Il settore bancario e finanziario è sommerso da promesse di personalizzazione che non trovano riscontro nella realtà. I clienti, sempre più esigenti e informati, non si adattano a percorsi predefiniti, ma costruiscono attivamente la propria esperienza. È in questo contesto che si inserisce l’Enterprise Customer Decisioning modellato da Sas, un approccio innovativo che consente alle aziende di gestire in modo integrato e intelligente l’intero ciclo di vita della relazione con il cliente.
Nuove opportunità di business
Ogni interazione con un cliente richiede una serie di decisioni: dalla scelta del prodotto più adatto alla verifica dell’identità, dai controlli di credito alla valutazione dei rischi. L’approccio integrato di Sas, basato su una piattaforma tecnologica avanzata, permette di ottimizzare ogni fase del customer journey.
Grazie all’integrazione di analytics, risk management, IA e altre funzionalità, le istituzioni finanziarie possono prendere decisioni più informate, migliorare l’esperienza cliente, gestire i rischi in modo più efficace e aumentare l’efficienza operativa.
“Data & IA sono le fondamenta tecnologiche del nostro approccio strategico Enterprise Customer Decisioning, che permette di migliorare la gestione del rischio, prevenire le frodi e ottimizzare i processi decisionali attraverso la spinta tecnologica di una piattaforma che integra dati, modelli e processi decisionali in un’unica soluzione centralizzata, attraverso la quale gestire end-to-end tutto il ciclo di vita della relazione con i clienti”, spiega Anselmo Marmonti, vice presidente – risk, fraud & compliance solutions di Sas.
Dal customer centricity alle normative europee
Se da una parte l’obiettivo di una gestione centralizzata del cliente (customer centricity) è diventato imprescindibile per tutte quelle banche che vogliono rimanere competitive, dall’altra è necessario tener conto delle nuove normative europee, come quelle emanate dall’European Banking Authority (Eba), che impongono alle banche di adottare un approccio più rigoroso e trasparente nella gestione dei crediti.
Per far fronte a queste sfide, le istituzioni finanziarie devono rivedere i loro processi interni e investire in soluzioni tecnologiche che consentano una gestione efficiente e conforme del ciclo di vita del credito. Grazie a strumenti avanzati per la gestione del rischio, la prevenzione delle frodi e l’ottimizzazione del credito, la piattaforma Sas permette di implementare con successo un approccio Enterprise Customer Decisioning, consentendo alle aziende di allineare le proprie strategie alle specifiche esigenze di business, garantendo una gestione efficace e proattiva del cliente.
“Sas Enterprise Customer Decisioning è un approccio che non richiede un cambiamento radicale e immediato. Anche dal punto di vista tecnologico, niente big bang! Le banche possono adottare un approccio modulare, partendo da priorità specifiche e definendo gli step del proprio personale percorso”, aggiunge Sandra Catte, sales director finance Sas. “Sas Enterprise Customer Decisioning aiuta le banche ad avere una maggiore agilità e a razionalizzazione l’infrastruttura It rimuovendo i silos dei dati e dei sistemi, ottenendo una complessiva riduzione del Total Cost of Ownership”.
Un cambiamento graduale
L’implementazione di una piattaforma come quella di Sas non richiede una rivoluzione radicale e immediata. Le banche possono adottare un approccio modulare, iniziando con le aree più critiche come la gestione delle frodi o la revisione delle politiche creditizie.
Questo approccio graduale permette di massimizzare il ritorno sugli investimenti e di ridurre i rischi associati a una trasformazione completa. L’orientamento metodologico dell’Enterprise Customer Decisioning supporta questa strategia, consentendo di integrare gradualmente nuovi strumenti senza dover abbandonare completamente i sistemi esistenti.
Il ruolo della tecnologia
L’AI sta cambiando il modo in cui le aziende interagiscono con i propri clienti. Grazie a tecniche avanzate di data analytics, machine learning e altre tecnologie, è possibile estrarre informazioni preziose dai dati e prendere decisioni più informate.
L’approccio Enterprise Customer Decisioning, integrando dati, modelli e processi decisionali in un’unica piattaforma, permette di sfruttare appieno il potenziale di questa tecnologia, come conferma Alida Popescu, customer advisory manager, risk practice Sas:
“Sas Enterprise Customer Decisioning trova le fondamenta tecnologiche in una soluzione modulare cloud-native potenziata da use case specifici di Generative AI, per unire in modo sinergico persone, dati e processi, permettendo alle banche di costruire esperienze fluide intorno alle esigenze dei propri clienti”.
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