Analytics in actionDalla compliance normativa al miglioramento gestionale

Milano, 01/03/2016

Roberto FonsoChief Information OfficerBanca Popolare di Milano

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BPM Company Profile - PROFILO

• Banca Popolare di Milano è una banca cooperativa con sede a Milano

• Fondata nel 1865 per favorire l’accesso al credito di commercianti, piccoli imprenditori e industriali

• Quotata alla Borsa di Milano dal 1994, BPM conta oggi 113 mila azionisti, di cui circa la metà anche soci

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NordMilano

Ovest

Piemonte

Nord Est

Centro Sud

1.300.000 clienti

655 agenzie retail

9 Aree Commerciali Corporate con 20

presidi territoriali

25 presidi territoriali Private

Grazie alle sue reti bancarie, alle società prodotto e a partnership con società terze, il Gruppo è in grado di offrire alla propria clientela servizi qualificati che spaziano dalla gestione del risparmio al comparto assicurativo, fino all’assistenza finanziaria a privati e aziende.

706 punti vendita

oltre 7.700 dipendenti

BPM Company Profile – numeri chiave

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Analytics in Action @ BPMIl percorso completo: dalla teoria alla pratica

Dati

DiscoveryDeployment

Accessibilità

Granularità

Qualità

Dati Strutturati e non

Scalabili

Ripetibili

Governabili

Orientati ai processi

Il gruppo BPM ha intrapreso un

percorso di evoluzione e

innovazione attraverso

importanti progetti volti a

garantire:

• centralità e qualità del

dato;

• analisi avanzate;

• modelli robusti e flessibili per

le esigenze di business;Innovative

Sperimentali

Predittive

Orientate al Problem-solving

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Dati

DiscoveryDeployment

DataWarehouse integrato e Data QualityCompliance normativa e governance dei dati attraverso una architettura EDW integrata

• Razionalizzazione dei sistemi di sintesi attraverso l’introduzione di un Datawarehouse integrato per accogliere tutte leinformazioni e introduzione di un modello e un sistema di Data Quality

• Attuazione di alcune indicazioni di Banca d’Italia e adempimento di alcuni vincoli normativi (Circolare 263)

BENEFICI

• Razionalizzazione del patrimonio informativo

• Consistenza delle informazioni

• Miglioramento della qualità del dato

• Standardizzazione di strumenti, metodologie di lavoro e di sviluppo

• Salvaguardia investimenti

• Organizzazione dati finalizzata alle applicazioni Analitiche

Soluzione utilizzata: SAS Data Management Advanced

DA architettura verticale

a Silos

A… Architettura integrata e

Sistema di data quality

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Dati

DiscoveryDeployment

Analytics EnterpriseCondivisione delle informazioni a livello Enterprise

Progetto di Revisione di tutto il reporting sia di sede sia a livello di filiale, realizzato in passato con differenti strumenti ediverse metodologie, in alcuni casi obsolete e di difficile e costosa manutenzione. Tra gli obiettivi principali:

• fornire alla rete commerciale e al top management uno strumento di facile utilizzo e fruizione sia via portale che viadevice mobile.

• Realizzare una piattaforma di reporting Enterprise per la copertura di diverse esigenze informative a diversi livelli

dell’organizzazione

BENEFICI

• Maggiore produttività grazie alla facilità di accesso e navigazione informazioni

• Riduzione utilizzo carta per la diffusione delle informazioni

• Migliore comunicazione e condivisionedelle informazioni di dettaglio a tutti i livelli

• Facilità di utilizzo e fruizione delle

informazioni

DA tabulati stampati di

difficile consultazione A… Accesso unico e profilato ai dati

visualizzati attraverso report

navigabili a tutti i livelli della

gerarchia organizzativa

Soluzione utilizzata: SAS Visual Analytics e SAS EBI

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Dati

DiscoveryDeployment

Analytics Enterprise - esempi

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Analytics: supporto alla Direzione Crediti - «Politiche Creditizie e Reporting»

Monitoraggio del processo di concessione del credito e KPI di efficienza ed efficacia allocativa

La funzione «Politiche Creditizie e Reporting», nell’ambito di un processo di revisione e razionalizzazione del processo diconcessione del credito, ha espresso l’esigenza di un sistema di monitoraggio delle Pratiche Elettroniche di Fido (PEF)con il loro relativo rating al fine di:

• Adempiere a requisiti normativi e attuare impegni sottoscritti con le autority ispettive;

• Monitorare dal punto di vista operativo la propria funzione;

• Monitorare l’inter-funzionale (tra Commerciale e Crediti)

Soluzione Utilizzata: SAS Data Management e Visual Analytics

DAL modello dati su

Teradata (DWH Credito)

attrarverso processi di

estrazione

Copy r ight © 2012, SAS Insti tute I nc . All r i ghts r eserved.

