportamento dei clienti sui social media attraverso la sentiment analysis aiuta le banche a creare valutazioni del rischio di credito e offre prodotti personalizzati al cliente.

Operazioni ottimizzate

È possibile applicare i Big Data per portare un valore immenso alla banca per un’efficace gestione del credito, per la gestione delle frodi, per la valutazione dei rischi operativi e per la gestione integrata dei rischi. I sistemi che utilizzano i  Big Data possono rilevare i segnali di frode analizzandoli ulteriormente in tempo reale (sfruttando il machine learning), per prevedere con precisione utenti e / o transazioni illegittime, innalzando così un indicatore di attenzione.

Conclusione

L’industria BFSI otterrà una migliore comprensione delle sue esigenze, allineandosi con le ultime tecnologie come Big Data e le altre tendenze globali sia internamente( nelle loro operazioni) che esternamente (con i clienti). Ciò aiuterà il settore BFSI a fornire servizi migliori in modo tempestivo con costi operativi ottimizzati.
Sebbene l’implementazione di Big Data su larga scala abbia appena iniziato a evolversi nel settore BFSI, prima le organizzazioni adotteranno le pratiche dei Big Data, prima saranno in grado di sbloccare i vantaggi che questa tecnologia porta alla loro attività. Chi non lo farà semplicemente fallirà.