Le sfide della Financial Data Science

Un evento organizzato da GFT Italia e Virtual B ha analizzato il potenziale dei dati posseduti dal settore dei servizi finanziari e gli scenari di adozione delle nuove tecnologie

Data Science, Man Working on Holographic Interface, Visual Screen | © Stockbakery | Dreamstime Stock Photos | © Stockbakery | Dreamstime Stock Photos
© Stockbakery | Dreamstime Stock Photos

Assicurazioni, banche e “wealth manager” si preparano a raccogliere la sfida della Financial Data Science e credono che il FinTech sia più un’opportunità che una minaccia.

E’ quanto è emerso durante l’evento organizzato da GFT Italia (parte del gruppo GFT) azienda tecnologica specializzata nella digital transformation e Virtual B, azienda FinTech proprietaria della piattaforma di investimento digitale AdviseOnly.

All’evento dal titolo “Frontiere dell’Intelligenza Artificiale: innovare il Wealth Management con la Financial Data Science” hanno preso parte primarie società del comparto bancario, finanziario e assicurativo.

<strong>L’importanza dei dati per le istituzioni finanziarie

In uno scenario in cui gli analisti prevedono che tra 5-7 anni ci saranno 150 miliardi di sensori attivi (IoT) la nuova  sfida per le istituzioni finanziarie è di come sfruttare questo immenso capitale di informazioni e trasformarlo in valore per il business.

Secondo Roberto Ferrari, Key influencer e Advisor digital banking & FinTech:

“Avrà successo chi sarà in grado di ottenere valore anche dai dati destrutturati, come quelli comportamentali o derivanti da fonti eterogenee, e di generare, di conseguenza, revenue. La scelta degli algoritmi performanti è cruciale, ma non è sufficiente: è necessario un cambio di paradigma aziendale, perché quando parliamo di digital transformation parliamo inevitabilmente di business transformation”. 

Roberto Ferrari

Machine Learning e AI guidano l’innovazione

Nel corso dell’evento è emerso che l’idea di sfruttare intensivamente i dati, al punto da diventare un’azienda data-driven, è ormai pervasiva ed evidenzia un trend netto dell’industria anche in Italia.

Gli operatori intervenuti al’evento hanno sottolineato che gli investimenti dell’industria assicurativa/bancaria/finanziaria nei prossimi 5 anni si concentreranno in modo importante su Machine Learning e Intelligenza Artificiale.

Quanto poi alle aree aziendali che secondo le attese beneficeranno di questi investimenti, spiccano quelle più vicine al cliente, legate al marketing, all’attività commerciale e alla relazione (supporto alla rete e customer care).

“Nel settore bancario è iniziata una nuova era – sostiene Dante Laudisa, direttore marketing e comunicazione di GFT Italia -. Le tecnologie esponenziali offrono un enorme potenziale attraverso quattro pillar principali che GFT ha identificato in Open Banking, Augmented Banking, Automation Banking e Cognitive Banking, che, se opportunamente interrelati, possono produrre il sistema più a prova di futuro disponibile oggi per qualsiasi banca retail”.

Dante Laudisa di GFT Italia

SideKYC: una soluzione per profilare i clienti

Per rispondere alle nuove esigenze delle aziende, alle prese con le sfide della Data Science, Virtual B e GFT Italia propongono la piattaforma SideKYC, che sfrutta un approccio sistemico data-driven, potenziato con l’Intelligenza Artificiale, per guidare l’intero processo di wealth management.

Basata su algoritmi di machine learning integrati con i principi della finanza comportamentale, SideKYC raccoglie, analizza ed elabora i dati del cliente e crea un profilo dal punto di vista comportamentale, cognitivo ed emozionale aggregando le informazioni disponibili presso l’istituzione finanziaria o la compagnia assicurativa (di natura transazionale, socio-demografica, regolamentare e digitale) con quelle provenienti da fonti esterne.

Per ulteriori approfondimenti, è possibile scaricare il White Paper realizzato da Virtual B dal titolo Wealth Management & Financial Data Science.

LASCIA UNA RISPOSTA

Per favore inserisci i tuoi commenti
Per favore inserisci il tuo nome qui

Questo sito usa Akismet per ridurre lo spam. Scopri come i tuoi dati vengono elaborati.