L’industria finanziaria sta vivendo quella che, almeno a prima vista, appare come un’età dell’oro sul fronte tecnologico. Dal cloud ai “model-as-a-service”, i dati sono diventati una risorsa strategica per le aziende del settore. “Le opportunità di innovazione sono ovunque e la crescita potenziale sembra illimitata”, racconta Luigi Marciano, fondatore e ceo del Gruppo Objectway in occasione di Owin26, l’annuale evento internazionale dedicato alla community di clienti e stakeholder del settore finanziario, in programma a Sorrento il 14 e 15 aprile. Eppure, dietro questo slancio, emerge un paradosso sempre più evidente: “I leader del settore condividono la stessa preoccupazione: la complessità cresce più rapidamente dei risultati e i margini restano sotto pressione. Questo perché le istituzioni devono fare i conti con un aumento continuo di sistemi, vincoli normativi e aspettative sempre più articolate”.

Innovare senza aumentare la complessità

In questo scenario, per gli operatori del wealth e asset management, l’innovazione da sola non basta. “Non è più il punto di svolta”, incalza Marciano. “Il punto di svolta è la scalabilità: crescere più rapidamente senza aumentare la complessità, mantenendo l’efficienza e innovando in modo sostenibile, ripetibile e redditizio”. Il successo duraturo passa quindi da una collaborazione strutturata, da basi solide e da capacità interconnesse, più che da sforzi di innovazione isolati. “Serve un ecosistema in cui l’innovazione possa prosperare. È qui che Objectway gioca un ruolo centrale: integriamo una piattaforma end-to-end con un modello di progettazione delle soluzioni che aiuta le aziende a costruire le fondamenta del proprio ecosistema, orchestrandolo e adattandolo ai diversi modelli operativi”, afferma il ceo.

Un sondaggio condotto da Ft Longitude in collaborazione con Objectway, su un campione di 300 dirigenti senior del settore dei servizi finanziari, analizza a sua volta cosa significhi oggi raggiungere una scala redditizia. “I leader della scalabilità – ovvero le organizzazioni che hanno compiuto i maggiori progressi sia nelle operazioni e nei processi core, sia nei servizi alla clientela e nell’onboarding – sono molto più propensi a generare rendimenti tangibili dall’innovazione”, spiega Hannah Freegard, deputy editorial director di Ft Longitude. Gli investimenti, in questi casi, producono risultati più solidi rispetto a quelli dei cosiddetti “follower”, le realtà in ritardo: i leader registrano infatti con maggiore frequenza aumenti di redditività superiori al 15%.

I principali ostacoli alla scalabilità

Secondo l’esperta, si innesca un vero e proprio circolo virtuoso: “Una volta avviato il percorso di scalabilità, la redditività tende a crescere nel tempo”, afferma Freegard. Dai canali self-service completamente digitali all’onboarding fino all’apertura di conti online, i leader riescono infatti a introdurre nuove funzionalità per la clientela a un ritmo significativamente più rapido. Gli ostacoli alla scalabilità non mancano, ma anche in questo caso il divario tra leader e ritardatari è evidente. Il 39% del campione complessivo cita l’onboarding come la principale criticità, seguito dai costi e dalla complessità del front office (37%). “Tra i leader, però, questo fattore viene indicato molto meno frequentemente come un ostacolo chiave”.

Il focus sulla qualità dei dati e l’Ai

Nei prossimi due anni, secondo l’analisi, i leader punteranno sempre più su qualità dei dati (nel 54% dei casi) e intelligenza artificiale (56%). I “seguaci” restano invece concentrati sulla riduzione dello sforzo manuale (42%) e – quando ricorrono all’esternalizzazione – lo fanno soprattutto per alleggerire la pressione nel breve periodo. “Non si tratta di un approccio strategico”, conclude Freegard. “Le aziende leader non esternalizzano in modo indiscriminato: coinvolgono partner selezionati nelle funzioni operative più rilevanti, con l’obiettivo di aumentare la redditività. Alla fine, tutto torna all’Ai. Ma anche l’Ai contribuisce ad amplificare la scala solo in presenza di solide basi in termini di analisi e controllo dei dati. È un livello di sofisticazione più elevato”.