Big Data

Sono in molti a ricordare l’ironica battuta del mitico presidente della Federal Reserve degli anni ’80 Paul Volcker: “Il Bancomat è l’unica utile innovazione finanziaria degli ultimi 20 anni”. Il governatore che abbatté il fenomeno inflazionistico alzando i tassi di interesse a più riprese voleva dire che nel settore finanziario le innovazioni languono. Il “falco” di politica monetaria (scomparso nel 2019) dovette ricredersi perchè negli ultimi dieci anni il Fintech – ossia la tecnologia applicata alla finanza – ha avuto una crescita formidabile.

Il vicedirettore generale della Banca d’Italia Alessandra Perazzelli in un intervento all’Università di Genova ha sintetizzato efficacemente così: “Lo sviluppo delle tecnologie dell’informazione e della tecnologia sta rapidamente trasformando l’economia e la società in cui viviamo.

Le innovazioni e i servizi digitali cambiano preferenze e abitudini di spesa dei consumatori, modificano i processi produttivi e distributivi, ridisegnano i confini delle imprese e dei mercati”.

Un nuovo scenario Fintech: i Big Data

La rivoluzione digitale modifica l’assetto del mercato e impone un sostanziale ripensamento dei modelli e delle strategie poiché gli operatori Fintech espandono l’offerta dai servizi di pagamento (come Satispay per esempio) a quelli di gestione del risparmio (vedasi Moneyfarm). Nel sistema tradizionale la relazione banca-cliente era basata su relazione, fiducia e interazione umana. Oggi avviene una riconfigurazione del modello che diventa basato sulla transazione dove contano immediatezza, semplicità e accessibilità.

Digital Footprint
Nuovi fonti informative di tipo digitale rendono disponibili i cosiddetti Big Data (Foto: Unsplash)

Ciò che modifica profondamente lo scenario competitivo è l’aspetto legato alle informazioni sui clienti che gli intermediari Fintech riescono a raccogliere. Nuovi fonti informative di tipo digitale (siti internet e social network) rendono disponibili i cosiddetti Big Data, ossia archivi di dati non strutturati e di enormi dimensioni, che vengono elaborati attraverso tecniche di analisi basate sull’apprendimento automatico (cosiddetto machine learning).

Cosa ne fanno i nuovi intermediari di tutto questo ben di Dio? Profilano le abitudini della clientela per finalità di natura commerciale, migliorano le strategie di cross-selling e valutano il merito di credito.

I dati empirici stanno dimostrando man mano che l’utilizzo di dati digitali rafforza la capacità degli intermediari di valutare la rischiosità dei prenditori di fondi. In sostanza, le tracce, le orme che lasciamo sul web – il digital footprint – hanno una rilevanza gigantesca.

L’uso dei Big Data nelle assicurazioni

Un amministratore delegato di una società assicurativa controllata da un intermediario bancario (dimostrazione ulteriore che il modello bancassurance può funzionare in modo simbiotico) mi ha rivelato come esista una buona correlazione tra buoni pagatori e buoni guidatori: chi è puntuale nel pagamento delle rate di un mutuo sarà con elevata probabilità un guidatore poco aggressivo, prudente, avrà uno stile di vita ordinato. Per cui sarà un soggetto meno soggetto a generare sinistri, non supererà i limiti di velocità, non prenderà presumibilmente multe e avrà cura del suo veicolo.

Per cui gli si potrà offrire una polizza Rc auto a un prezzo competitivo.

I Big Data dovrebbero essere studiati anche dai regolatori – l’Ivass in questo caso, l’Istituto per la Vigilanza sulle assicurazioni – poiché in un Paese sottoassicurato come il nostro, una più alta adesione assicurativa riduce le occasioni di conflitti e migliora la convivenza sociale. Inoltre, più ampia è la base assicurata, meglio funzionano i meccanismi mutualistici.