L’adozione di un processo automatico di supporto decisionale è oggi un elemento cruciale per il successo del customer onboarding, perché consente di sfruttare un mix di dati e analisi strumentali per accelerare il numero di richieste accettate. Nonostante ciò, i sistemi IT legacy con insufficienti capacità di automazione e machine learning (ML) rimangono una sfida per molte istituzioni di servizi finanziari.
Secondo uno studio commissionato da Forrester, un quarto delle aziende intervistate oggi considera la mancanza di automazione come una barriera al successo delle loro strategie commerciali.
Come possono quindi l’automazione e il machine learning condurre a un onboarding migliore? I clienti oggi si aspettano un’esperienza senza intoppi e, nel settore dei servizi finanziari, la concorrenza è particolarmente agguerrita.
L’automazione dei processi porta a decisioni di business migliori
L’automazione dei processi sta trasformando l’esperienza di onboarding digitale e molte aziende ne stanno prendendo atto. All’interno del campione Forrester, già il 41% delle imprese ha sfruttato l’automazione in questo senso, e un ulteriore 38% prevede di farlo nei prossimi 12 mesi.
A questo proposito, uno degli ostacoli principali è il processo di referral.
In un mondo digitale, è essenziale dare la priorità alla gestione dei rischi ad esso connessi, siano essi digitali, di frode o conformità. Tuttavia, quando si tratta di autenticazione dei clienti, i processi automatizzati come la valutazione dello storico delle transazioni e il rilevamento di pattern fraudolenti possono offrire alcune delle soluzioni di protezione più solide. Attualmente, le aziende globali dichiarano un’intenzione molto elevata di integrare soluzioni di gestione decisionale automatizzata per valutare e gestire il rischio di credito dei clienti, e, secondo uno studio condotto da Experian, il 51% sta aumentando i propri budget per supportare le capacità analitiche e di accessibilità del credito nei prossimi 6 mesi.
Oltre ad essere meno affidabile rispetto a soluzioni digital-first, un processo di referral manuale che richiede l’invio di documentazione fisica è un modo sicuro per scomodare il cliente. In definitiva, più complicazioni e attriti sono presenti nell’esperienza di onboarding, inferiori sono le possibilità che il prospect completi la sua application.
Convalidando automaticamente i dati, semplificherete drasticamente il processo di onboarding, riducendo al contempo il rischio di produrre errori manuali e i costi operativi legati ai rinvii ai sottoscrittori. Evitare del tutto i referral potrebbe non essere possibile in un sistema finanziario complesso, ma anche miglioramenti incrementali nel rapporto dei rinvii automatici possono accelerare il numero di richieste ricevute ed elaborate con successo.
Se dunque l’obiettivo è quello di massimizzare la proporzione di applicazioni automatizzate, il software di decisioning offre un altro modo efficace per aumentare il tasso di accettazione con un investimento minimo di tempo e costi. L’uso della tecnologia per analizzare più variabili di dati può combinare insight sulla convenienza con dati sull’identità, la frode e il rischio di credito per fornire uno storico completo e consentire una decisione sull’ accettazione del cliente più rapida ed efficace.
Machine learning, ovvero come ottenere il massimo dai dati
Machine learning e alternative data offrono un’altra strada per migliorare l’onboarding dei clienti.
Rendendo possibile l’analisi di grandi quantità di dati in microsecondi, il machine learning può fornire una chiara raccomandazione per rispondere a una nuova richiesta in pochissimo tempo. Se implementato con successo, può combinare dati complessi a un livello molto più granulare rispetto alle strategie che considerano ogni servizio di frode in modo isolato, favorendo decisioni più accurate che riducono al minimo i rischi e identificano credito e frodi. Allo stesso tempo, il software ML diminuisce la necessità di un intervento di back-office consentendo al business di focalizzarsi su altre priorità.
Gli alternative data possono essere poi utilizzati dal machine learning per la fornitura di servizi per clienti con una storia di credito limitata o provenienti da ambienti non convenzionali. Combinando un pool più ampio di data set, i prestatori possono espandere le opportunità di guadagno a loro disposizione, migliorando al contempo la precisione e l’efficienza del processo decisionale.
Utilizzando l’automazione e il machine learning per ridurre al minimo la necessità di interventi manuali e snellire il processo di applicazione, le aziende si stanno avvicinando sempre più all’obiettivo di un prestito sicuro e immediato.
