In uno scenario macro-economico in costante cambiamento come quello odierno, il banking è sempre più impegnato nell’adozione di modelli e tecnologie che consentano loro di rimanere competitivi, continuando a creare valore per i propri clienti. E, se fino a pochi anni fa erano fintech e challenger bank a dettare il passo della trasformazione digitale, oggi tutti i big player del mercato sono orientati all’innovazione, con un duplice obiettivo di business: sviluppare agilmente prodotti in linea con le rinnovate esigenze dei clienti e offrire loro una user experience personalizzata di altissimo livello, basata su parametri di semplificazione, sicurezza e affidabilità.
Questo percorso verso la digitalizzazione del banking parte dalla centralità del dato, asset imprescindibile per le imprese e le organizzazioni: tutti i comparti di mercato, dal telco all’utility al retail, sono caratterizzati oggi da un approccio “data-driven”. Il mondo Finance non fa eccezione: si pensi all’ingente patrimonio di dati che quotidianamente le banche devono gestire; di conseguenza, la sfida è elaborarli, interpretarli e tradurli in informazioni di valore, tenendo in considerazione i livelli diversi in cui un’organizzazione è strutturata sia nel workflow che nei processi interni sia nelle aree dedicate allo sviluppo dell’offerta per il cliente.
Le tecnologie di machine learning e le competenze di data science giocano un ruolo centrale nell’accelerare il percorso di innovazione del banking data-driven. Il modello da cui partire è l’Open Innovation, dove il partner tecnologico sa essere un consulente che apporta costantemente competenze, sia tecnologiche sia di processo, e si inserisce nel più ampio disegno strategico ed evolutivo della banca.
Il paradigma Open Innovation si concretizza, innanzitutto, in un ambiente di lavoro democratico e collaborativo. Il dialogo tra IT e Business è fondamentale: il potenziale di innovazione che risiede in questa relazione è altissimo, così come la capacità di porsi sul mercato in modo intelligente, con un time-to-market ridotto ai minimi termini. La cooperazione fra le due aree comporta che ciascuna abbia ben chiaro il proprio ruolo e che entrambe facciano affidamento su frequenti momenti di confronto per indirizzare al meglio le scelte, sia tecniche sia funzionali, durante l’intero processo di industrializzazione dei progetti innovativi.
Quindi, è importante che sia IT che Business condividano un obiettivo comune, così come un modello di servizio chiaro che regoli ruoli e definisca prassi da rispettare, per concretizzare in ambiente produttivo l’idea di business. Questo modello di servizio è definito come Democratic Datalab: grazie all’utilizzo di sandbox e modelli predittivi è possibile normare l’attività del Business in modo che, seguendo regole metodologiche precise precedentemente stabilite, non si crei quella disarmonia che spesso ancora oggi vede contrapposti i due team, evitando dinamiche di affaticamento inutili e improduttive.
Grazie a questo modello di servizio, ogni team che opera nel settore banking, conosce il proprio ruolo, il perimetro d’azione e il risultato che deve ottenere dalle attività; e vengono definiti i processi che permettono di tradurre l’idea di business in una soluzione pronta per l’ambiente produttivo e performante. Nell’approccio tradizionale, quando la sandbox messa a disposizione dall’IT ritorna nelle sue mani dopo che è stata modellata dal Business, quasi sempre fatica a riadattarlo alle proprie linee guida, trovandosi costretto ad allungare i tempi di revisione del processo e di refactoring del codice, e imponendo numerosi ricicli. Con un approccio “democratico”, governato da un modello di servizio, invece, quando l’IT riprende in carico il prototipo disegnato precedentemente dal Business, il passaggio di consegna non è traumatico perché si ritrova un modello già scritto con il rispetto delle regole, strutturalmente già pronto a rispondere alle esigenze strategiche e di visione del Business. Quindi si annullano i ricicli, si anticipa la messa in produzione, e, aspetto rivoluzionario dal punto di vista organizzativo, la collaborazione tra IT e Business si svolge quasi completamente in itinere.
Dal punto di vista relazionale, la dinamica “democratica” che si instaura attraverso la definizione di questo nuovo modello di comportamento collaborativo definisce ciò che l’IT e il Business possono o non possono fare. Il risultato è un time-to-market incredibilmente più veloce, costi di produzione notevolmente ridotti e una comunicazione interna più efficace e serena. Si diffonde così un dialogo continuo, propositivo e stimolante, che abbatte le tradizionali barriere tra team IT e Business e abilita la vera innovazione.
di Teresa Roma, Business Line Manager di Kirey Group
