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La trasformazione digitale dei servizi finanziari: trend e tecnologie abilitanti

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La trasformazione digitale dei servizi finanziari: trend e tecnologie abilitanti

La rivoluzione digitale del settore finanziario, portata avanti soprattutto da player agili e innovativi, si basa sull’impiego di tecnologie indirizzate ad ottimizzare i processi e creare nuove customer experience: la valorizzazione dei dati, anche tramite AI, l’Internet of Things, Blockchain e le API sono i fondamenti del finance 4.0

11 Feb 2021

di Emanuele Villa

Ormai da diverso tempo, il finance è soggetto a una rivoluzione – più che a una semplice trasformazione – digitale. Incalzati dall’ingresso di nuovi player, da modelli di business inediti e da customer experience sempre più moderne ed efficaci, i player del mercato finanziario si stanno muovendo lungo due direttrici: quella del costante adeguamento a dinamiche che, dopo decenni di stasi, ora sono soggette ad repentini cambiamenti, e quella dell’innovazione. Sotto questo profilo, il punto di riferimento è rappresentato dagli ecosistemi Fintech e Insurtech, che devono la loro esistenza a due fattori principali: la capacità di intercettare le esigenze e i bisogni di un utente sempre più connesso, agile e smart e l’utilizzo strategico delle tecnologie innovative, finalizzate alla creazione di customer experience eccellenti, che fidelizzano i clienti e che, al tempo stesso, i player tradizionali faticano a garantire. Ecco perché, quando si rivolge l’attenzione alle tecnologie che abilitano la digital transformation del finance, osservare l’operato, l’offerta e la proposizione dei player più agili è il miglior punto di partenza possibile.

I pilastri della trasformazione, dalle API a Blockchain

L’Osservatorio Fintech e Insurtech del Politecnico di Milano è un punto di riferimento per comprendere verso quali tecnologie i player più innovativi del mercato si stiano rivolgendo. Non stupisce che le API siano nella parte alta del podio: il mercato dei sistemi finanziari è facilmente rappresentabile come un ecosistema connesso e ciò si riassume perfettamente con le espressioni Open Finance e Open Banking. In questo ecosistema non operano unicamente Fintech, Insurtech e gli incumbent, ma anche aziende di settori terzi e le cosiddette Big Tech, che da tempo hanno messo gli occhi sulla catena del valore dei servizi finanziari. Non stupisce che, tra le tecnologie più utilizzate, l’Osservatorio parli di Big Data Analytics e dell’onnipresente Intelligenza Artificiale, con cui gli operatori possono perfezionare il rapporto con i clienti, sviluppare nuovi servizi e ottimizzare/automatizzare i processi interni; il cloud continua poi la sua inarrestabile avanzata verso le attività core (core banking, pagamenti…) dopo essere stato relegato, anche per motivi regolamentari, ai processi non-core per anni e anni. Tutto questo mentre IoT non perde il ruolo di abilitatore di nuove customer experience e modelli di business, e su blockchain la curiosità degli anni scorsi inizia a trasformarsi in risultati tangibili.

Se invece ci si rivolge al futuro, con un orizzonte temporale di 5 anni, la risposta è più complessa. Durante l’incontro Rethinking customer engagement for the financial service, organizzato da Forrester in collaborazione con Intesa SanPaolo, è stato individuato nell’autonomous finance l’obiettivo finale del processo evolutivo del settore finanziario e negli agenti intelligenti, nell’intelligenza artificiale, nelle soluzioni blockchain e nel quantum computing alcuni del trend tecnologici tramite i quali avvicinarsi a tale obiettivo. Ma in che modo gli operatori del mercato finanziario, nuovi e consolidati, stanno adottando le tecnologie più innovative nel percorso che conduce all’autonomous finance? Di seguito, un approfondimento su quelle più promettenti.

Big Data alla base del vantaggio competitivo

Non c’è dubbio che i dati siano l’asset più prezioso per gli operatori del mercato finanziario e che la loro valorizzazione sia alla base del vantaggio competitivo nel mondo di oggi. I dati sono ovunque, a maggior ragione a seguito dell’impiego di soluzioni IoT e allo sviluppo di ecosistemi connessi tra aziende e operatori: nel concetto stesso di Open Banking è molto forte l’idea della connessione tra sistemi, dello scambio e della valorizzazione/monetizzazione dei dati, tanto che alcuni player particolarmente evoluti sotto il profilo tecnico hanno fondato sull’analisi dei dati finanziari il proprio modello di business.

Inoltre, come già rilevato i consumatori di oggi sono molto più imprevedibili e, soprattutto, più esigenti di un tempo: vivono in un mondo connesso, mobile, velocissimo e desiderano che anche le operazioni, le attività e i processi finanziari seguano dinamiche analoghe. Raccogliendo, integrando e arricchendo i dati, gli operatori riescono ad acquisire informazioni preziosissime sui propri clienti e operare così una personalizzazione del servizio, intercettando le naturali oscillazioni della domanda e creando prodotti in linea con nuovi bisogni ed esigenze.

Intelligenza Artificiale e Machine Learning, pilastri del finance 4.0

Il tema della valorizzazione dei dati nel finance non può che confluire in AI e Machine Learning, tasselli centrali nella digital transformation di questa industry. Due i motivi del successo: l’estensione degli ambiti applicativi, che coinvolgono front, middle e back office, e gli straordinari benefici attesi dalla sua adozione. A tal proposito, uno studio targato Business Insider Intelligence quantifica in 447 miliardi di dollari i saving di cui le banche potrebbero godere da adesso al 2023, e ciò giustifica il fatto che 80% degli istituti finanziari sia consapevole dei benefici dell’AI.

