Data governance in banca, rendere la normativa un fattore di innovazione

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Data governance in banca, come trasformare la normativa da ostacolo a fattore di innovazione



Le banche capitalizzano il loro patrimonio di dati per offrire una Customer Experience superiore e competitiva, afferma Flavio Pezzoli, Banking Account Executive di MicroStrategy. Il cambio di paradigma poggia anche sulla data governance, che può trasformare, fra l’altro, la compliance da obbligo a occasione per innovare

di Patrizia Licata

03 Mar 2022

La normativa come motore di innovazione e non come necessità onerosa: le aziende del Banking diventano più competitive se riescono a trasformare regolamenti normativi come la GDPR in uno stimolo a evolvere i modelli operativi. Elemento chiave è la governance del dato, lungo tutto il Customer Journey. Le banche possono così accompagnare in modo puntuale qualunque decisione durante tutto il percorso di ingaggio con il cliente e gestire molteplici casi d’uso mantenendo sempre alta l’attenzione alla compliance.

“La conformità alle normative e gli obblighi in tema di sicurezza e privacy possono rappresentare un fattore positivo, motivante”, afferma Flavio Pezzoli, Account Executive di MicroStrategy per i clienti del settore Banking. “La molteplicità di dati raccolti sul cliente aiuta a migliorare e personalizzare sia prodotti che servizi e a rafforzare la Customer Experience. Anche il settore bancario infatti vive la trasformazione digitale ed è spinto a innovare agilmente e velocemente. Per farlo, servono dati gestiti e utilizzati secondo le norme.

La piattaforma di Business intelligence di MicroStrategy rende le aziende più competitive proprio applicando una data governance centralizzata che permette alle diverse funzioni aziendali di avere accesso a dati già elaborati in conformità alle normative vigenti, attraverso analytics fruibili, in modo facile e veloce, su qualsiasi dispositivo e nelle applicazioni già in uso.

Big Data, un fattore abilitante grazie alla governance intelligente

Secondo Pezzoli le banche possono impostare l’approccio alla data privacy come stimolo positivo perché le regole danno certezza legale. In questo modo, anche in uno scenario Big Data, per esempio, si possono sfruttare i dati in sicurezza non solo per migliorare il servizio e la Customer Experience, ma anche per aprire la strada a innovazioni nei prodotti e servizi in linea con le richieste dei clienti. “La GDPR è un impegno organizzativo significativo ma al tempo stesso è un pilastro per abilitare scenari innovativi di ingaggio con i clienti su dati attuali. Per questo è imperativo scegliere piattaforme di Analytics che mettano la sicurezza del dato al centro del loro sviluppo software, nel rispetto della GDPR”.

Alla base c’è l’orchestrazione dei vari ruoli di gestione del dato con strumenti di Business Intelligence adeguati che rendano i Big Data un fattore abilitante sia della conformità che dell’innovazione. Inoltre senza un modello di sicurezza consono, afferma Pezzoli, “la gestione della GDPR potrebbe divenire un freno a tutti gli sforzi di innovazione nei processi e nei servizi, così come nell’implementazione di applicativi per una nuova Customer Experience”. L’adozione di piattaforme di analytics in grado di facilitare la GDPR, è chiave per la condivisione dei dati in sicurezza (ed in compliance) tra i vari attori dell’ecosistema bancario come impone il modello Open Banking.

Una piattaforma di Analytics abilitante: i layer semantici

Il primo ostacolo ad un’appropriata data governance nelle aziende che sia anche in linea con le normative vigenti è il mancato allineamento dei dati tra le varie business unit: questi potrebbero non essere adeguatamente preparati e categorizzati prima dell’analisi e della visualizzazione. “Le soluzioni tecnologiche per gli Analytics devono avere definizioni di business e IT certificate ed univoche, per essere riutilizzate dai diversi attori coinvolti – ognuno all’interno delle proprie applicazioni e le proprie business unit – collaborando su una single version of the truth e senza necessariamente il rischio di replicare i dati”, afferma Pezzoli.

La piattaforma MicroStrategy consente la riutilizzabilità delle definizioni di business e dei dati associati grazie ad un layer semantico (che MicroStrategy chiama Semantic Graph) e la gestione centralizzata dei metadati. Le definizioni di Business Analytics, metriche, fatti, attributi, template, filtri, calcoli, custom group e dataset vengono fornite e certificate centralmente (dall’IT e/o dal business) come oggetti in un repository unificato. La piattaforma è dunque object-oriented e questo fa sì che i cambiamenti si possano diffondere in modo immediato e omogeneo con significativi risparmi di tempo e costi.

