È facile lasciarsi trascinare dall’entusiasmo per l’intelligenza artificiale (AI) e per tutte le cose straordinarie che può fare. Ma la tua azienda è pronta ad attingere alle sue capacità?
Avrai sentito che l’AI può creare un’esperienza personalizzata che si rivolge direttamente alle esigenze finanziarie del singolo cliente, ma è difficile realizzare questo genere di esperienze quando manca un record unificato del cliente e il suo nome compare come “John Doe” su un sistema e “J. Doe” su un altro. La complessità non fa altro che aumentare se John Doe si trova all’interno di un nucleo familiare o è il beneficiario di un fondo fiduciario.
Vuoi essere presente nei momenti più importanti, intervenire proattivamente negli eventi sensibili della vita dei tuoi assicurati con empatia e fiducia, ma è difficile farlo quando sei distratto dalla necessità di cercare manualmente le informazioni in mille luoghi diversi.
Come fiduciario, vuoi agire nel miglior interesse dei tuoi clienti e offrire i consigli più adatti per generare fiducia nei tuoi servizi. I tuoi clienti hanno bisogno di te per creare un programma di ricchezza generazionale, ma è quasi impossibile riuscirci se non hai nemmeno accesso ai loro obiettivi e piani.
Come puoi vedere, i dati sono alla base di tutto.
Prima di poter davvero sfruttare tutte le meraviglie che l’AI può offrire, devi mettere in ordine i tuoi dati. Quindi parliamo dei dati come fondamenta dell’AI e delle difficoltà presentate dai dati per gli istituti di servizi finanziari (FSI).
Vedremo le sfide come imprecisione, problemi di accesso e separazione che impediscono la collaborazione di reparti o dipendenti e la condivisione delle informazioni, ovvero il temuto termine “silos”. Quindi potrai usare il nostro elenco di controllo per valutare lo stato dei tuoi dati e avviarti sul percorso per diventare un’impresa AI.
Inclusi in questo blog:
Dati: le fondamenta di un’impresa AI
Il problema dei silos di dati nei servizi finanziari
Elenco di controllo in cinque fasi per valutare la data maturity nei servizi finanziari
Accogliere un futuro basato sui dati per i servizi finanziari
Dati: le fondamenta di una impresa AI
Il percorso per diventare un’impresa AI inizia dai dati. Inizia dalla comprensione dello stato attuale dei tuoi dati, inclusi i dati dei tuoi clienti. Sono accurati? Sono coerenti? Sono accessibili?
L’AI usa i tuoi dati per addestrarsi e imparare: se l’alimenti con dati incoerenti, obsoleti o imprecisi, l’output non sarà migliore. Diciamo sempre: “Da dati errati nascono risultati inattendibili”. La fedeltà dei dati è imprescindibile.
Passiamo al livello successivo.
- I tuoi dati sono sicuri?
- Stai seguendo gli standard normativi di settore per la gestione e l’uso dei dati?
- Vi sono implicazioni legali che devi tenere a mente?
E poi arrivano le domande difficili: sai dove si trovano i tuoi dati? Tutti i team della tua organizzazione hanno accesso a tutti i dati di cui hanno bisogno, o fatichi a trovare tutto ciò che ti serve per svolgere il tuo lavoro? Dato che il 72% dei leader IT afferma che le applicazioni della propria azienda sono disconnesse, immaginiamo che sia la seconda.
Affinché l’AI abbia successo nella tua organizzazione, devi poter rispondere “sì” a tutte queste domande. Devi avere fiducia non solo nei dati in sé, ma anche su dove si trovano e come accedervi. È qui che l’isolamento dei dati nel settore bancario, delle assicurazioni e della gestione asset crea un ostacolo.
Il problema dei silos di dati nei servizi finanziari
Il Mulesoft Connectivity Benchmark segnala che l’81% dei leader IT del settore dei servizi finanziari pensa che i silos di dati stiano ostacolando i loro sforzi di trasformazione digitale.
I dati disconnessi e sparsi tra più sistemi sembrano la norma, e le sole banche hanno più di 500 applicazioni. Con così tante fonti di dati, potresti doverti spostare tra sistemi diversi per trovare i dati giusti al momento giusto. Navigare tra mille finestre diverse per rispondere alla domanda di un cliente non è un modo efficiente di usare il tuo tempo.
Non deve per forza essere così. Pensa a quanto meglio potresti aiutare i tuoi clienti se avessi una vista completa di tutti i dati dei tuoi clienti in un’unica console: basta cercare le informazioni su vari sistemi o cliccare su schermi diversi.
Potrai vedere tutto, dalle transazioni finanziarie e dalle interazioni di assistenza precedenti agli obiettivi e ai programmi finanziari individuali. Questo ti permette di supportare con facilità le richieste di assistenza che spaziano dall’onboarding degli account alle controversie relative alle transazioni di clienti finali o richieste di chargeback dei commercianti. Puoi semplificare i processi di sottoscrizione e sviluppare pratiche a misura della particolare situazione di ciascun cliente.
Combinare i dati delle transazioni con i dati sui comportamenti (pensa a traffico sui siti web, consumo dei contenuti e analisi del sentiment, tra gli altri dati) crea una visione tridimensionale del cliente. Questo ti permette di offrire esperienze ancora più personalizzate di quelle che i tuoi clienti e assicurati si aspettano.
