{"id":38,"date":"2016-06-30T10:54:21","date_gmt":"2016-06-30T08:54:21","guid":{"rendered":"http:\/\/www.bitmat.it\/financetech\/?p=38"},"modified":"2016-06-30T10:54:21","modified_gmt":"2016-06-30T08:54:21","slug":"intesa-san-paolo-il-business-incentrato-sui-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bitmat.it\/financetech\/2016\/06\/30\/intesa-san-paolo-il-business-incentrato-sui-big-data\/","title":{"rendered":"Intesa San Paolo: il business incentrato sui Big Data"},"content":{"rendered":"

Pi\u00f9 valore per le persone, pi\u00f9 valore per il business. Questa \u00e8 la sfida che le banche vogliono vincere mettendo al centro i dati. Omni-channel e omni-engagement, real-time e in tasca. Cos\u00ec cambia la banca grazie allo sviluppo di infrastrutture che mettono a fattore comune cloud, mobile, social e liberano la potenza degli analytics. Non solo. I nuovi adempimenti normativi previsti nel quadro europeo con pratiche di governance pi\u00f9 forti e pi\u00f9 trasparenti determinano un rafforzamento della capacit\u00e0 di: gestire ed avere a disposizione tutti i dati della Banca, elevare significativamente la loro qualit\u00e0, aggiornarli con alta tempestivit\u00e0. A livello di sistema classificando la capacit\u00e0 delle banche di gestire bene il proprio patrimonio informativo secondo cluster molto simili a quelli della valutazione del rischio sulla concessione del credito.<\/p>\n

Ritorno ai fondamentali. All\u2019ABC: \u201cAgile per rispondere al cambiamento. Bimodale per tenere insieme governance e operation. Centrata sul cliente, perch\u00e9 la fiducia e la trasparenza sono l\u2019anima dell\u2019economia dei dati\u201d<\/em>. Parola di Claudio Sguoto<\/strong>, Responsabile Servizio Data Governance di Intesa Sanpaolo, che spiega la sua visione sull\u2019importanza degli analytics. Mobile banking, real-time banking, m-payments sono tutti ingredienti di una strategia che deve portare le banche a reingegnerizzare i processi per rendere pi\u00f9 semplice l\u2019esperienza dei clienti e pi\u00f9 snella l\u2019offerta dei servizi, aumentando nel contempo la sicurezza e abbattendo i rischi. Il successo si basa su quattro pilastri: governance, data quality, customer experience, e capacit\u00e0 di trarre valore dalla conoscenza della propria clientela. Al centro ci sono i dati e le storie che raccontano.<\/p>\n

Qual \u00e8 l\u2019importanza degli analytics?<\/strong><\/p>\n

Gli analytics supportano il management nel prendere decisioni di business pi\u00f9 adeguate ed efficaci. Stiamo parlando di coprire le esigenze normative, gestire meglio la propria esposizione al rischio ed essere quindi pi\u00f9 preparati a prendere decisioni, reagendo rapidamente. Tutto ci\u00f2 non \u00e8 possibile senza un\u2019adeguata democratizzazione degli analytics a livello aziendale.<\/p>\n

Che cosa cambia?<\/strong><\/p>\n

La velocit\u00e0 di trasformazione \u00e8 il fattore critico di cambiamento. Due sono le spinte: una normativa, l\u2019altra di mercato. A fronte di una fase di difficolt\u00e0 che ha investito tutto il settore finanziario, cambia il modo dell\u2019utente di usufruire dei servizi bancari. C\u2019\u00e8 una complessit\u00e0 nella raccolta delle informazioni che gi\u00e0 si configurano come trattamento dei dati e c\u2019\u00e8 una complessit\u00e0 nella gestione di questi dati che raccontano la storia dei clienti.<\/p>\n

