Il Bank data management sta diventando cruciale per gli istituti di credito che puntano a sintonizzare i propri servizi con le reali esigenze dell'organizzazione e dei suoi stakeholder. A prescindere dal fatto che si tratti di processi interni o di funzionalità offerte ai clienti, infatti, ormai l'efficienza di qualsiasi procedura dipende essenzialmente, in modo più o meno diretto, dalla qualità delle informazioni a disposizione sia di chi progetta sia di chi esegue i vari task.
Ciò è dovuto in parte all'inarrestabile fenomeno di digitalizzazione che ha investito il settore bancario, in parte alla sempre maggiore efficacia degli strumenti analitici, che attraverso la raccolta e l'elaborazione dei dati generati lungo la catena del valore riescono a fornire insight accurati sul modo in cui performano effettivamente i processi. Si tratta, in altre parole, di un circolo virtuoso: più numerosi, variabili e veloci sono gli input, maggiore sarà la capacità di migliorare i servizi. Questo naturalmente vale se si dà per scontata una premessa fondamentale: i record dati in pasto ai sistemi analitici devono essere corretti, integri e aggiornati, altrimenti i risultati delle elaborazioni non potranno che essere fallaci, con effetti sull'efficienza dell'organizzazione esattamente opposti a quelli sperati.
Il fondamento del Bank data management? La qualità del dato
Il concetto chiave nel Bank data management è dunque quello di data quality. A partire dai touch point dell'istituto, passando per le fonti di approvvigionamento delle informazioni qualificate e arrivando agli archivi con le serie storiche, utilizzare il patrimonio informativo disponibile per potenziare i processi e offrire servizi competitivi vuol dire prima di ogni altra cosa assicurarsi che i dati presi in considerazione siano sempre i migliori possibili. Non solo: bisogna anche riconciliarne le varie declinazioni. Ovvero fare in modo che tutti i reparti dell'azienda abbiano accesso a una versione univoca della realtà descritta dai dati, in modo che i processi, a prescindere dal tipo di output che produrranno e dagli attori che coinvolgeranno, diano risultati allineati e coerenti. Non si tratta soltanto di mettere a disposizione dei propri collaboratori e dei propri dipendenti informazioni corrette per operare in ambiti estremamente delicati – basti pensare a quanto sia cruciale, per esempio, il tema della anagrafiche titoli – ma anche di non sovraccaricare i sistemi IT con operazioni di duplicazione dei dataset che risulterebbero in molti casi ridondanti e dannose.
Metodologie, soluzioni e competenze per un nuovo concetto di Bank data management
Ecco perché le banche devono dotarsi di metodologie, soluzioni e competenze che semplifichino la vita a chi – direttamente e indirettamente – ha a che fare con i dati. Le tecniche e le piattaforme non mancano: se l'offerta consulenziale sta cominciando a evolversi in modo compiuto in questa direzione, il mercato tecnologico offre un numero sempre maggiore di strumenti in grado di accompagnare la trasformazione digitale degli istituti di credito in chiave data-driven.
Sul piano delle skill, invece, purtroppo è ancora difficile riuscire a reperire in tempi rapidi le professionalità che occorrono per ottimizzare le attività di raccolta e analisi di grandi quantità di dati. Ciò che manca sul versante delle risorse umane, può essere per fortuna sopperito puntando su soluzioni che oltre a garantire funzionalità di analytics avanzate offrano anche una user experience intuitiva.
D'altra parte, il Bank data management non può più essere una disciplina riservata a pochi specialisti: deve diventare un approccio trasversale, capace di fondere la cultura del dato con la stessa mission aziendale. Persino le piattaforme analitiche più potenti, infatti, perdono gran parte del
proprio potenziale se ciascuna delle anime dell'istituto non converge verso il concetto di interdipendenza dei processi, alla cui base – è bene ripeterlo – c'è la condivisione del patrimonio informativo.
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