Sicurezza ICT 2019
Applicazioni
 

08/07/2019

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di Raffaela Citterio

Tecnologia sì, ma anche persone, cultura, commitment e investimenti

Utenti abituati a interazioni sempre più smart, ingresso di FinTech e InsurTech sul mercato e normative sempre più stringenti sono solo alcune delle sfide che ha di fronte il mondo Finance.

La tecnologia digitale sta modificando profondamente i modelli di business, gli approcci all’innovazione e le strategie di governance del mondo Finance, mentre normative sempre più stringenti stanno obbligando gli operatori a porre sempre maggiore attenzione alla gestione dei dati e al loro utilizzo. ll Centro di Ricerca in Tecnologie, Innovazione e Servizi Finanziari (CeTIF) dell’Università Cattolica del Sacro Cuore di Milano dal 1990 realizza studi e promuove ricerche sulle dinamiche di cambiamento strategico e organizzativo nei settori finanziario, bancario e assicurativo, per cui è in una posizione privilegiata per fornire una panoramica del sentiment del settore nei confronti delle tecnologie più avanzate, a cominciare da quelle legate all’intelligenza artificiale. Abbiamo approfondito questi temi con Clelia Maria Tosi, senior research manager di CeTIF.

Clelia Maria TosiQuali sono i principali fattori che influenzano oggi il settore bancario e assicurativo?
I fattori che stanno modificando la fisionomia del settore sono diversi. Innanzitutto l’esigenza di offrire ai clienti, anche quando si parla di risparmio, prestiti o investimenti, la migliore customer experience possibile, assimilabile a quella fornita dai giganti del web che hanno nella velocità di interazione uno dei principali punti di forza. In secondo luogo le normative. Non dobbiamo dimenticare che banche e assicurazioni sono tra i settori più regolamentati in assoluto, e che il legislatore (pensiamo a PSD2, MiFID II e IDD) oggi detta precise regole che hanno un impatto diretto sui processi organizzativi e, quindi, sulle tecnologie a supporto. Vi sono poi nuovi attori da tenere in considerazione, sia che si tratti dei grandi giganti del web come Google e Amazon, o FinTech e InsurTech che cominciano a generare un volume d’affari di tutto rispetto, concentrandosi tuttavia su specifici servizi verticali (ad esempio nel settore dei pagamenti o del credito). Sicuramente da questo tipo di attori viene una spinta all’innovazione - anche tecnologica - e alla customer experience molto forte, ma d’altro canto non hanno l’ambizione (almeno per ora) di coprire tutta la catena del valore del servizio bancario o assicurativo. Quello che stiamo vedendo, in particolare negli ultimi 12-18 mesi, è un graduale processo di avvicinamento tra istituti finanziari tradizionali e realtà di questo tipo, che possono trarre vantaggi reciproci da una fattiva collaborazione. FinTech e InsurTech possono offrire quella velocità di innovazione tecnologica che spesso manca agli istituti finanziari tradizionali, che a loro volta possono concentrarsi meglio su attività di maggior valore. Di fatto anche nelle banche e nelle assicurazioni sta cominciando a farsi strada il concetto di Open Innovation, che significa aprirsi verso l’esterno, costruire ecosistemi e sinergie tra attori con vocazioni diverse per perseguire obiettivi comuni, ponendo il cliente al centro.