\"\"<\/a>Come si misura il rischio?<\/strong><\/p>\n

Nell\u2019attivit\u00e0 di erogazione e gestione dei crediti, la componente rischio \u00e8 la pi\u00f9 problematica. L\u2019attribuzione del rating non \u00e8 pi\u00f9 sufficiente. Lo sviluppo dei Big Data rende possibile eseguire correlazioni fra dati interni e informazioni provenienti da fonti esterne specializzate, per generare indicatori sintetici di qualit\u00e0 in logica predittiva. Tale possibilit\u00e0 andr\u00e0 vagliata alla luce della normativa sul trattamento dei dati trovando nuove soluzioni di equilibrio tra la doverosa necessit\u00e0 di protezione dei dati della clientela e il vantaggio, sia per la banca che per il cliente, nella concessione di una migliore qualit\u00e0 del credito. Le regole tecniche da sole non bastano, ci vuole trasparenza dei comportamenti, qualit\u00e0 dei prodotti e dei servizi per fare un salto di responsabilit\u00e0.<\/p>\n

Qual \u00e8 la priorit\u00e0?<\/strong><\/p>\n

A fronte di un cliente sempre pi\u00f9 connesso, mobile e social, diventa centrale per la banca la gestione della customer experience su tutti i canali digitali. Il miglioramento del rapporto con il cliente e la capacit\u00e0 di sviluppare forti e qualificate relazioni sono ai primi posti nelle priorit\u00e0 del top management bancario. Tutti i nuovi canali dovranno essere a supporto della filiale tradizionale e, a seconda dei casi, intervenire in modo appropriato in tutte le circostanze in cui sia richiesto il contatto face-to-face. Proprio tale moltitudine di punti di contatto rende estremamente importante e necessaria una visione unificata e flessibile del cliente.<\/p>\n

Si fa presto a dire Big Data?<\/strong><\/p>\n

Lavorare sui Big Data non significa semplicemente raccolta e lettura in forma aggregata di enormi quantitativi di dati. A questo, si accompagna l\u2019organizzazione di un sistema articolato di tecnologie, competenze e governance, che serve da un lato a certificare la validit\u00e0 dell\u2019origine del dato e della sua manipolazione, dall\u2019altro a estrarre in tempo reale il valore della conoscenza associata a quel dato.<\/p>\n

Big Data o Big Info?<\/strong><\/p>\n

Non \u00e8 solo una questione di velocit\u00e0, dimensioni e variet\u00e0. Si tratta di valore. Come tutte le aziende in qualche modo stanno diventando aziende tecnologiche, perch\u00e9 senza ICT non possono competere sul mercato, allo stesso modo tante aziende, banche comprese, sono destinate a diventare data company o data driven company. Non basta quindi avere un \u201cmagazzino dei dati\u201d e lasciare a chiunque le chiavi di accesso. Si tratta di rendere usabili i dati corretti nel momento in cui gli utilizzatori ne hanno bisogno. La raccolta dei dati, che \u00e8 un tema tipico dell\u2019IT, non basta pi\u00f9, bisogna capitalizzare la conoscenza dei dati.<\/p>\n

Qual \u00e8 il punto di partenza?<\/strong><\/p>\n

Si parte dal controllo e dalla qualit\u00e0 dei dati. In un contesto normativo molto complesso e regolamentato come quello bancario, gli ostacoli di natura tecnologica e analitica non rappresentano l\u2019unica difficolt\u00e0. Gli analytics abilitano la creazione di dati di valore, ma questi devono essere corretti e di qualit\u00e0. I dati di per s\u00e9 non sono un asset. L\u2019asset vero \u00e8 riuscire a utilizzarli. Il tema della data quality in banca \u00e8 un tema storico. La data quality in ottica Big Data invece \u00e8 un tema scarsamente esplorato.<\/p>\n

\"\"<\/a>Che cosa raccontano i dati?<\/strong><\/p>\n

Dietro ai dati ci sono le storie di persone e imprese. Accedere alla conoscenza che sta dietro ai dati significa entrare in contatto con tante realt\u00e0 diverse. Occorre evitare che le diverse funzioni della Banca costruiscano in autonomia proprie viste, spesso incoerenti tra di loro, su quelle realt\u00e0 attribuendo, non di rado, gli stessi significati semantici a valori diversi.<\/p>\n

