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Come utilizzare i banking analytics per anticipare i rischi

18 giugno 2020

Contrariamente a quanto si pensa, i banking analytics non servono solo a studiare e a comprendere ciò che è accaduto dentro e fuori un'istituzione finanziaria per delineare a partire dalle scelte del passato linee strategiche vincenti per il futuro: se correttamente utilizzati, questi strumenti possono infatti rivelarsi strategici per ipotizzare scenari futuri e, di conseguenza, anticipare rischi oltre che opportunità. L'analisi dei dati in tempo reale sta anzi diventando uno dei fattori chiave per sviluppare in ambito bancario una metodologia di operational risk management adeguata ai tempi che corrono.

 

Gli elementi che stanno trasformando il ruolo dei banking analytics

Cominciamo col dire che sono tre le direttrici lungo cui si evolve la tecnica destinata a fare davvero la differenza tra un approccio alla gestione dei rischi tradizionale e uno di tipo dinamico: innanzitutto la sempre maggiore diffusione di touch point e processi digitali all'interno delle filiere che determinano gli ecosistemi in cui banche, partner e clienti scambiano informazioni e servizi ed effettuano transazioni. Il secondo elemento, per certi versi strettamente collegato al primo, è la disponibilità – in crescita costante ed esponenziale – di enormi volumi di dati provenienti da fonti eterogenee e qualificate. A questi due fattori bisogna aggiungere il continuo progresso degli strumenti di analisi, che grazie a intelligenza artificiale e machine learning stanno potenziando in maniera sorprendente la capacità delle piattaforme di banking analytics di scremare in real time le informazioni realmente utili dal rumore che rischia di inficiare la corretta elaborazione degli input. Migliora così, in modo graduale, la risposta dei sistemi che hanno il compito di individuare anomalie nei comportamenti di utenti e applicazioni e di riconoscere eventi potenzialmente sfavorevoli per il raggiungimento dei risultati di business prefissati.

 

Così i banking analytics aiutano gli istituti finanziari ad anticipare i rischi

Mettere a frutto il patrimonio informativo a disposizione dell'organizzazione attraverso l'adozione e l'utilizzo sistematico di soluzioni di banking analytics consente a chi si occupa di gestire i rischi operativi non solo di selezionare di volta in volta i Key Risk Indicators più efficaci per calmierare le soglie di allarme di trend da tenere sotto controllo, ma anche di valutare se sono effettivamente coerenti ed efficaci. Questo significa superare il mero calcolo probabilistico basato su tecniche statistiche per sviluppare un'ottica previsionale propriamente detta. Più dati aggiornati ha a disposizione il sistema, più accurati saranno gli insight generati e soprattutto le correlazioni in termini di rapporto causa-effetto tra minacce, eventi ed effetti sull'operatività dell'organizzazione. La gestione dinamica del rischio resa possibile dall'implementazione di un approccio basato sui banking analytics è particolarmente adatta per affrontare la sfida della prevenzione delle frodi, per ottemperare alle regole in materia di contrasto del riciclaggio e, nell'ambito dell'IT Risk Management, per ridurre disservizi di natura informatica e per garantire la compliance normativa, a partire dai requisiti imposti dal GDPR.

 

Tecnologia e competenze, il binomio per trarre il massimo beneficio dai banking analytics

Nel mondo bancario come in qualsiasi altro settore, l'utilizzo di piattaforme analitiche non si limita alla sola installazione del parco tecnologico necessario a far partire le attività di elaborazione. Le analisi devono essere lette correttamente e contestualizzate, soprattutto devono essere tradotte in informazioni intellegibili per i decisori di business, a cui toccherà disegnare strategie in grado di mitigare o evitare le minacce previste. Nel momento in cui si stabilisce di fare affidamento sui dati, in poche parole, tutta l'organizzazione deve cambiare il proprio modo di guardare all'azienda, ai suoi obiettivi e ai rischi che corre nel provare a perseguirli. È per questo indispensabile sviluppare a tutti i livelli competenze, conoscenze e buone pratiche che favoriscano la condivisione del patrimonio informativo sia nella fase di raccolta degli input sia in quella di distribuzione degli output.

 

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Topic: Risk Management, Banking