SAS propone un modello integrato che sfrutta dati e intelligenza artificiale per migliorare l’esperienza dei clienti e aumentare l’efficienza operativa
I servizi finanziari sono stati tra i primi ad adottare analisi e decisioni basate sui dati. In particolare, la gestione del rischio di credito si fonda da sempre sulla storia creditizia dei clienti. Tuttavia, negli ultimi tempi, l’inasprimento delle normative e il panorama competitivo hanno portato il cosiddetto “customer decisioning” ad andare oltre il rischio di credito. Ad esempio, i clienti vulnerabili e quelli con un’elevata propensione a cadere in difficoltà finanziarie devono essere segnalati tempestivamente e gestiti diversamente. L’accessibilità e l’indebitamento attuale e futuro diventano un fattore centrale in qualsiasi processo decisionale.
Parlando di leggi, non si può prescindere dalla crescita delle frodi e del rischio di riciclaggio di denaro. Sviluppi che implicano che le organizzazioni finanziarie debbano conoscere la situazione del cliente in modo più dinamico e olistico. Per fare ciò, bisogna sfruttare i dati provenienti da più fonti, storie creditizie, informazioni sulle transazioni, interazioni su più livelli e canali e un’attenzione all’inclusione del credito per coloro che non hanno accesso ai servizi bancari. Molte fintech si stanno concentrando su questi segmenti in cui le tradizionali metodologie di credit scoring non rendono giustizia.
A fronte di ciò, SAS ha proposto un nuovo approccio, chiamato Enterprise Customer Decisioning, che utilizza dati e intelligenza artificiale per migliorare l’esperienza del cliente, gestire il rischio e aumentare l’efficienza. È un approccio modulare che può essere implementato gradualmente. Nella visione di SAS, l’Enterprise Customer Decisioning permette di sfruttare gli insight basati dai dati per migliorare l’esperienza dei clienti, gestire i rischi in modo più efficace e aumentare l’efficienza operativa, facendo leva su una piattaforma tecnologica. Quest’ultima integra funzionalità avanzate e soluzioni di Analytics, Risk Management, Intelligenza Artificiale, Compliance, Governance, progettate per coprire tutti gli aspetti del decision-making legato ai clienti.
Approccio integrato
“Dati e 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” ha spiegato Anselmo Marmonti Vice President, Pre-Sales for Banking Risk, Fraud and Compliance Solutions di SAS.
Le tecnologie integrate nella piattaforma SAS offrono strumenti avanzati per la gestione del rischio, la prevenzione delle frodi e l’ottimizzazione delle strategie creditizie. In poche parole, realizzano i pillar tecnologici che fungono da fondamenta per l’Enterprise Customer Decisioning. Le banche possono adottare un approccio modulare, partendo da priorità specifiche come la gestione delle frodi o la revisione delle politiche creditizie, e poi estendere l’uso della piattaforma ad altre aree funzionali. “SAS Enterprise Customer Decisioning è un approccio che non richiede un cambiamento radicale e immediato” conferma Sandra Catte, Sales Director Finance di SAS. “Aiutiamo 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”.
Funzionalità complete per gestire l’operatività
Per SAS, ciò che rivoluziona l’approccio Enterprise Customer Decisioning è la capacità di integrare dati, modelli e processi decisionali in un’unica piattaforma end-to-end. Ciò consente di prendere decisioni informate e tempestive, utilizzando dati aggiornati e modelli predittivi che tengono conto di una vasta gamma di variabili. Come sottolinea Alida Popescu, Customer Advisory Manager, Risk Practice di 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”. In un panorama normativo sempre più complesso, la trasparenza e la tracciabilità delle decisioni assumono un’importanza cruciale per le istituzioni finanziarie. La soluzione SAS non solo soddisfa queste esigenze, ma offre alle banche e agli altri attori del settore un ventaglio completo di funzionalità per documentare automaticamente decisioni e processi, garantire una gestione conforme, misurare le performance dei modelli e facilitare l’implementazione di nuove normative.