Tradizionalmente banche assicurazioni sono state tra gli IT big spendor. È ancora così?
I cambiamenti in atto stanno inevitabilmente impattando i budget IT: l’attenzione agli investimenti necessari per fare innovazione è sempre maggiore, anche perché il settore in questo momento, in Italia come altrove, è ‘sotto osservazione’, in un contesto macroeconomico ricco di incognite. Quello che osserviamo è un cambiamento nei confronti dell’IT sia da parte degli istituti finanziari che dei vendor. I progetti tradizionali gestiti in modalità waterfall e con un orizzonte temporale di lungo periodo, vengono affiancati dai nuovi modelli di sviluppo quali Agile, DevOps ecc. Il time to market sempre più ridotto, richiesto per il rilascio di nuovi servizi e nuove applicazioni spinge non solo ad applicare queste nuove metodologie ma anche a costruire tavoli di lavoro congiunti, dove IT, legali, funzioni di business (marketing, HR, CRM ecc.) e data scientist lavorano insieme su progetti mirati e verticali che devono dare risultati in tempi brevi. Questo tipo di approccio oltre ad abbreviare i tempi presenta altri vantaggi. Ad esempio consente una maggiore resilienza agli errori: con le metodologie tradizionali se un progetto costoso, durato mesi, non dava i risultati attesi la perdita era molto rilevante e gravosa per l’istituzione, mentre, grazie a metodologie come l’Agile, è possibile accorgersi prima dell’eventuale disallineamento rispetto agli obiettivi e rimediare ‘ongoing’, riducendo quindi gli impatti di carattere tecnologico ed economico

Che ruolo giocano le tecnologie di intelligenza artificiale in questo scenario?
Diciamo innanzitutto che l’attenzione deve essere posta prima di tutto sui dati. È noto che questo mondo, come viene ricordato spesso, ‘siede su una montagna di dati’ che potrebbero esprimere un valore enorme ma che non trovano ancora un utilizzo adeguato. Un aspetto fondamentale, quindi, è quello di dotarsi di sistemi che consentano di ottenere la miglior data quality e data governance possibile, anche semplicemente sfruttando tutte le potenzialità degli strumenti di business intelligence tradizionali. Questo è sempre il primo step; solo dopo si può passare a layer più sofisticati, introducendo funzionalità di Machine Learning, Advanced Analytics, RPA (robotic process automation), sino ad arrivare, a tendere, ad applicazioni di Cognitive Computing. Dal nostro osservatorio vediamo che stanno dando buoni risultati le soluzioni di robotica applicate alle attività di controllo quali reporting, antifrode e antiriciclaggio: in questo ambito le soluzioni RPA vengono utilizzate in maniera massiccia al fine di automatizzare attività ripetitive e ridurre i margini di rischio operativo.
Stanno trovando spazio anche tecnologie che integrano funzionalità di analisi comportamentale per costruire cluster e segmentare meglio la clientela, sistemi in cui gli algoritmi di intelligenza artificiale sono protagonisti ma che non potranno mai sostituirsi del tutto all’uomo. Una recente ricerca che abbiamo realizzato per analizzare l’impatto della robotica sul Wealth Management, ad esempio, evidenzia che il robot advisor da solo non basta per costruire rapporti duraturi con i clienti e offrire loro un reale valore aggiunto, e il fenomeno non è solo italiano, basti pensare che alcune grandi piattaforme per gli investimenti on-line stanno evolvendo il loro modello di business: partiti con costi molto bassi utilizzando solo robot adivsor, ora stanno affiancando a questi sistemi dei consulenti per offrire servizi più completi, aumentando contestualmente il costo del servizio. Naturalmente si tratta di consulenti con nuove competenze e nuovi skill, che devono sapere come utilizzare questi strumenti, a cui aggiungono però la propria esperienza, competenza e professionalità.

Quali risorse mette in campo CeTIF per affiancare gli istituti finanziari nel loro processo evolutivo?
Amiamo dire che la nostra specificità è quella di fare ricerca applicata. Ogni anno organizziamo numerosi incontri, workshop e tavoli di lavoro a cui invitiamo gli oltre 10.000 professionisti che costituiscono il nostro network, con l’obiettivo di favorire fra i partecipanti lo scambio di esperienze su temi specifici e sull’adozione di pratiche innovative. A questo si aggiungono progetti di ricerca internazionali realizzati in collaborazione con le principali università e società di analisi e di ricerca europee e internazionali.

 

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