5 modi in cui le banche possono fare leva sugli Alternative Data: affinare i meriti creditizi, trovare nuovi partner commerciali e non solo

alternative data for finance - alternative data e finanza

Un sondaggio realizzato di recente da Oxylabs in UK, rivela che su 252 responsabili di aziende finanziarie inglesi con potere decisionale, il 63% utilizza fonti dati “non tradizionali” che in precedenza non sono mai stati analizzati.

Stiamo parlando dei cosiddetti Alternative Data: un enorme bacino di informazioni che comprende download e metriche di utilizzo di applicazioni, ma anche il sentiment espresso dagli utenti online sui social media, statistiche di traffico sui siti, ricerche online e molto altro.

Incrociare i dati che classicamente vengono utilizzati dalle banche per svolgere attività di investimento o di finanziamento con altri parametri legati ai comportamenti delle persone, ai loro umori espressi sul web e ai loro comportamenti, può portare numerosi vantaggi.

Soprattutto adesso, sono moltissime le banche e le aziende dell’area finance che cercano negli Alternative Data legati al social sentiment e agli UGC (user generated contents) una lo slancio per trovare soluzioni innovative in risposta alla crisi economica aperta dalla pandemia.

Alternative Data e Finanza: 5 nuovi scenari di applicazione

Ma nella pratica, come possono le aziende del mondo finance utilizzare gli alternative data? 

Abbiamo individuato almeno 5 scenari di applicazione che stanno prendendo piede nel settore:

  1. Data enrichment per affinare il merito creditizio
  2. Utilizzare dati storici per fare previsioni e sviluppare algoritmi predittivi
  3. Individuare nuovi partner commerciali
  4. Migliorare l’esperienza dei clienti e proporre soluzioni innovative
  5. VAT Matching

1 – Data enrichment per affinare il merito creditizio

Quando si tratta di concedere prestiti, finanziamenti o mutui, le banche effettuano una valutazione economica che si limita agli ultimi bilanci disponibili, una serie di verifiche sulla solvibilità anteriore alla richiesta e analisi relative al progetto per cui viene richiesto il finanziamento. 

Gli Alternative Data aiutano l’ente erogatore a fare un passo in più, analizzando la reputazione sia dell’azienda richiedente, sia dei prodotti e/o servizi che vende e del livello di apprezzamento espresso dai clienti pubblicamente, così da poter dare vita a dei parametri predittivi sulle performance future di business di quell’azienda.

Come ha spiegato bene il magazine di settore Industria Italiana, “Bilanci e rendiconti possono essere costruiti ad arte per abbassare il livello di rischio e fare da ponte a un tentativo di frode. L’analisi della reputazione online è una prova del nove, il bollino di qualità dei dati finanziari.

 

Vediamo un esempio pratico:

Una piccola impresa che produce borse in pelle chiede un finanziamento per aprire dei nuovi punti vendita. Se, oltre ai documenti sulle performance economiche dell’azienda, la banca ha accesso anche all’analisi della reputazione online del brand, avrà un quadro più completo delle prospettive dell’azienda stessa: chi è il target di riferimento? Come parla delle sue borse online e sui social? I suoi prodotti sono apprezzati di più o di meno di quelli di altri brand simili?

Data Appeal ha fornito questo tipo di servizio a Unicredit e sta continuando a farlo per alcune delle maggiori banche italiane.

2 – Utilizzare dati storici per fare previsioni e sviluppare algoritmi predittivi

Gli Alternative Data non forniscono solo una panoramica accurata e completa dello scenario di business attuale, ma possono aiutare le banche e le istituzioni finanziarie a valutare le prestazioni passate per prevedere il potenziale futuro con un alto livello di precisione.

I dati storici sono un elemento predittivo molto potente per individuare potenziali problemi a breve termine e criticità.

 
Vediamo un esempio pratico:

Un piccolo gruppo alberghiero proprietario di tre strutture richiede un prestito a una banca. Nel corso del 2020 e nella prima metà del 2021, sia i rendiconti finanziari che i dati sulla popolarità e sulla reputazione rivelano una situazione desolante a livello di occupazione, feedback online e ricavi. Tuttavia, analizzando i dati storici fino a 4 anni nel passato, la banca è stata in grado di rilevare delle performance molto positive, con migliaia di recensioni positive e trend in crescita per tutto il 2017, 2018 e 2019. Grazie a questa analisi, la banca è in grado di prevedere il potenziale positivo dell’azienda per gli anni a venire.

