Alternative data: come le banche possono sfruttarli

Gli alternative data (i dati alternativi, o dati non standard, o dati online, quelli che gli americani considerano insight alternativi) sono una delle nuove frontiere dell’attività bancaria. Tra quelli più richiesti dal mondo del credito e dalla finanza ci sono quelli relativi alla popolarità e alla reputazione digitale di un’attività imprenditoriale (recensioni, commenti, conversazioni social, post, fotografie e video, per esempio) e alla sua geolocalizzazione.

I dati alternativi sono un valore aggiunto che integra i dati finanziari tradizionali su aziende e privati aprendo nuove strade agli istituti di credito per l’acquisizione e la fidelizzazione di clienti.

Ma prima di saperne di più sui quattro modi in cui un istituto di credito possa utilizzare questi dati per incrementare la crescita di prestiti, mutui e conti correnti è necessario conoscere più in dettaglio che cosa siano i dati online.

Che cosa sono i dati online

Gli alternative data o dati online, sono informazioni estratte e raccolte grazie a tecnologie di intelligenza artificiale da fonti non tradizionali. Per esempio: social media, blog, recensioni, forum, siti verticali, commenti, geolocalizzazione con dispositivi mobili. Si tratta di un’enorme quantità di dati, sempre più cruciale per indirizzare gli investimenti e gestire i rischi aziendali. Tanto che la spesa per la raccolta degli alternative data, secondo uno studio di Grand View Research, potrebbe raggiungere i 17,4 miliardi di dollari (16,2 miliardi di euro) entro il 2027.

Rappresentano i cosiddetti big data e possono essere strutturati, semistrutturati e non strutturati. I big data altro non sono che una raccolta di dati informatici estesa in termini di volume, velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per estrarne valore o conoscenza.

Perché sono importanti

I big data sono importanti perché, se opportunamente raccolti, catalogati, analizzati e conservati, hanno un potenziale enorme. Al punto che, basandosi su di essi, possono aiutare un’azienda a prendere decisioni migliori, aumentare i profitti, rendere più efficienti le operazioni, prevedere eventuali rischi, avere clienti maggiormente soddisfatti e, in linea generale, conoscere meglio i propri stakeholder.

C’è inoltre da osservare che l’evoluzione tecnologica, con gli algoritmi di intelligenza artificiale (AI), machine learning (ML) e data mining (DM) in testa, ha accelerato la diffusione dei “big data” per mezzo dei quali un’impresa può diminuire i costi, ridurre la tempistica dei processi aziendali, sviluppare nuovi prodotti e ottimizzare le offerte.

Alternative data e settore bancario

Premesso che i dati alternativi variano da un settore merceologico e imprenditoriale a un altro, considerato che gli alternative data sono una sorta di termine ombrello per indicare un set mutevole e in evoluzione di dati che non rientra nell’insieme canonico dei dati a cui di solito fanno ricorso banche e fintech, resta il fatto che, negli ultimi anni, per l’attività bancaria sia diventato fondamentale monitorare il sentiment di un brand sui social media e su Internet. Sentiment che è diventato un indicatore di mercato in grado di influenzare le decisioni di acquisto e di investimento.

Una prova? Ci sono numerosi studi che trattano il tema della relazione fra reputazione online di un’azienda e andamento dell’azienda stessa. Il più noto è quello realizzato nel 2014 dall’americana Cornell University e dedicato al turismo.

Dati alternativi, banche e vantaggi

È vero che attualmente le banche continuano a fare affidamento su dati di bilancio e camerali, ma è altrettanto vero che essi sono vecchi di mesi e si basano sullo storico e, quindi, sul passato. I dati online, sebbene non siano standard, fotografano il presente, tanto che la reputazione in Rete influenza vendite e fatturato di un’impresa. E, in quanto dati pressoché in tempo reale, hanno la forza di influenzare le decisioni future.

Di massima, banche e istituti finanziari cercano nei dati online uno strumento utile per provare a mitigare i rischi di mutui, prestiti e investimenti. Più nel dettaglio, nel comparto bancario, i dati alternativi possono essere utili per stabilire, per esempio, credit scoring, analisi di mercato, investimenti, reputazione e iniziative legate alla sostenibilità. Per questa ragione se ne fa sempre più ricorso nell’attività bancaria e per questo se ne richiedono sempre di più. Ma raccogliere questa montagna di dati quantitativi e qualitativi, i quali sono analizzati, normalizzati e trasformati in veri e propri indicatori, è un esercizio cruciale a supporto dei processi decisionali da parte di un istituto di credito e società finanziarie.

Le banche alla sfida dei dati

Nel corso degli anni, la quantità di dati e le fonti da cui attingerli è aumentata in modo esponenziale, rendendo sempre più difficile estrarre informazioni fruibili e utili da essi. A rendere la sfida ancor più complessa, sono anche le normative in costante aggiornamento e relative a cookie e policy per la tutela della privacy.