Come anticipato, gli ambiti applicativi sono diversi e riguardano l’intera attività aziendale: l’intelligent automation dei processi interni, considerata un’evoluzione diretta della Robotic Process Automation, ma ciò che interessa sono soprattutto le applicazioni di AI con un’attinenza diretta alla customer experience. Si apre così il mondo dei Virtual Assistant, dei chatbot con Natural Language Processing e degli assistenti finanziari virtuali (Robo Advisor) il cui mercato – secondo l’ultimo Report dell’Osservatorio Fintech e Insurtech – è recentemente cresciuto del 6%; essi, inoltre, potrebbero essere centrali nel modello di autonomous finance di cui sopra. In tutte le sue declinazioni, AI è poi un elemento cardine di processi del middle office come la fraud detection nelle transazioni finanziarie e l’antiriciclaggio, oltre ad avere un impatto a livello di risk management, fornendo indicazioni sul rischio di credito e indirizzando gli operatori verso scelte ponderate e corrette.

API, il fondamento degli ecosistemi connessi

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In pieno cammino verso l’Open Banking, è difficile non riconoscere la centralità delle Application Programming Interface (API), che rappresentano il vero e proprio fondamento di un ecosistema coordinato di servizi finanziari. Il ricorso sempre più frequente all’Internet of Things (si pensi al macrocosmo dei pagamenti mobile), l’interconnessione tra i sistemi, lo scambio e la valorizzazione di informazioni all’interno degli ecosistemi trovano nelle API le interfacce che abilitano la comunicazione sicura, rispondendo all’esigenza – manifestata dal mercato – di avere nuovi servizi e modelli di business innovativi. Non è un caso che la direttiva PSD2, uno dei pilastri normativi dell’Open Banking, abbia obbligato gli operatori finanziari ad esporre le proprie API, accelerando conseguentemente il tasso di innovazione in tutto il settore.

Blockchain nel finance: oltre i Bitcoin, verso gli smart contract

Le caratteristiche native di blockchain, ovvero la trasparenza, la decentralizzazione e l’immutabilità del dato hanno tutte le carte in regola per rivoluzionare l’industry del finance. Da questo punto di vista non ci si riferisce tanto alle criptovalute, che pur sono il motivo per cui blockchain è nota a tutti, bensì agli altri use case che un distributed ledger come blockchain può avere nell’ambito dei processi finanziari.

Si noti un particolare curioso: nell’ormai lontano 2016, il finance era il mercato nel quale si concentrava l’81% delle soluzioni basate su blockchain, una percentuale che scese fisiologicamente negli anni successivi a causa dell’interessamento di tante altre industry (agrifood, media, utility…), ma che ancora oggi rende l’ecosistema bancario e assicurativo il più grande ‘sostenitore’ della tecnologia stessa.

Tra i principali casi d’uso, i pagamenti, gli scambi interbancari, gli instant payment e i micropagamenti sono in primissima linea: d’altronde, blockchain abilita – semplificando – la registrazione sicura di una transazione tra operatori e utenti che condividono la medesima rete. A livello pratico, blockchain più accelerare i flussi di pagamento tra due o più parti, snellire tutti i processi ed eliminare gli intermediari: soprattutto quest’ultimo è un aspetto peculiare di blockchain e permette, per esempio, di abbattere le commissioni sulle transazioni internazionali, assicurando al tempo stesso la massima trasparenza e sicurezza, cosa che riduce i rischi di frode. Il processo viene accelerato, snellito e, potenzialmente, anche automatizzato grazie all’implementazione degli smart contract.

Internet of Things in crescita esponenziale

Secondo gli analisti, il mercato dell’IoT nel banking e nei servizi finanziari sta crescendo ad un ritmo vorticoso: dai 250 milioni del 2018 a più di 2 miliardi nel 2023, con un CAGR del 52,1% nell’intervallo selezionato (fonte: MarketsandMarkets).

I motivi sono facilmente intuibili: l’universo dei sensori e dispositivi IoT non è solo alla base dell’acquisizione di enormi volumi di dati da valorizzare/monetizzare, ma permette di abilitare nuovi servizi, perfezionare gli esistenti e sviluppare modelli di business innovativi. Internet of Things è alla base di un immenso ecosistema di soluzioni: a titolo d’esempio, si pensi ai pagamenti istantanei via smartphone o al ruolo della tecnologia indossabile (wearable) per definire e creare nuovi prodotti e servizi in ambito assicurativo. Le aziende impiegano soluzioni IoT per acquisire dati dei loro clienti e analizzarli al fine di prevedere esigenze, trend emergenti e bisogni in grado di influenzare la domanda. Gli stessi dati possono semplificare e indirizzare il decision making (si pensi alla valutazione del rischio di credito) e migliorare il servizio offerto al cliente mediante una forte personalizzazione.

Emanuele Villa

Giornalista

Appassionato di tecnologia da sempre, ho deciso che avrei impegnato il mio tempo raccontandola e lo faccio dal lontano 2000. Dopo un lungo percorso nel mondo della tecnologia consumer, ora mi occupo soprattutto di Digital Transformation.

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