3 – Individuare nuovi partner commerciali

 

Gli Alternative Data possono rivelarsi una preziosa risorsa per arricchire il CRM aziendale: attingendo a nuove informazioni è possibile ottimizzare la profilazione dei potenziali clienti B2B.

Si possono così individuare i punti di interesse sul territorio dove i propri servizi o prodotti non sono utilizzati, o dove sono utilizzati quelli dei competitor. Ma anche arricchire le schede di ogni azienda presente nel database con informazioni dettagliate di carattere qualitativo, come il sentiment dell’azienda, ossia il livello di gradimento percepito raccontato dagli utenti online.

 
Vediamo un esempio pratico:

Data Appeal ha supportato Poste Italiane proprio in un progetto di data enrichment che si basa sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale per analizzare e catalogare i dati di reputazione e i feedback sui social, allo scopo di arricchire il CRM con KPI esclusivi e di forte caratterizzazione commerciale.

Data Appeal ha fornito a Poste Italiane indici sintetici di potenziale su piccoli operatori economici e su merchant e-commerce, per migliorare i lead a favore della forza vendita e dei canali commerciali.

4 – Migliorare l’esperienza dei clienti e proporre soluzioni innovative

Banche e istituti finanziari e assicurativi hanno una loro reputazione online: poterla analizzare in dettaglio può aiutare ad ampliare la fetta di clientela, crescere su nuovi mercati, competere in modo più efficace con i competitor e adattare l’offerta per risultare più aderenti alle esigenze inespresse del mercato.

Raccogliere e analizzare i contenuti online creati dagli utenti relativi a prodotti, servizi o filiali aziendali è il modo più rapido per intercettare senza filtri i bisogni dei clienti, capire qual è la loro esperienza con l’ente, se apprezza il servizio e se invece ci sono criticità da risolvere.

 
Vediamo un esempio pratico:

Una banca decide di raccogliere e monitorare in tempo reale tutte le conversazioni e le recensioni degli utenti sulle proprie filiali di Milano e quelle del maggiore competitor nella stessa area.

Dall’analisi semantica risulta che la maggior parte dei commenti negativi sul competitor riguardano l’assistenza telefonica degli operatori delle singole filiali: le persone non riescono mai a parlare con lo staff e questo è estremamente frustrante e porta a valanghe di commenti negativi online.

La banca in questione – che al contrario offre un ottimo supporto telefonico – sceglie di renderlo ancora più esteso e di puntare parte del suo budget di marketing su campagne che mettono in risalto questo aspetto delle sue filiali.

5 – VAT Matching

 

Tra le applicazioni più moderne degli Alternative Data per il settore bancario, c’è quella che in termini tecnici si chiama VAT matching, ossia la validazione della corrispondenza tra azienda e partite IVA.

Un dato che alle banche può sfuggire, ma che è molto utile al fine di ottenere il quadro completo della situazione finanziaria delle aziende che chiedono prestiti o mutui, in quanto permette tramite un apposito algoritmo sviluppato da Data Appeal, di “ricercare” sul territorio altre attività commerciali o insegne collegate alla partita IVA dell’impresa sottoposta ad osservazione.


Vediamo un esempio pratico:

La banca chiede di validare la corrispondenza tra le partite IVA che fanno domanda per  agevolazioni finanziarie e le aziende corrispondenti per capirne la reale solvibilità. È possibile che a queste partite IVA siano intestate anche altre aziende o insegne di cui la banca non ha riscontro, con diverse situazioni finanziarie da tenere presenti nel momento in cui c’è da concedere un prestito.

Questo è un tipo di servizio che Data Appeal fornisce regolarmente a una delle maggiori banche nazionali grazie a un dataset di informazioni opportunamente disegnate.

Vuoi saperne di più sui nostri Alternative Data per la finanza?

Leggi il nostro Financial Deck

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