Open Banking, come affrontarlo con Ai e machine learning

La direttiva PSD2 aumenta inevitabilmente il tasso di competizione nel mondo banking e finance. Gli operatori devono perciò sempre più adottare una strategia basata sui dati, potenziata dall’intelligenza artificiale [...]
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Il mondo bancario è stato caratterizzato per anni da un modello di business consolidato e da un numero stabile di attori. Le cose sono però sostanzialmente cambiate negli ultimi anni per effetto dell’innovazione tecnologica, ma anche per alcune dinamiche di mercato che a loro volta sono state profondamente spinte dall’evoluzione normativa. Quest’ultima, in particolare, sta favorendo l’apertura del mondo bancario verso l’esterno, con l’intento di aumentare le opportunità a beneficio dei consumatori finali. Il trend del momento è – senza ombra di dubbio – l’Open Banking: si tratta di un nuovo paradigma secondo cui le informazioni e le transazioni finanziarie devono essere fruite dai clienti liberamente, senza cioè gli attuali vincoli e rigidità che caratterizzano il mondo del banking. Un paradigma che – come si accennava in precedenza – è strettamente legato a una normativa, ovvero la direttiva europea PSD2, entrata definitivamente in vigore il 14 settembre 2019. Gli obiettivi della PSD2, in piena ottica Open banking, sono quelli di contribuire alla diffusione di soluzioni digitali e di spingere alla competizione nel mondo Finance, a tutto vantaggio dei consumatori finali. Il punto cruciale della direttiva, infatti, è l’apertura dell’accesso dei dati finanziari dei propri clienti in possesso delle banche, anche a società terze (ovviamente con il consenso dei primi, in pieno rispetto di quanto stabilito dal GDPR). Da un punto di vista tecnologico questo significa che dallo scorso settembre le banche sono obbligate ad aprire le proprie API (Application Program Interface) e i dati del cliente a queste società cambiando non poco gli equilibri presenti nel mondo del finance.

Open banking: verso una concorrenza crescente

Nella nuova era dell’Open Banking, dunque, la concorrenza per i tradizionali attori del mondo bancario aumenterà sensibilmente: il rischio è che nuovi attori sfruttino i dati a disposizione per proporre servizi a valore (caratterizzati da marginalità importanti) ai correntisti. Diventa quindi estremamente importante per il mondo tradizionale del credito padroneggiare e utilizzare al meglio i dati a disposizione, così da riuscire a proporre a ciascun cliente servizi innovativi e personalizzati. In effetti, le banche sono solitamente in possesso di una grande quantità di dati relativi ai propri clienti che, d’altro canto, sono spesso ben disposti a cederli in cambio di un servizio migliore. Il problema è che oggi, in molti casi i servizi, le offerte e le promozioni sono inviate a gruppi indistinti e poco specifici, con ritorni di conseguenza poco efficaci. La sfida per le banche è quella di utilizzare il volume dei dati in proprio possesso per diventare realmente delle data driven company, avviando cioè iniziative sempre basate sullo sfruttamento di questa preziosa risorsa. Una sfida non semplice, dal momento che i dati da analizzare sono tantissimi e sempre crescenti, così come le variabili possibili.

Il ruolo dell’intelligenza artificiale per l’Open banking

Diventa quindi fondamentale, in tempi di Open Banking, affidarsi a una tecnologia come l’Intelligenza artificiale che, grazie alla sua capacità di automatizzare l’analisi dei dati, ha tutte le potenzialità per cambiare le modalità in cui gli istituti di credito possono attrarre e trattenere i clienti. Definibile come la capacità di un sistema di svolgere compiti e attività tipici della mente e dell’abilità umana e di accelerare i processi di raccolta e analisi dei dati, l’Intelligenza artificiale è infatti sempre più vista come una tecnologia capace di fare la differenza nel contesto bancario. In particolare, l’applicazione dell’intelligenza artificiale abilita l’evoluzione del ruolo del gestore durante i principali momenti di interazione con il cliente. Dal momento dell’identificazione “industrializzata” dei principali bisogni, alla fase di proposizione commerciale e personalizzazione dell’offerta (passando da una logica di campagna per prodotto ad una basata effettivamente sulle preferenze del cliente) fino al monitoraggio delle performance del portafoglio ed adeguamento delle strategie di investimento, la Ai può agire in modo automatizzato. Il riferimento è soprattutto a quei processi più ripetitivi e manuali, che portano però via moltissimo tempo e risorse al personale bancario. In altri termini: quanti più appuntamenti su clienti mirati potrebbe effettuare un dirigente di banca, grazie alla disponibilità di una piattaforma capace di evitare operazioni manuali ripetitive sui potenziali target? Grazie allo studio delle informazioni in possesso (dati generali, email, comportamento sull’app mobile, preferenze, ecc) l’AI rende infatti possibile classificare ogni singolo cliente, assegnandogli anche la probabilità di effettuare una determinata azione più in linea con il profilo delle sue esigenze.

Le iniziative delle banche italiane in prospettiva Open banking

Grazie all’utilizzo di algoritmi basati sul machine learning diventa così davvero possibile analizzare tutte le informazioni necessarie a un’azione mirata e personalizzata a una velocità estremamente elevata, indispensabile per restare sul mercato ai tempi dell’Open Banking. Non stupisce, dunque, che l’intelligenza artificiale costituisca un ambito già oggi piuttosto esplorato dalle banche italiane: secondo una recente ricerca condotta da Abi Lab, nell’area dei servizi al consumatore, la cosiddetta customer service, si sta notevolmente allargando, con iniziative segnalate dal 65% delle banche rispondenti. È un ambito che prevede, tra l’altro, diverse soluzioni di Intelligenza artificiale, fra cui la proposta di assistenti virtuali e la costruzione di offerte personalizzate. Anche nei campi relativi al credito, alla gestione della sicurezza, alla finanza, le soluzioni di AI possono avere evidenti riflessi sui clienti. In tempi di Open Banking, insomma, l’intelligenza artificiale è diventata la chiave per migliorare il servizio al cliente e rendere possibile l’implementazione di una strategia Data Driven.

IBM Open banking: una suite software che apre alle banche l’economia delle API

Uno dei principali problemi relativi all’implementazione dell’Open Banking è relativo alle tecnologie digitali utilizzate dalle banche: in buona misura si tratta di infrastrutture di tipo legacy, che faticano ad adattarsi alla velocità di implementazione dei nuovi servizi on line richieste dall’Open Banking. IBM, con la sua soluzione IBM Open Banking, punta proprio a colmare questo gap: si tratta di una suite di software progettata per consentire la creazione rapida di app di ultima generazione, garantendo al contempo la conformità normativa. Da un punto di vista tecnologico, questa soluzione permette di collocare sopra l’ambiente esistente uno strato di micro-servizi innovativi rendendo così possibile una integrazione Plug&Play e allo sviluppo di nuovi servizi nello stesso tempo, che aiuta le banche a rispondere alle nuove normative, come la Psd2. Ma, soprattutto, permette di partecipare pienamente all’economia delle API mettendo a disposizione una vasta e crescente gamma di Application programming Interfaces per aggiungere ai tradizionali servizi bancari nuove funzionalità. Basata su Kubernetes e ottimizzato per IBM Cloud Private, IBM Open Banking è alimentata dalle tecnologie IBM API Connect e Watson ed è conforme al Banking Industry Architecture Network (Bian), all’Information FrameWork (Ifw) e ad altri standard aperti del mondo Open Bankin

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