Nasce Advance: il primo servizio di Data Science as a service

L’utilizzo della Data Science, dei Data Analytics e dell’Intelligenza Artificiale per banche e assicurazioni non è più un’opzione o un fatto di moda. È una necessità per restare competitivi, mantenendosi al passo con le aspettative dei clienti in termini di servizio e con quanto già da tempo offrono le big tech.

Chi usa bene i dati, vince.

Non importa a quale industria si appartenga, i nuovi vincitori sono quelle aziende che, grazie ad un approccio data-driven innovano e creano valore. Non è un caso che aziende tech come Google, Apple, Facebook e Amazon (i GAFA) siano stati early adopters, di questo approccio e abbiano oggi valutazioni e ricavi con multipli di un altro ordine di grandezza rispetto a quello delle aziende finanziarie.

Le aziende finanziarie sono sedute su un giacimento di valore, un enorme bacino di dati, spesso inutilizzati e inutilizzabili per la bassa qualità degli stessi, parcheggiati in silos non collegati tra loro. Il potenziale di business nel valorizzare i dati è enorme, non solo nella personalizzazione dei servizi, ma per l’efficientamento di tutti i processi.

Il potenziale di business nel valorizzare i dati con la data science è enorme

Essere una banca o un’assicurazione “data driven” significa governare e valorizzare il patrimonio informativo interno e dei clienti, attraverso l’applicazione di algoritmi, per acquisire un vantaggio competitivo, ottimizzando i processi decisionali e operativi, sviluppando nuovi prodotti e modelli di business.

 

Come diventare un’azienda data driven?

Affidarsi ad una grande società di consulenza tecnologica o internalizzare un team di data science?
Se un’azienda finanziaria ha preso la decisione strategica (e saggia) di avviare il percorso per diventare una data-driven company, un percorso complesso che tocca non solo la tecnologia, ma in primis la governance, l’organizzazione, i processi, cosa può fare? Non ci sono alternative diverse dall’affidarsi a una grande azienda di consulenza strategica e tecnologica e imbarcarsi in progetti lunghi e costosi. E che succede ai percorsi e progetti avviati e non completati?

Non tutte le competenze possono, o devono, essere esternalizzate. L’assunzione dei data scientists, non è banale, per la peculiarità delle loro competenze, e lo è ancor meno il loro inserimento nei team aziendali. Molto spesso i data scientists rimangono un po’ isolati, come degli alieni in un loro mondo, e il loro dialogo con le aree di business è difficoltoso.

Ci abbiamo riflettuto, e ci siamo resi conto che, forse, per portare a termine progetti e idee che porterebbero grandi benefici, oggi più che mai necessari per dare una nuova spinta alle aziende finanziarie, non serve necessariamente smuovere montagne, ma spesso basterebbe una soluzione “plug & play”, snella, flessibile ed economica, utilizzabile anche solo per finalizzare un singolo progetto.

 

Il paradosso dell’effetto Covid.

La pandemia globale ha cambiato radicalmente il modo in cui vengono svolte le attività commerciali. L’inevitabile evoluzione del sistema bancario è stata notevolmente accelerata, determinando una maggior necessità di implementare analisi predittive e comprendere come agire con i clienti e il proprio network attraverso il canale digitale, trasformando le connessioni in relazioni.

Digitalizzazione, fintech, regtech, open banking, privacy dei dati, competizione dei giganti tecnologici, insieme a nuovi comportamenti dei clienti, richieste di lavoro a distanza, precauzioni sanitarie e problemi di sicurezza, stanno mettendo banche e istituzioni finanziarie di fronte ad una nuova realtà, che porta con sè rischi e opportunità senza precedenti.

Al contempo molti progetti legati all’uso dei dati e alla trasformazione tecnologica sono stati bloccati, da direzioni generali spaventate dalla pandemia e dalle sue possibili conseguenze.

Ecco che analytics, creazione di architetture data-friendly e finalizzazione di modelli per comprendere meglio i clienti e migliorare i processi, oggi più necessari che mai sono diventato dei “nice to have”, rimandati a data da destinarsi.

 

Advance è una soluzione Plug & Play

Ecco perché abbiamo creato Advance, un servizio di consulenza snello e flessibile per la realizzazione e la gestione di progetti custom in modalità Data Science as a Service. Advance aggiunge al mercato una competenza di AI verticale su tecnologia, finanza e business con l’approccio più flessibile e competitivo possibile.

Per questa iniziativa abbiamo pensato di unire alla competenza pratica di Virtual B nella gestione di progetti data analytics per banche e assicurazioni, la solida presenza nel business e la rete di Fintech District, ecosistema fintech italiano e internazionale e la consulenza scientifica di professori e dottorandi del Politecnico di Milano.

Le aziende che ne hanno bisogno potranno “avere a bordo” in tempi brevissimi un team di data scientist ed esperti di business, che opererà come un’estensione dell’azienda per intraprendere con grande flessibilità ed in sicurezza quei progetti, grandi o piccoli che sembravano impossibili da realizzare.

Volete avere una quotazione o saperne di più? Scriveteci

Scopri ADVANCE