Un gemello digitale è una rappresentazione virtuale di un’entità o di un sistema reale, creato dal software. I gemelli digitali (digital twin) possono assumere varie forme, ma sostanzialmente si tratta di catturare e utilizzare dati in una modalità che rispecchi fedelmente il mondo fisico. L’idea è quella di usare il gemello per simulare situazioni, testare scenari ed esplorare condizioni what-if. Implementare un gemello digitale può consentire di collaborare in modo virtuale e di predire risultati.

L’impiego di gemelli digitali è già una pratica comune in molti settori verticali. I produttori industriali li utilizzano come strumenti per ottimizzare le catene del valore, mentre le aziende del settore energetico raccolgono enormi quantità di dati dal field per costruire modelli digitali complessi che possono venire implementati, per esempio, nella pianificazione di un’attività di perforazione sottomarina. In ambito sanitario è possibile creare gemelli digitali del cuore umano per diagnosi cliniche, oltre che per scopi formativi. Singapore ha persino costruito un modello virtuale dettagliato di sé stessa per coadiuvare la pianificazione urbana e per la preparazione del disaster recovery. Nelle corse di Formula 1, team come Mercedes-AMG Petronas Formula One Team utilizzano i gemelli digitali per rinforzare processi decisionali in tempo quasi reale, e questo richiede potenza di calcolo e grandi quantità di dati per realizzare scenari multipli.

Può tale concetto funzionare nel mondo bancario?

Per quali scopi potrebbe servire?

E perché proprio ora è il momento migliore per parlarne?

Le banche e altre istituzione finanziarie devono fronteggiare molte pressioni provenienti da direzioni diverse che danno loro incentivi per innovare utilizzando approcci nuovi. Tutte stanno gestendo un’esplosione di dati provenienti da tutte le aree del proprio business. Un altro fatto è l’esistenza di molti regolamenti attorno a questi dati, senza contare l’incertezza imperante in molti casi su chi li possiede e dove dovrebbero risiedere.

Un altro livello di complessità è stato poi aggiunto dall’era dell’Open Banking, che richiede un nuovo modo di pensare su come gestire il coinvolgimento dei clienti e come influenzare il “customer journey”. Le banche tradizionali hanno concorrenti che arrivano da ogni parte, la maggior parte di questi digitali e più agili di quanto siano esse stesse. Nel frattempo, anche la disruption generata dalla Brexit e dal COVID-19 è parte dello sfondo e probabilmente lo resterà ancora per qualche anno.

Prendiamo in considerazione alcuni possibili casi d’uso dove uno scenario creato in modo digitale potrebbe aiutare a creare un vantaggio competitivo in un contesto bancario.

Alcune banche hanno già sperimentato la creazione di “famiglie digitali” per esplorare diversi esiti dell’attività di prestito. Ciò consente loro di valutare come il proprio rischio venga influenzato da diversi scenari, per esempio calcolando come un cambiamento nei tassi d’interesse possa avere conseguenze sulle spese di una particolare famiglia.

Si può creare un gemello digitale non solo da un processo o una località, ma anche da un individuo. Così, un gemello digitale di un impiegato o di un gruppo di impiegati può aiutare a valutare l’effetto di una modifica su dove e come lavorano e su come siano coinvolti in processi differenti all’interno dell’organizzazione.

Nell’asset management e nei mercati dei capitali, l’utilizzo di gemelli digitali può avvenire per esplorare la risposta a un prodotto prima del lancio. Oppure può aiutare a valutare gli effetti generati da diverse condizioni di mercato sui dipendenti. Nel retail banking il digital twinning più probabilmente si può applicare al customer journey e ai processi legati ai clienti. Esso può consentire alle banche di testare nuovi scenari di mercato in tempo reale, consentendo, per esempio, una risposta più rapida a una richiesta di mutuo da parte di un cliente e risultati migliori grazie ad un insieme di touchpoint (punti di contatto col cliente). Questo rispecchia il modo in cui l’industria delle compagnie aeree ha usato il gemellaggio digitale per diversi anni.

Nella maggior parte delle aree bancarie, i gemelli digitali possono far parte di uno sforzo per accelerare i tempi della proposizione al mercato. Potrebbero consentire a una banca di dare priorità all’avvio di progetti di cui è stato provato il funzionamento in modalità digitale, dimostrando innanzitutto di poter confermare i ritorni necessari. I gemelli digitali possono essere utili nell’area delle acquisizioni, oppure nel cross-selling di un prodotto esistente su di un nuovo mercato. Spingere l’innovazione in aree che hanno dimostrato di poter funzionare in modo digitale può potenzialmente cambiare l’intera dinamica di un business bancario. Potrebbe non solo migliorare la profittabilità ma anche dare il proprio contributo in aree quali la sicurezza, la compliance e la governance.

Coloro che stanno più attenti ai segnali esterni potrebbero essere coscienti del fatto che la capacità di utilizzare gemelli digitali non è del tutto nuova: per quasi 20 anni questa ha infatti fatto parte delle attività volte a migliorare prodotti e processi. Tuttavia, i progressi dell’intelligenza artificiale e del machine learning, insieme alla gestione e all’analisi di insiemi di dati più grandi e più complessi rispetto al passato, indicano che il digital twinning di oggi è tutt’altra cosa rispetto a quelle sperimentazioni iniziali. I casi d’uso stanno perciò proliferando in moltissime nuove direzioni.

I primi gemelli digitali avevano più che altro a che fare con un potenziale futuro, piuttosto che con benefici immediati. Molte idee che le aziende volevano implementare erano limitate dalla connettività e dalla potenza di calcolo disponibili. Lo storage di dati e la larghezza di banda necessari per elaborare i massicci volumi di dati coinvolti dal twinning non esistevano o avevano costi proibitivi.

Ma oggi il trend è in reale crescita grazie alla disponibilità di nuove possibilità di simulazione e modellizzazione, migliore interoperabilità tra i sistemi, sensori IoT migliorati e infrastrutture di elaborazione molto più veloci, più affidabili e meno costose. Le capacità d’impiego di gemelli digitali sono accessibili a organizzazioni di qualsiasi dimensione e in qualsiasi tipo di mercato. I dati più “ricchi” portano a simulazioni virtuali più ricche, più dinamiche e più accurate. IA ed ML sono alla base di una visualizzazione dati e calcolo molto più potenti, mentre l’esecuzione di scenari e la gestione può essere effettuata a un livello cui gli esseri umani non possono nemmeno avvicinarsi senza aiuto.

Il prossimo passo, naturalmente, è quello di prendere tutte queste tecnologie e di applicarle in modo pragmatico, per ottenere risultati concreti. Questa è la prossima frontiera del digital twin, una frontiera che si può attraversare in modo più agevole con un partner appropriato. Il giusto partner può aiutare a realizzare completamente la promessa del digital twinning, integrando sistemi e dati attraverso ecosistemi organizzativi completi.