A ambiente web dinamico, con

indicatori di monitoraggio di

facile consultazione, dati

aggregati con funzionalità di

accesso alle PEF di dettaglio.

BENEFICI

• Quadro di controllo per il monitoraggio dei principali KPI di efficacia ed efficienza del processo di monitoraggio delle delibere delle pratiche di fido;

• Possibilità di effettuare drill-down di analisi dell’importo deliberato secondo molteplici prospettive e analisi relative alla coerenza tra le politiche di concessione (deliberato per Rating, per settore merceologico, etc);

• Analisi dei tempi del processo (dalla richiesta alla delibera misurata in giorni medi) tra le funzioni commerciali e credito.

Dati

DiscoveryDeployment

9

Big data analytics & Innovation

Arricchire le informazioni del cliente per fornire un servizio più mirato

• Con riferimento al progetto Multicanalità 2.0, cantiere CRM Evoluzione, il filone Text Mining ha l'obiettivo di arricchire il

Patrimonio Informativo del Cliente attraverso l'analisi dei bonifici sia in entrata che in uscita

• Possibilità di reperire informazioni sulle abitudini, lo stile di vita, cambiamenti di stato nel Ciclo di Vita, soddisfazionedella Relazione del Cliente

BENEFICI

• Arricchimento patrimonio informativo per individuare nuovi Segmenti

• Alimentazione motore Campaign

tramite proposte ad hoc per le differenti categorie

• Servizio personalizzato basato su vera esigenza del cliente

Soluzione Utilizzata: SAS Contextual

Dati

DiscoveryDeployment

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Controllo di gestione: Performance ManagementEfficienza dei processi interni e chiarezza dei risultati

il controllo di gestione ha intrapreso nel 2014 un percorso di evoluzione ed efficientamento dei sistemi di PerformanceManagement e Controllo finalizzato a realizzare:

• Una base dati estesa con dati di diverse aree CdG, Commerciale e Risk

• Un sistema di consolidamento gestionale e reporting per l’Alta Direzione

BENEFICI

• Diminuzione della probabilità di erroremanuale

• Maggior controllo del processo

• Riduzione tempi elaborazione mensili

• Facilità di accesso alle informazioni

• Riduzione stampe e distribuzione dati via mail

• Dati consistenti e univoci e a tutti I livelli della struttura organizzativa

• Simulazioni e analisi what-if

Cruscotto

monitoraggio

flussi

Reporting e

dashboard

interattivi

Soluzione utilizzata: SAS Financial Management

Interventi sui motori di CdG

come abilitazione del reporting

Dati

DiscoveryDeployment

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Controllo di gestione: Cost AllocationControllo puntuale della redditività

Una ulteriore area di efficienza nell’ambito del controllo di gestione è rappresentato dal progetto di Cost Allocation voltoa rilevare e attribuire i costi aziendali sulle unità di business della banca, allo scopo di generare consapevolezza sui costisostenuti.

L’obiettivo è misurare e gestire le dinamiche evolutive di spesa al fine di prendere decisioni strategiche, supportare ilprocesso di allocazione strategica del capitale, misurare i risultati su diverse dimensioni di analisi, gestire e controllare icosti per rendere più efficienti i processi

BENEFICI

• Aumento dell’efficienza operativa (migliore consapevolezza e controllo circa i costi sostenuti)

• Automatizzazione del Segment Reporting

• Facilità di manutenzione delle regole di allocazione dei costi

• Flessibilità nella definizione di modelli alternativi su cui fare valutazioni di costo

Soluzione utilizzata: SAS Cost & Profitability Management

Dati

DiscoveryDeployment