Nel mio ultimo post sul blog ho affrontato una domanda che mi viene posta spesso dalle organizzazioni del settore dei servizi finanziari: “Abbiamo già Snowflake e Databricks, quindi perché abbiamo ancora bisogno dell’MDM?”
La risposta è semplice: le piattaforme dati aiutano le organizzazioni a archiviare, elaborare, analizzare e utilizzare i dati. La gestione dei dati master (MDM), invece, contribuisce a garantire che i dati siano affidabili, governati, interconnessi e significativi prima di essere utilizzati.
Oppure, per riprendere la metafora calcistica del mio blog precedente, Snowflake e Databricks possono fornirvi lo stadio, l’analisi delle prestazioni e le tattiche. L’MDM contribuisce a garantire che tutti giochino seguendo lo stesso schieramento (assicurandosi al contempo che lo stesso terzino sinistro non sia stato inserito tre volte con nomi diversi).
È da qui che nasce il valore aziendale.
Dove si trovano realmente i problemi relativi ai dati nel settore dei servizi finanziari
Nel settore dei servizi finanziari, i problemi più gravi relativi ai dati raramente riguardano solo l’accesso ai dati stessi. Riguardano piuttosto la fiducia, la coerenza e il contesto.
- Una banca può disporre di dati sui clienti su più piattaforme, ma avere comunque difficoltà a stabilire se due record si riferiscano allo stesso cliente, quale entità giuridica appartenga a quale gruppo, o se i dati relativi a prodotti e conti siano sufficientemente accurati da supportare le procedure di onboarding, il Know Your Customer (KYC) o le decisioni di credito.
- Un assicuratore può disporre di dati che confluiscono nelle piattaforme di analisi, ma avere comunque difficoltà a collegare tra loro assicurati, parti assicurate, broker, sinistri, prodotti e nuclei familiari. Ciò rende più difficile valutare l’esposizione al rischio, ridurre le perdite legate ai sinistri, gestire la distribuzione, dimostrare il valore equo o fornire un servizio coerente.
- Un gestore patrimoniale o di asset può disporre di solide capacità di reporting e analisi, ma avere comunque difficoltà a collegare clienti, nuclei familiari, consulenti, portafogli, prodotti e entità giuridiche. Ciò indebolisce l’adeguatezza, la personalizzazione, il reporting ai clienti e la gestione delle relazioni.
L’MDM come fattore di valore
È qui che l’MDM passa dall’essere una disciplina di gestione dei dati a un fattore che genera valore aziendale. Questo cambiamento avviene perché l’MDM collega i dati relativi a clienti, prodotti e relazioni su un’unica piattaforma governata, anziché lasciare che ogni dominio gestisca la propria versione della realtà — e si manifesta in cinque ambiti specifici:
Esperienza del cliente
L’MDM aiuta i team a identificare il cliente in modo coerente su tutti i canali, i prodotti e i marchi. Ciò si traduce in un minor numero di record duplicati, meno domande ripetitive e un servizio più pertinente.
In termini calcistici, è la differenza tra riconoscere immediatamente il proprio giocatore chiave e chiedergli di dimostrare chi è ogni volta che arriva al campo di allenamento.
Onboarding e assistenza
L'MDM contribuisce a creare dati affidabili su clienti, controparti, conti, prodotti e relazioni. Riduce i controlli manuali, accelera le approvazioni e migliora l'affidabilità operativa.
Rischio e conformità
L'MDM aiuta a collegare clienti, controparti, persone giuridiche, politiche, prodotti e gerarchie. Offre ai team una visione più chiara dell'esposizione, della titolarità, dell'idoneità, dell'adeguatezza e della responsabilità normativa.
Tale tracciabilità assume sempre maggiore importanza, poiché i quadri normativi come il DORA e il Consumer Duty richiedono sempre più spesso alle aziende di dimostrare — e non solo di affermare — la governance alla base delle decisioni che interessano i clienti.
Preparazione all’IA
L’MDM fornisce il contesto affidabile di cui l’IA ha bisogno per produrre risultati migliori. I modelli di IA devono sapere quali dati sono aggiornati, quale record è attendibile, quali relazioni sono rilevanti e se i dati possono essere spiegati.
Crescita
L’MDM aiuta le organizzazioni a comprendere più chiaramente le relazioni: nuclei familiari, gruppi aziendali, intermediari, consulenti, portafogli di prodotti e valore del cliente. Crea migliori opportunità di personalizzazione, cross-selling, fidelizzazione e coinvolgimento più intelligente.
In sintesi: dati affidabili, risultati migliori
Con l’MDM, l’impatto sul business è concreto:
- Migliore esperienza per i clienti
- Onboarding e assistenza più rapidi
- Riduzione delle duplicazioni e delle attività di riconciliazione manuale
- Maggiore fiducia in materia di rischio e conformità normativa
- Analisi e risultati dell’intelligenza artificiale più affidabili
- Comprensione più chiara del valore dei clienti, dei prodotti e delle relazioni
Ecco perché l’MDM continua ad avere importanza nelle moderne architetture di dati come Snowflake o Databricks. Il suo ruolo è quello di renderle più efficaci, non di competere con esse.
Snowflake può aiutare a scalare l’accesso ai dati. Databricks può aiutare a trasformare i dati in analisi e intelligenza artificiale. L’MDM fornisce idati affidabili e il contesto aziendale che aiutano queste piattaforme a produrre informazionipiù affidabili e pronte per il processo decisionale.
Perché nel settore dei servizi finanziari, la squadra vincente non è quella che possiede più dati, ma quella che sa a quali dati affidarsi.
FAQ
Come migliora la gestione dei dati master l'esperienza del cliente nei servizi finanziari?
MDM aiuta le aziende a riconoscere lo stesso cliente in modo coerente attraverso canali, prodotti e marchi — riducendo i record duplicati, le domande ripetute e le frizioni per il cliente.
Come aiuta l'MDM con l'onboarding e il servizio?
Crea dati affidabili su clienti, parti, conti, prodotti e relazioni in anticipo, il che riduce i controlli manuali e accelera le approvazioni.
Come supporta MDM il rischio e la conformità?
Collegando clienti, controparti, entità legali, politiche e prodotti, MDM offre ai team di rischio e conformità una chiara visibilità su esposizione, proprietà, idoneità e responsabilità normativa.
Perché la prontezza all'IA dipende dall'MDM?
I modelli di intelligenza artificiale devono sapere quali dati sono attuali, quale record è autorevole e se le relazioni tra i record possono essere spiegate — questo è il contesto affidabile che l'MDM fornisce prima che l'IA venga sovrapposta.