Tuttavia, banche e società finanziarie sono alla ricerca di sistemi differenti per raccogliere, organizzare e ottenere informazioni dai propri clienti. E in questo segmento i dati alternativi giocano un ruolo chiave che favorisce crescita e produttività di un istituto di credito, oltre che gestione del rischio poiché forniscono informazioni critiche sulle persone e sulle aziende con cui intrattengono rapporti commerciali.

Di seguito, ecco quattro modi in cui i dati alternativi possono aiutare le banche a rafforzare le proprie strategie per accrescere e consolidare il numero dei propri clienti e mettersi al riparo da eventuali rischi.

1. Sviluppare le relazioni con i clienti

 I clienti sono una fonte preziosa di dati, ma occorre che tali dati non diventino obsoleti. Semmai devono essere il più aggiornati possibile poiché essi rispecchiano le mutevoli esigenze dei clienti stessi, i loro stili di vita, le loro passioni e interessi, i loro cambiamenti familiari e professionali.

A questo scopo i dati alternativi forniscono una visione che potremmo definire “multidimensionale” dei clienti con una serie di informazioni aggiuntive che i dati tradizionali potrebbero non rivelare.

Come dire, c’è di più nella vita di un risparmiatore oltre alla gestione del denaro e al pagamento delle bollette. Qualche esempio? Magari il reddito di quella persona è in costante aumento; magari si è sposato da poco, magari nel weekend va spesso in vacanza al mare o in montagna.

Questi set di dati alternativi restituiscono un contesto più ampio, dinamico e sfumato per una visione più approfondita di un risparmiatore, fornendo a una banca elementi necessari per formulare l’offerta corretta di un prodotto al cliente giusto al momento giusto.

2. Identificare le prospettive ideali

Anche per una banca, come per qualsiasi azienda, una campagna di marketing che si rivolga a potenziali clienti che non possano o non vogliano acquistare alcun prodotto/servizio farebbe perdere tempo e denaro, così come potrebbe potenzialmente danneggiare il brand della banca stessa. Per questo motivo, nel settore bancario, più di altri comparti, il targeting di precisione è fondamentale.

In questa prospettiva, se abbinati ai dati tradizionali, i dati alternativi offrono una visione più ampia dei potenziali clienti, che può aumentare notevolmente la quantità di informazioni in possesso dell’area marketing.

Questi dati forniscono informazioni più approfondite su famiglia, occupazione, istruzione, traiettoria economica e altro ancora della persona. “Armati” di queste informazioni aggiuntive, i professionisti del marketing possono creare offerte e messaggi migliori più sintonizzati con il pubblico allo scopo di aumentare i tassi di risposta.

3. Il credito alle piccole e medie imprese

Le Pmi in Italia sono 206 mila e sono responsabili, da sole, del 41% dell’intero fatturato generato in Italia. Le piccole e medie imprese rappresentano un’enorme opportunità di mercato per le banche, ma una sfida al tempo stesso.

Soprattutto perché le piccole imprese, spesso a conduzione familiare, si autofinanziano e, dunque, hanno una storia creditizia minima o pressoché nulla. Ma senza storie di credito alle spalle, può essere difficile per le banche valutare l’affidabilità creditizia e valutare il rischio annesso qualora una Pmi chieda un prestito.

Le fonti alternative possono aiutare a colmare questa mancanza di dati sulle piccole imprese che potrebbero non essere reperibili con le fonti tradizionali. I dati alternativi possono mettere a disposizione informazioni che aiutino a ottenere un quadro più approfondito e solido della Pmi richiedente un prestito.

4. Migliorare gli sforzi di pre-screening

Le banche sanno bene che c’è una fetta di clientela che ha una minima o nessuna storia creditizia. Si pensi, per esempio, ai millennial e agli immigrati recenti che insieme rappresentano comunque un ampio bacino di clienti e potenziali clienti.

In questo caso, i dati non tradizionali possono essere un valido aiuto poiché guardano oltre i dati sul credito convenzionali.

Quando i dati alternativi si combinano con modelli analitici avanzati, il risultato è una valutazione altamente predittiva, il che significa, per una banca, dotarsi di nuove informazioni ed effettuare valutazioni più precise e mirate. Questa valutazione incrementale e predittiva può formare un quadro più completo dell’affidabilità creditizia di un cliente, in particolare identificando candidati marginali e invisibili ma meritevoli di credito e che altrimenti potrebbero rimanere fuori dal mercato bancario.

Attingendo ai dati alternativi, le banche possono guardare in una nuova luce i potenziali clienti che stanno cercando di acquisire e, aspetto più importante, riuscire a conservare i clienti già in portafoglio.