L'importanza del modello data-centric nella trasformazione del settore bancario
- STEEME COMUNICATION snc
- 11 nov 2025
- Tempo di lettura: 3 min
La trasformazione digitale nel settore bancario non è più un’opzione, ma una necessità per restare competitivi e rispondere alle esigenze di clienti sempre più esigenti. Al centro di questa trasformazione c’è il modello data-centric, un approccio che mette i dati al cuore delle strategie e dei processi decisionali. Questo modello consente alle banche di migliorare l’efficienza operativa, personalizzare i servizi e gestire i rischi in modo più efficace.
Perché il modello data-centric è fondamentale per le banche
Le banche raccolgono ogni giorno enormi quantità di dati: transazioni, comportamenti dei clienti, dati di mercato, informazioni normative. Spesso però questi dati restano isolati in sistemi diversi, poco integrati e difficili da analizzare. Il modello data-centric cambia questa dinamica, ponendo i dati come risorsa centrale e condivisa.
Questo significa:
Accesso rapido e sicuro ai dati da parte di tutte le funzioni aziendali
Qualità e coerenza dei dati garantite da processi di governance rigorosi
Analisi avanzate per estrarre valore e supportare decisioni strategiche
Flessibilità per adattarsi rapidamente ai cambiamenti normativi e di mercato
Adottare un modello data-centric permette alle banche di trasformare i dati in un vantaggio competitivo, migliorando la capacità di innovare e rispondere alle sfide del settore.
Come il modello data-centric migliora l’esperienza del cliente
Il cliente oggi si aspetta servizi personalizzati, veloci e sicuri. Il modello data-centric consente di raccogliere e analizzare dati comportamentali e transazionali per offrire prodotti su misura e anticipare bisogni.
Per esempio, grazie all’analisi dei dati, una banca può:
Proporre offerte personalizzate basate sulle abitudini di spesa
Rilevare tempestivamente attività sospette per aumentare la sicurezza
Ottimizzare i canali di comunicazione preferiti dal cliente
Migliorare i tempi di risposta e la qualità del servizio
Un caso concreto è quello di alcune banche che utilizzano modelli predittivi per suggerire ai clienti soluzioni di investimento in linea con il loro profilo di rischio e obiettivi finanziari, aumentando così la soddisfazione e la fidelizzazione.
L’impatto del modello data-centric sulla gestione del rischio
La gestione del rischio è una delle funzioni più critiche per le banche. Il modello data-centric consente di integrare dati provenienti da fonti diverse per una visione completa e aggiornata dei rischi.
Attraverso l’uso di algoritmi avanzati e machine learning, le banche possono:
Identificare in anticipo potenziali insolvenze o frodi
Monitorare l’esposizione al rischio in tempo reale
Adeguare rapidamente le strategie di credito e investimento
Soddisfare i requisiti normativi con report più precisi e tempestivi
Ad esempio, alcune istituzioni finanziarie hanno ridotto le perdite legate a crediti deteriorati grazie a modelli predittivi basati su dati integrati e aggiornati costantemente.
Sfide e soluzioni nell’implementazione del modello data-centric
Nonostante i vantaggi, adottare un modello data-centric presenta alcune sfide:
Integrazione dei dati provenienti da sistemi legacy e nuove piattaforme
Qualità dei dati spesso compromessa da errori o dati mancanti
Sicurezza e privacy da garantire in un contesto regolamentato
Cultura aziendale da trasformare per valorizzare i dati come asset
Per superare questi ostacoli, le banche devono investire in:
Tecnologie di integrazione e gestione dei dati moderne
Processi di data governance chiari e condivisi
Formazione continua per sviluppare competenze data-driven
Collaborazioni con partner tecnologici specializzati
Un esempio è l’adozione di piattaforme cloud ibride che facilitano l’integrazione e la scalabilità, mantenendo al contempo elevati standard di sicurezza.
Il futuro del settore bancario con un approccio data-centric
Guardando avanti, il modello data-centric sarà sempre più centrale per affrontare nuove sfide come:
L’adozione di intelligenza artificiale per automazione e analisi predittiva
La gestione di dati non strutturati come testi e immagini
L’adeguamento a normative sempre più stringenti sulla privacy
La creazione di ecosistemi aperti per collaborare con fintech e altri attori
Le banche che sapranno mettere i dati al centro delle loro strategie avranno un vantaggio significativo nel creare servizi più efficienti, sicuri e orientati al cliente.
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