30/11/2023 di Valentina Bernocco

La banca si trasforma con nuovi processi e applicazioni

Banca Iccrea Group utilizza la piattaforma di integrazione dati, automazione e sviluppo low-code di Appian per creare nuovi servizi e per migliorare l'efficienza dei processi.

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Nato nel 2019, Bcc Iccrea Group è uno tra i principali poli bancari in Italia, il secondo per numero di sportelli e il primo tra i gruppi di credito cooperativo, e conta oggi con 116 istituti federati. Le banche del gruppo erano 140 in partenza (numero sceso a 116 in seguito a operazioni di fusione) e ciascuna di esse funzionava secondo processi di lavoro e processi IT distinti. “Nel 2018 fui assunto con l’obiettivo di digitalizzare i processi e di rompere i silos che naturalmente si vengono a creare quando si mettono insieme società diverse”, ha raccontato Giovanni Gallucci, head of process automation di Bcc Iccrea Group, ospite a Londra della conferenza Appian Europe. “Allora si parlava di Bpms, di sistemi di Business Process Management per l’orchestrazione dei processi. L’azienda era molto decisa a intraprendere il percorso dell’automazione e il mercato stesso lo richiedeva”.

Il team guidato da Gallucci è cresciuto negli anni fino a contare una quarantina di collaboratori, tra dipendenti interni e consulenti. “Abbiamo scelto Appian”, spiega, “perché ci è parsa la soluzione che avrebbe dato maggior garanzia su aspetti fondamentali per noi, cioè il time-to-market e la reattività ai cambiamenti: le banche sono aziende fortemente regolate, le normative cambiano di settimana in settimana. Ci serviva uno strumento capace di reagire al cambiamento in maniera agile”.

Appian inoltre era uno strumento molto completo nelle sue varie sfaccettature, quindi dal punto di vista della sicurezza ma anche della possibilità di ottenere una visione unica sul cliente (un tempo si chiamava “record”, Appian ha poi sviluppato il concetto di “data fabric”, ovvero un’architettura che integra a rende disponibili i dati di diverse fonti, sempre aggiornati). Terzo aspetto valutato nella scelta è stata la capacità di integrazione con le decine di strumenti software già in uso. “Appian permetteva di farlo meglio di altri”, ha sottolineato Gallucci.

Il percorso di trasformazione dell’IT è iniziato revisionando il sistema di analisi delle frodi su carta di credito: Appian ha permesso di azzerare il precedente backlog e di elaborare le pratiche nei tempi previsti dalle normative. Questo si è tradotto in un diretto risparmio, perché le banche ora pagano solo i rimborsi effettivamente dovuti e non, come accadeva, le richieste le cui pratiche non erano state evase nei termini previsti.

(Fonte: Gruppo Bcc Iccrea, dati aggiornati al 30 giugno 2023)

(Fonte: Gruppo Bcc Iccrea, dati aggiornati al 30 giugno 2023)

La piattaforma di Appian ha consentito, poi, di creare un’applicazione per il Pog (Product, Oversight and Governance), una normativa di Banca D’Italia in base al quale qualsiasi prodotto bancario dev’essere trasparente per gli ispettori. “La soluzione viene usata da tutte le nostre banche e per tutti i processi, e questo è tutt’altro che scontato”, ha sottolineato Gallucci. “Le nostre banche a livello di business sono indipendenti e quindi ingabbiarle all’interno di un medesimo stesso processo è tutt’altro che semplice e troviamo spesso delle resistenze enormi. E invece ci siamo riusciti”.

Ad oggi, una trentina di applicazioni di differenti complessità sono state realizzate con Appian. Tra le altre cose, si poggiano sul data fabric tutti i processi di compliance (valutazione del rischio, pianificazione ed esecuzione degli audit, eccetera) e dalla scorsa primavera anche un’applicazione antiriciclaggio che fa leva sull’intelligenza artificiale, in cui la tecnologia di Appian funge da collante tra i diversi sistemi integrati. Attingendo a fonti Web e ad archivi digitalizzati di fonti cartacee, la soluzione analizza oltre 2.200 testate giornalistiche nazionali e locali per trovare eventuali notizie riguardanti un cliente della banca.

Il gruppo Iccrea ha anche adottato una soluzione di machine learning per la gestione delle operazioni bancarie potenzialmente sospette: l’algoritmo apprende i pattern di comportamento di un cliente e riconosce le deviazioni potenzialmente sospette. Questa soluzione riduce drasticamente i falsi positivi e assegna un punteggio di priorità agli eventi che effettivamente richiedono una verifica.

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