Come si costruisce una strategia \u201cdata driven\u201d?<\/strong><\/p>\n

Per costruire una strategia \u201cdata driven\u201d bisogna abbattere le barriere funzionali. Ci deve essere una sola fonte dei dati, una sola \u201cnuvola\u201d, per rendere univoco il dato per ciascun utilizzatore. Si tratta di passare dalla preoccupazione di essere proprietari dei propri dati all\u2019essere capaci di utilizzare al meglio tanti dati. La conoscenza ha valore solo se genera conoscenza, se \u00e8 condivisa e se \u00e8 alimentata da tutti gli stakeholder. Forse, il vero \u201cdata owner\u201d dei dati \u00e8 chi ne ha una profonda conoscenza, sa utilizzarli meglio degli altri e ne cura la data quality.<\/p>\n

Qual \u00e8 la lista delle cose da fare?<\/strong><\/p>\n

Organizzare la cabina di regia di tutto il processo dei data che va dal mondo business. Definire un piano di change management per accompagnare il cambiamento e diffondere una nuova cultura dei dati. Ridurre la replica dei dati perch\u00e9 porta con s\u00e9 problemi di mantenimento della data quality e disperde il significato originale dei dati. Distribuire in sicurezza la conoscenza agli utilizzatori finali. Smontare la tipica architettura informativa a spaghetti, da molti punti a tanti punti, e permettere l\u2019accesso a una fonte dati unica.<\/p>\n

Come si vince la sfida dei dati?<\/strong><\/p>\n

La partita dei dati si gioca tutti insieme, mettendo a fattor comune le competenze e superando certe \u201cgelosie\u201d che poi diventano freno al cambiamento. Da un lato il data scientist, con un mix di competenze, capace di gestire, acquisire, organizzare ed elaborare dati. Dall\u2019altro un owner o \u201cpap\u00e0\u201d dei dati e infine una figura di regia del processo dei dati che va dal mondo business all\u2019IT, capace di progettare e costruire nuovi modelli di organizzazione, utilizzo e usabilit\u00e0 dei dati. La portata di questa sfida impone non solo di utilizzare l\u2019arsenale delle competenze tecniche, ma di attingere anche a quelle competenze \u201csoft\u201d in grado di creare un contesto umano favorevole al cambiamento.<\/p>\n

La fiducia \u00e8 la pietra angolare dell\u2019economia dei dati?<\/strong><\/p>\n

Per mettere a frutto le informazioni, bisogna ave- re il consenso del cliente e per avere il permesso di usare i suoi dati, bisogna avere la fiducia dei clienti. La raccolta del consenso \u00e8 vissuta come un adempimento fastidioso ma \u00e8 il primo mattone su cui costruire quella relazione in grado di mettere in circolo le informazioni.<\/p>\n

Che cosa significa essere data-centric?<\/strong><\/p>\n

La banca data-centric poggia le fondamenta sulla usabilit\u00e0 dei dati e sulla data quality ma utilizza gli analytics come una draga per smuovere il fondale dei repository, pescare i dati utili per essere utilizzati e visualizzati dai motori analitici e avere una fotografia dinamica della realt\u00e0 in tempo reale. Essere data-centric significa agire sui dati attraverso gli strumenti analitici. Gli analytics creano valore non solo nell\u2019ambito del business per costruire nuovi prodotti sempre pi\u00f9 adatti alle esigenze dei clienti, ma anche in altri ambiti come la gestione del rischio e la prevenzione di comporta- menti fraudolenti che possono rappresentare un pericolo sia per la banca sia per la societ\u00e0.<\/p>\n

Fonte: SAS<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Gli analytics abilitano la creazione di dati di valore, ma questi devono essere corretti e di qualit\u00e0. I dati di per s\u00e9 non sono un asset.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":42,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[16,1],"tags":[18,17],"class_list":{"0":"post-38","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-in-primo-piano","8":"category-opinioni","9":"tag-big-data","10":"tag-intesa-san-paolo"},"yoast_head":"\nIntesa San Paolo: il business incentrato sui Big Data - BitMAT | FinanceTech<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.bitmat.it\/financetech\/2016\/06\/30\/intesa-san-paolo-il-business-incentrato-sui-big-data\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Intesa San Paolo: il business incentrato sui Big Data\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Gli analytics abilitano la creazione di dati di valore, ma questi devono essere corretti e di qualit\u00e0. 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