Servizi finanziari

La nostra visione

I dati sono al centro del business dei servizi finanziari.

Banche, investimenti e assicurazioni hanno in genere una maturità su dati e IA più elevata rispetto ad altri settori. Dopo grandi progressi nello sfruttamento su larga scala dei dati interni, questi attori guardano ora ai dati esterni, definendo al tempo stesso una governance di dati e IA adeguata, in un contesto di regolamentazione crescente (GDPR, Data Act, AI Act). Devono ancora affrontare importanti sfide di trasformazione, per esempio:

• le funzioni rischi e compliance continuano a migliorare i loro processi grazie a un migliore sfruttamento dei dati (individuazione e prevenzione delle frodi, gestione del rischio operativo, IA responsabile e affidabile, Data Act e AI Act, ecc.);
• le società di gestione e di investimento evolvono rapidamente grazie ai dati alternativi (individuazione di potenziali clienti a partire dai dati transazionali delle aziende, selezione di opportunità di investimento, sfruttamento dei dati satellitari, ecc.);
• le banche retail adottano strumenti e modelli di data science per migliorare le vendite e le offerte online (next best offer e next best action, churn, scoring, ecc.);
• le banche private rafforzano il loro KYC grazie a un uso avanzato dei dati;
• le assicurazioni affinano la stima dei rischi grazie a modelli predittivi di apprendimento automatico.

La nostra offerta

Emerton Data affianca gli attori dei servizi finanziari con:

• strategie di dati e IA per trasformare una funzione (per esempio il pricing, il marketing o i sinistri);
• la progettazione e lo sviluppo di piattaforme dati;
• casi d’uso sui dati dei clienti (marketing mix modelling, scoring, pricing, market intelligence, KYC, churn, customer lifetime value, ecc.);
• casi d’uso sui dati al servizio dell’efficienza (gestione dei sinistri, gestione dei rischi, lotta alle frodi, ecc.);
• casi d’uso sui dati legati alla sostenibilità e all’ESG;
• la governance e il modello operativo di un’IA responsabile (approccio strategico, organizzazione e approccio tecnico all’equità, alla robustezza e alla spiegabilità dei modelli di IA);
• approcci open data e dati alternativi.