Big data per recuperare il rapporto perduto con i propri clienti e da qui anche trovare nuovi fondamenti al business. Sono queste le finalità ultime che stanno affiorando, nel modo in cui le banche hanno cominciato a sfruttare grandi moli di dati raccolti sui propri clienti e processi. Uno degli ultimi esempi viene da Royal Bank of Scotland, che ha investito 100 milioni di sterline nella strategia denominata “Personology”: avvisa i clienti se stanno pagando (inutilmente) per servizi già inclusi nel canone bancario o quando i loro tassi di interesse sul mutuo sono cambiati diventando troppo cari. C’è insomma una filosofia di vicinanza mediata dalla tecnologia: Rbs sostiene che si tratta di tornare a valori “anni 70” nel contatto tra banca e utente. Paradossalmente, proprio quando la tecnologia favorisce l’abbandono dello sportello fisico, del contatto umano, al tempo stesso può favorire una vicinanza più forte e più utile con il cliente. Quella prossimità perduta negli ultimi anni.

«La trasformazione digitale sta avvenendo in un periodo in cui la fiducia nel sistema finanziario è molto debole e le banche devono fronteggiare una pressione regolatoria sempre più importante che mette a rischio i ricavi, anche quelli derivanti dal business più tradizionale», riassume Gianluca De Cobelli, di EY. I big data fanno parte delle soluzioni a entrambi i problemi. «Le nuove tecnologie legate ai big data e agli analytics consentono di mettere a fattor comune l’enorme patrimonio informativo a disposizione della banca per individuare correlazioni tra i dati, sviluppare modelli previsionali e monetizzare le informazioni sui clienti. Gli ambiti applicativi riguardano sia il business sia i processi interni», aggiunge De Cobelli. Ad esempio, per le nuove sfide di compliance, «le banche lavorano tendenzialmente su dati strutturati e semi-strutturati, tipicamente di origine interna e di natura contabile/gestionale per fornire, in tempi minori e con qualità maggiore, informazioni ai regolatori – dice Paolo Gianturco, partner di Deloitte -. Big data è usato abitualmente anche in funzione anti-frode, per individuare comportamenti sospetti».

Questi gli usi tradizionali. I nuovi riguardano il rapporto con il cliente, sia per fidelizzarlo- come fa Rbs- sia per migliorare l’offerta. «Grazie ai big data l’americana Karrot abilita in pochi minuti la concessione di prestiti fino a 35mila dollari. Un motore di scoring, verifica le credenziali dell’utente trasversalmente a database del sistema bancario e fonti “pubbliche” (come anche Facebook)», dice Gianturco.

Sul fronte del marketing, ci sono due applicazioni, nota EY. Analisi del comportamento d’acquisto dei clienti per consigliare beni o servizi (dall’auto alla vacanza al contratto telefonico) con finanziamenti bancari. Modelli previsionali sui tassi di conversione (a fronte di un preventivo), turn over dei clienti, sul modo e il momento migliore per fare una certa offerta al cliente. Hsbc è forse l’esempio principe di uso di big data per questo utilizzo.

Infine, i big data possono abilitare business del tutto nuovi. «Negli Usa già nel 2009 Bank of America ha registrato il brevetto di un metodo che consente ai consumatori di monetizzare l’utilizzo dei propri dati. Le informazioni sarebbero raccolte in una “banca delle informazioni” e chi volesse utilizzarle pagherebbe una tariffa direttamente al possessore, che avrebbe anche traccia del loro utilizzo – spiega Alessandro Piva, degli Osservatori del Politecnico di Milano -. Altre banche realizzano studi di marketing sui dati e li rivendono a società di servizi o ulteriori intermediari», aggiunge. È il caso di Barclays: vende alle grandi catene i dati sulla spesa fatta dai clienti presso i negozi dei concorrenti. E Unicredit aggiunge un servizio ai merchant di confronto con le strategie e i prezzi dei concorrenti.

Big data abilita quindi una trasformazione profonda della banca: non solo il miglioramento di processi e offerte, ma anche un nuovo modo di lavorare con (e per) il cliente.