A cura di Joe Rodriguez, Sr. Managing Director, Financial Services Cloudera
I dati sono diventati un motore essenziale per le nuove iniziative di monetizzazione nel mondo fintech. Ne vengono raccolte grandi quantità quotidianamente da fonti differenti – i clienti, le loro transazioni, i movimenti di mercato e altre ancora – e questo rappresenta un enorme potenziale per estrarre preziosi insight che possono informare le decisioni aziendali, migliorare il servizio clienti e creare nuovi flussi di entrate.
Gli ultimi anni hanno visto una prevedibile impennata nell’uso delle applicazioni bancarie mobili e, con un numero sempre maggiore di persone che scelgono questi canali digitali per controllare i saldi, effettuare depositi e pagamenti ed eseguire transazioni, le fintech hanno la possibilità di raccogliere enormi quantità di dati su un’ampia gamma di comportamenti, fondamentali per il processo decisionale e la monetizzazione.
Ad esempio, nel retail, i dati sulle transazioni dei clienti possono essere utilizzati per sviluppare prodotti finanziari personalizzati, come carte di credito e portafogli di investimento, mentre nell’investment banking, i dati sull’andamento del mercato e sul comportamento degli investitori posso essere sfruttati per mettere a punto nuove offerte, come derivati e prodotti finanziari strutturati.
Tuttavia, proteggere i dati dei clienti e rispettare le leggi sulla privacy resta un elemento fondamentale per le fintech. Come si dice in questi casi, “da un grande potere derivano grandi responsabilità”. Per poter prendere decisioni migliori, pur rispettando la privacy dei propri clienti, le fintech devono implementare solide misure di protezione dei dati e rispettare le normative vigenti, compresa l’implementazione di rigide misure di sicurezza, come la crittografia e l’autenticazione a più fattori, e la raccolta e l’utilizzo dei dati solo con il consenso dei clienti.
Per sfruttare appieno il valore dei propri dati, le fintech devono creare una cultura data-driven che dia priorità al loro utilizzo nel processo decisionale e nell’innovazione. Con questo obiettivo, non si può prescindere da un’architettura moderna, che consenta di archiviare, elaborare e analizzare grandi quantità di dati in tempo reale, proteggendo al contempo la privacy dei clienti.
