BancoPosta, la rivoluzione dell’Intelligenza Artificiale parte dagli Analytics

Approccio data driven, evoluzione del modello di engagement e AI per innovare il modello di business e la cultura digitale degli italiani

  • Intervista a Matteo Maggiorini, Responsabile Piani Retail — BancoPosta
Matteo Maggiorini, Responsabile Piani Retail - BancoPosta

Matteo Maggiorini
Responsabile Piani Retail, BancoPosta

Dal portalettere con la borsa di pelle alla Postepay per gli acquisti online. La storia di PosteItaliane ha accompagnato la storia dell’Italia, dall’Unità alla quarta rivoluzione industriale. Un pezzo di storia e insieme anche uno specchio degli italiani, nella duplice valenza di interprete della voglia di cambiamento e al tempo stesso di restare legati al passato.

In PosteItaliane, convivono due culture: quella dei 12.880 sportelli seminati su tutto il territorio nazionale, presidio del sistema pubblico per l’identità digitale, e quella di BancoPosta, braccio finanziario con la raccolta del risparmio e intermediario di pagamenti, investimenti e servizi assicurativi. La sfida è di unire le due culture in un’anima unica, «mescolando competenze e tecnologie» − come ci spiega Matteo Maggiorini, responsabile Piani Retail di BancoPosta − non solo per migliorare l’offerta di servizi, ma per lanciare nuovi ponti verso il futuro, mettendo a sistema big data, cloud e AI e scaricare a terra nuove opportunità di business per l’azienda e nuove modalità di relazione con il cliente finale.

AI e Machine Learning.
Cosa significa per BancoPosta?

La spinta al cambiamento è stata impressa già dal precedente piano industriale e poi ripresa e rilanciata dal nuovo management.

Non puoi competere sul mercato senza fare scelte importanti di valorizzazione del patrimonio di informazioni che rappresenta la leva per innalzare il livello della customer relation e affinare le strategie commerciali. Oggi, si parla molto di intelligenza artificiale spesso a sproposito.

Non vediamo l’AI in un’ottica di sostituzione, ma di integrazione vincente tra umano e artificiale.

Come state abilitando le tecnologie di AI?

Utilizziamo già gli analytics nei nostri motori di analisi per l’automazione delle campagne o per il digital engagement, modelli evoluti costruiti in ambito Big data anche se non ancora classificabili in ambito AI. Tuttavia, quella dell’AI è una sfida che in BancoPosta è già iniziata attraverso l’introduzione di tecniche di machine learning per il Sistema di Ascolto della clientela integrato ai dati per la trasformazione del modello di servizio attraverso l'integrazione dei canali digitali e per recuperare efficienza e competitività nei settori tradizionali. Fattori per noi abilitanti per la successiva introduzione di tecnologie e metodologie di AI.

L’automazione oggi ci permette di rendere più efficienti e trasparenti quei processi dove l’aspetto emotivo e relazionale non è richiesto.

E nel prossimo futuro?

L’evoluzione dell’AI ci permetterà di superare molte barriere, avvicinando al mondo dei servizi finanziari anche utenti meno evoluti, abbattendo ogni “divide” tecnologico e finanziario, e migliorando l’interazione con la filiale fisica, grazie all’utilizzo di bot sempre più evoluti. L’automazione oggi ci permette di rendere più efficienti e trasparenti quei processi dove l’aspetto emotivo e relazionale non è richiesto.

In futuro, l’AI ci permetterà anche di perfezionare il rapporto con il cliente. Non vediamo l’AI in un’ottica di sostituzione, ma di integrazione vincente tra umano e artificiale.

Com’è cambiato il cliente negli ultimi dieci anni?

Sono cambiate le aspettative del cliente finanziario. Oggi, Bancoposta ha 34 milioni di clienti retail, 7,4 milioni di correntisti, 11 milioni di titolari Postepay. Agli inizi, le aspettative del livello di servizio erano modeste, perché il posizionato era basso.

Ma siamo cresciuti insieme al cliente e abbiamo fatto molta strada. Non ultimo, il al lancio del programma di loyalty, ha evidenziato come la tendenza si sia ribaltata. Abbiamo erogato 75 milioni di sconti e abbiamo “bancarizzato” una fascia della popolazione, i giovani sotto i 25 anni e i nuovi cittadini non italiani, contribuendo ad elevare il livello di servizio atteso nella clientela tradizionale.

The results illustrated in this article are specific to the particular situations, business models, data input, and computing environments described herein. Each SAS customer’s experience is unique based on business and technical variables and all statements must be considered non-typical. Actual savings, results, and performance characteristics will vary depending on individual customer configurations and conditions. SAS does not guarantee or represent that every customer will achieve similar results. The only warranties for SAS products and services are those that are set forth in the express warranty statements in the written agreement for such products and services. Nothing herein should be construed as constituting an additional warranty. Customers have shared their successes with SAS as part of an agreed-upon contractual exchange or project success summarization following a successful implementation of SAS software. Brand and product names are trademarks of their respective companies. Per questo articolo: © Copyright dell'editore. L'articolo non è riproducibile senza il suo consenso.

Back to Top