Alcuni grandi gruppi bancari italiani stanno investendo su piattaforme evolute per l’analisi dei big data, che implementano algoritmi di intelligenza artificiale.
Banche e assicurazioni, nel corso della loro normale attività, raccolgono una pluralità di informazioni sulla clientela, informazioni accumulatesi nel tempo, senza una strategia ben delineata sul loro utilizzo non attuariale, un problema tipico dei big data. Ma da quando i dati personali sono diventati un business, le imprese bancarie, assicurative e finanziarie stanno dimostrando un crescente interesse per lo sfruttamento commerciale delle informazioni di cui già oggi dispongono.
L’analisi aggregata dei dati relativi alla clientela e alle transazioni come strumento per le decisioni relative al merito di credito o all’accensione di una polizza è un primo caso – direi scontato − di utilizzo dei big data. Così come appare ovvio l’utilizzo di tecniche di segmentazione per moltiplicare l’efficacia di campagne di marketing, attraverso l’offerta di servizi personalizzati. Meno scontato è lo sfruttamento dei big data per l’analisi predittiva sulla futura solvibilità del cliente, informazione fondamentale nel caso della concessione di credito, già oggi tentata da alcuni istituti di credito tramite algoritmi di intelligenza artificiale.
Anche in Italia alcuni grandi gruppi bancari stanno investendo in maniera consistente in piattaforme evolute per l’analisi dei big data, che implementano algoritmi di intelligenza artificiale. Per esempio Unicredit, in collaborazione con Turbo, società specializzata nel data-driven advertising, già nel 2015 ha varato la Data Management Platform, una piattaforma a supporto della realizzazione di campagne personalizzate di advertising e marketing. Intesa San Paolo, d’altro canto, sta attualmente sviluppando Big Innovation Platform, uno piattaforma multi-layer che raccoglie dati di provenienza eterogenea (carta stampata, web, social network, articoli scientifici, report finanziari, brevetti, dati sul venture capital) al fine di individuare trend futuri e tecnologie rilevanti per il settore bancario, tramite un algoritmo di intelligenza artificiale sviluppato in collaborazione con la fondazione Isi. Altri gruppi bancari italiani stanno attualmente elaborando soluzioni proprietarie, anche per risolvere tramite l’analisi predittiva il grave problema, non soltanto italiano, dei NPL (non-performing loan).
Fonte: Osservatorio finanziario