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Scommettere su tecnologia per essere più vicini ai clienti, con un piano di digital transformation fondato sull’analisi dei dati e il machine learning. Unicredit, 18,2 miliardi di euro di ricavi con 15 milioni di correntisti, ha in programma 2,8 miliardi di euro di investimenti tra il 2022 e il 2024 per sostenere la sua transizione digitale. E guarda alle fintech come “un’opportunità per accelerare la realizzazione della nostra strategia, per sviluppare partnership ed effettuare investimenti mirati con partecipazioni minoritarie”, spiega a Wired Stefano Frascani, al vertice del gruppo Digital Foresight della banca di piazza Gae Aulenti.
Le startup che puntano a semplificare il settore finanziario, aggiunge, “rappresentano per noi un’opportunità non solo per migliorare l’offerta di prodotti e servizi, ma anche per accelerare il nostro apprendimento. Tramite l’innovazione stanno rivoluzionando il settore in maniera molto rapida anche attraverso new ways of working da cui dobbiamo imparare, anche per poter attrarre talenti”.
La volontà è riuscire a “operare in maniera più agile, per cui abbiamo bisogno di investire su componenti tecnologici fondativi che ci possano dare un vantaggio competitivo sul mercato, attraverso piattaforme e Api che consentano l’analisi dei dati”, spiega Frascani.
“Le banche conoscono le decisioni finali dei clienti”
Alla guida delle operazioni di data intelligence di Unicredit da febbraio 2021 c’è Marco Bressan, data scientist argentino con una lunga carriera nel mondo dell’innovazione: “Le banche trattano dati che possono offrire molte informazioni sui clienti, sulla loro vita finanziaria e su cosa fanno. Non parliamo di intenzioni, come può accadere per i social network, ma di decisioni finali. Siamo una information company dove il denaro è l’informazione, dobbiamo far muovere i dati in real time, accelerare i tempi necessari per una decisione e migliorare la qualità delle nostre scelte”.
Secondo il manager bisogna arrivare “automatizzare i processi di decision making, mediante una governance dei dati impeccabile e applicazioni di machine learning. Ciò renderebbe l’organizzazione più smart, agile e capace di apprendere velocemente. Il successo oggi non è solo determinato da ciò che fai, ma da come più velocemente ti adatti alle nuove sfide che devi affrontare”, nota. Un passo necessario per una banca che ha sedi in tredici paesi europei e conta correntisti con esigenze tutte diverse: “In una banca come Unicredit ogni relationship manager può conoscere un numero limitato di clienti, possiamo sapere tutto solo di una parte del mercato che vorremmo aggredire, costituito da centinaia di milioni di potenziali clienti ai quali offrire servizi su misura. Per riuscirci è necessario imparare a conoscere quelle persone con l’aiuto delle macchine e il supporto di algoritmi”, evidenzia Bressan.
