La tecnologia giusta consente di distribuire rapidamente strumenti di analytics avanzati, quali machine learning, intelligenza artificiale e altre tecniche di data science. Uno dei principali ostacoli che le aziende di servizi finanziari devono affrontare quando si tratta di funzionalità di analytics predittive sono i ritardi nella distribuzione dei modelli. Alcune aziende riferiscono che il loro team distribuisce solo una percentuale molto piccola dei modelli che costruisce. Ma perché? Molte aziende trovano che il loro team di esperti del rischio e la loro tecnologia decisionale in materia di rischi (che si tratti di una piattaforma o di una soluzione creata internamente) parlano linguaggi diversi. Ad esempio, il team di esperti del rischio potrebbe preferire creare modelli di rischio in Python ma la tecnologia supporta solo Excel, il che significa che i modelli devono essere convertiti prima di poter essere messi in produzione. Il processo di ricodifica dei modelli può essere estremamente dispendioso in termini di tempo, anche nel caso di piccole modifiche. Questo significa che gli esperti del rischio non sono in grado di rispondere rapidamente a minacce od opportunità del mercato. Per risolvere questo problema, i finanziatori scelgono tecnologie che siano indipendenti dal modello, ovvero che consentano di caricare i modelli in qualsiasi linguaggio. Ciò elimina i ritardi e permette al team di esperti del rischio di distribuire i propri modelli in modo da implementare rapidamente i cambiamenti quando servono. Colmare il divario tra esperti del rischio e dello sviluppo In una situazione ideale, gli esperti del rischio e dello sviluppo dovrebbero lavorare in tandem. Quando i divari nelle conoscenze impediscono che ciò avvenga, è come aspettarsi che il team offra prestazioni ottimali pur essendo privo degli strumenti necessari. Assieme, gli esperti del rischio e dello sviluppo possiedono un’immensa mole di conoscenze ma, sebbene possano esserci dei punti di sovrapposizione, ci sono enormi aree di know-how specializzato. Per ottenere una maggiore efficienza e sfruttare le loro conoscenze congiunte, è necessaria una tecnologia decisionale che possa essere compresa da entrambi i team. Le piattaforme no/low- code, in cui non è richiesta una profonda conoscenza dello sviluppo IT, forniscono un’interfaccia che entrambi i team possono utilizzare. Con un’interfaccia visiva è facile comprendere i workflow, le integrazioni e i processi di analytics del rischio. Con essa, il responsabile del team di esperti del rischio e il CTO potranno sedersi uno accanto all’altro e lavorare fianco a fianco a un progetto.
| 9
Made with FlippingBook Digital Publishing Software