Il 62% dei clienti
cambierebbe FSI se si sentisse trattato come un numero e non come una persona. Leggi di più nel Report sui servizi finanziari connessi.
Con un’unica fonte per tutti i tuoi dati dei clienti, l’AI può brillare davvero. Può usare i dati per offrire consigli e avvisi per soddisfare le specifiche esigenze finanziarie dei tuoi clienti. Può anche aiutarti a lavorare meglio, perché avrai tutte le informazioni di cui hai bisogno per rispondere alle domande di assistenza o gestire più rapidamente i problemi.
Elenco di controllo in cinque fasi per valutare la data maturity nei servizi finanziari
La data maturity è il fondamento di ogni impresa AI, ed eliminare i silos di dati ne è solo un aspetto. I tuoi dati sono in uno stato che prepara la tua organizzazione a usare l’AI con successo? Esamina questo elenco di controllo per vedere la tua situazione.
❑ La tua organizzazione ha obiettivi ben definiti.
Il tuo FSI sa cosa vuoi ottenere. Hai obiettivi chiari che sono specifici, misurabili, raggiungibili, rilevanti e con scadenze precise (obiettivi SMART) per la tua azienda, agenzia o attività di intermediazione e per le esigenze legate al servizio clienti. Questi obiettivi si allineano agli obiettivi strategici della tua organizzazione in relazione alla data maturity e all’implementazione dell’AI.
❑ Il tuo stack tecnologico è semplice e automatizzato.
Puoi spuntare questa casella se hai già identificato ed eliminato i processi manuali che si basano su più fonti di dati disconnesse. La tua organizzazione usa soluzioni di automazione e integrazione per semplificare la raccolta e l’elaborazione dei dati per le controversie relative a richieste o transazioni. Hai una unica fonte di informazioni per tutti i dati relativi a clienti o membri. Non devi rimuovere i silos di dati perché non ce ne sono.
❑ Disponi di solide politiche di governance e due diligence.
Disponi di robuste politiche e procedure di governance dei dati per mantenere i dati accurati, sicuri e conformi alle normative del settore come il Sarbanes-Oxley Act (SOX) e il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR). La tua organizzazione controlla regolarmente la qualità dei dati e convalida i processi per mantenere l’integrità dei tuoi dati. Svolgi audit regolari per valutare e monitorare le tue prassi di gestione dei dati.
❑ La tua organizzazione usa insight intelligenti per informare l’azienda.
La tua organizzazione dispone di strumenti di analisi dei dati e business intelligence per ricavare insight preziosi dai tuoi dati. Quindi usi questi insight per identificare tendenze, schemi e opportunità di miglioramento. A livello interno, gli insight possono mostrarti come ridurre il time to market dei nuovi prodotti finanziari e come migliorare l’esperienza del cliente durante l’onboarding degli account. A livello di clientela, puoi usare questi insight per migliorare i tassi di approvazione dei prestiti o prevedere le tendenze di mercato e i comportamenti dei clienti. I tuoi leader possono usare questi insight per prendere decisioni migliori e più informate.
❑ Usi insight basati sui dati per favorire la trasformazione digitale.
La tua azienda è ben avviata sul percorso della trasformazione digitale. I collaboratori usano i dati per migliorare i tuoi prodotti, processi e servizi, come l’elaborazione delle richieste di indennizzo nel settore assicurativo, la gestione dei rischi nel settore bancario o la pianificazione finanziaria personalizzata nel settore della gestione patrimoniale. Prosperate grazie a una cultura basata sui dati che vi aiuta a rimanere un passo avanti.
Accogliere un futuro basato sui dati per i servizi finanziari
Se non sei riuscito a spuntare tutte le caselle, lo capiamo. E siamo qui per aiutarti.
Usare l’AI nel modo giusto è un’impresa enorme che può sembrare complicatissima. Ecco perché è importante fare un passo indietro e valutare gli elementi chiave della data maturity che aiuteranno te, il tuo team e la tua intera organizzazione a utilizzare l’AI con successo.
Allo stesso tempo, ci sono azioni che puoi intraprendere subito per aumentare la produttività e i profitti. Ci sono compiti da svolgere che ti permettono di iniziare in piccolo con l’AI con i dati di cui sei già in possesso. Per esempio, puoi usare l’AI per trascrivere gli appunti di un consulente patrimoniale e del suo cliente, e inviare una comunicazione di follow-up con azioni da intraprendere estrapolate dalla chiamata. Oppure puoi semplificare la prima notifica di perdita (FNOL) con il completamento automatico sulla base di dati di prima e terza parte per classificare le richieste di indennizzo e facilitare l’elaborazione straight-through, aumentando la produttività e riducendo il costo dei servizi.
Quando elimini i silos di dati e ottieni un’unica fonte di informazioni per tutti i tuoi dati sui clienti sarai in grado di sfruttare meglio tutti i vantaggi dell’AI.
Il tuo FSI è pronto a implementare un approccio incentrato sui dati per prosperare e avere successo nell’era digitale di oggi? Scarica la tua copia del Manuale sui servizi finanziari per un’efficiente data maturity per avviarti lungo il percorso di trasformazione in un’impresa AI.