La data governance per competere sulla Customer Experience

La corretta governance del dato vuol dire per le banche anche poter offrire al cliente un’esperienza superiore lungo tutto il Customer Journey e quindi competere meglio nel mondo digitalizzato. I clienti condividono un numero crescente di dati con le banche. Poterne disporre in tempo reale significa per le aziende ricostruire la storia del contatto col cliente, comprenderne e prevederne i comportamenti o individuare un eventuale rischio di churn. Ma, ancora una volta, prima di trasformare le informazioni in insight coerenti che permettano di prendere le giuste decisioni, è importante governare i dati alla base: in questo modo anche i clienti saranno tutelati da un punto di vista della privacy e della sicurezza informatica durante tutto il loro percorso.

“MicroStrategy è una open platform: può ospitare i risultati provenienti da piattaforme di Intelligenza Artificiale e Machine Learning necessarie per ottenere maggiore conoscenza sui clienti e migliorare la loro esperienza con la banca con un occhio attento alla compliance”, evidenzia Pezzoli. “Attraverso le funzionalità di Embedded Analytics di MicroStrategy il dato governato può essere diffuso facilmente in modalità low-code nelle applicazioni bancarie che regolano le interazioni dirette con il cliente, come il portale di e-banking, nei sistemi CRM dei call center, nelle mobile app bancarie oppure nelle applicazioni mobile in dotazione ai vari segmenti di clientela”.

I sistemi di analisi devono essere rapidi e sintetizzati: per questo MicroStrategy ha introdotto HyperIntelligence, una tecnologia proprietaria che potenzia la Business Intelligence con la capacità di sovrapporre dati enterprise-actionable all’interno delle applicazioni di business più comuni (es. Outlook, Browser, CRM, Workday, MSTeams, Slack, Excel) per mettere a disposizione di tutte quelle funzioni aziendali che non utilizzano dashboard insight aggiornati e certificati. I dati elaborati e analizzati dalla piattaforma di MicroStrategy vengono visualizzati all’interno di Schede di HyperIntelligence, ossia pop-up che con zero click si integrano con le applicazioni già in uso, facili da consultare e che offrono dati allineati per tutti i dipartimenti.

“Si tratta di uno scenario no-code dove la diffusione degli Analytics avviene verso tutti quei ruoli aziendali che non hanno necessariamente un’interazione con il cliente, ma possono comunque incidere con decisioni data-driven sul miglioramento della Customer Experience”, indica Pezzoli.

Le banche diventano data-driven

Per le applicazioni di Enterprise Analytics la piattaforma di BI di MicroStrategy è stata riconosciuta al top della classifica di Gartner nel report “Critical Capabilities for Analytics and Business Intelligence Platforms” di marzo 2021. “Gartner ha messo in evidenza che il nostro modello di sicurezza user-centric facilita la compliance GDPR ”, commenta Pezzoli. “MicroStrategy aiuta le banche ad andare verso un modello data-driven partendo da progetti agili e veloci con ritorni attesi affidabili e che permettono di agire grazie alle informazioni a disposizione. È bene però ricordare che non sono i dati fini a se stessi bensì le azioni guidate dai dati a fare la differenza; e dietro ad ogni azione ci sono comunque sempre le persone: sono loro che, con le loro azioni, garantiscono il successo delle strategie”.

Occorrono però piattaforme di Analytics aperte e agili, ribadisce Pezzoli, “in cui ci sia governance completa, applicabile in progetti e molteplici casi d’uso, le cui funzionalità siano platform-enabled e non dipendano da skill e sviluppo di software lenti e costosi. Parliamo di piattaforme cloud, aperte anche a tecnologie concorrenti per ottenere un dato federato”. In questo modo, le banche riescono a monitorare meglio le performance dei loro processi, hanno a disposizione in tempo reale dati certi in molteplici casi d’uso con una data governance unificata, aumentano i ricavi, controllano i costi e alimentano una cultura del dato a norma che è essa stessa sinonimo di innovazione.

Patrizia Licata

Giornalista professionista freelance. Laureata in Lettere, specializzata sui temi dell'hitech e della digital economy, dell'energia e dell'automotive. Scrivo dal 2007 anche per CorCom, parte del gruppo Digital360