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Financial analytics: cos’è, cosa significa e perché è importante

L'analisi dei dati finanziari permette di centrare target operativi e strategici, estraendo valore dai dati, fidelizzando la clientela e ottimizzando i processi; per questo è molto utilizzata in ambito manifatturiero. Ecco come [...]
Financial Analytics: cos'è, cosa significa e perché è importante
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La Financial analytics è l’analisi dei dati finanziari in vari settori – dalla manifattura alla finanza -, al fine di centrare target finanziari, operativi e strategici, estraendo valore dai dati, fidelizzando la clientela e ottimizzando i processi.

Gli istituti finanziari e assicurativi sono settori che si distinguono per il vastissimo patrimonio informativo. L’uso dei Big data analytics  per l’industria finanziaria significa incrementare la propria competitività tramite un governo consapevole ed efficace di questi strumenti.

Financial analytics: che cosa significa

Financial Analytics significa analisi finanziaria dei dati. Indica l’insieme di attività per supportare la gestione finanziaria e migliorare il processo decisionale nell’era Big data, cloud e Fintech, ovvero dell’applicazione del digitale in ambito finanziario.

Secondo gli Osservatori della School of Management del Politecnico di Milano, questa tipologia di analisi significa valutare anche la qualità di budget e prevedere prestazioni finanziarie effettive. Inoltre consente di adottare le soluzioni per approssimarsi agli obiettivi di efficienza e strategie fiscali. L’obiettivo consiste, dunque, nel monitorare le performance del business, offrire modelli di business future-proof ovvero agili, sostenibili, trasparenti, resilienti e in grado di personalizzare la client experience.

Le soluzioni spaziano dal cloud all’Analytics Big data per offrire efficacia e continuità dei processi finanziari, automazione, innovazione, disponendo di informazioni tempestive, ricche e approfondite per gestire processi e operare scelte finanziarie in uno scenario data-driven.

Big Data & Analytics for Finance

Video Capgemini Consulting

Cos’è e che cosa si intende con Financial Analytics

La Financial analytics è una Data analytics dei dati finanziari. L’analisi finanziaria infatti è la raccolta ed analisi dei dati per supportare la gestione finanziaria, ottimizzando il processo decisionale in azienda. Permette di proteggere il profitto e la crescita nel tempo di un’impresa.

Dalla supply chain alle risorse umane, fino alle vendite, dalle interazioni dei clienti al customer service, i processi aziendali richiedono scelte tempestive e affrontate con un approccio data-driven. I concetti chiave sono redditività, profittabilità, efficienza operativa, capital efficiency, solvenza e liquidità.

La Financial analytics punta ad assicurare tutte le operazioni che riguardano la contabilità, la reportistica, la gestione delle risorse economiche dell’azienda.

Ma altri esempi concreti sono nell’ambito del credit scoring ovvero adibiti alla valutazione di un’azienda o di una persona ai fini dell’accesso al credito.

Altri ambiti in cui opera la Financial analytics sono: l’antifrode, dove metodologie più innovative accompagnano sistemi più classici per rendere più puntuali e mirati meccanismi antifrode; l’Anti-Money Laundering (AML); infine, aiutare a superare le problematiche che emergono nell’interpretabilità dei modelli.

Perché è molto importante la Financial analytics

INFOGRAFICA
Industry 5.0, guida per CFO: come valorizzare i dati di produzione
Big Data
Manifatturiero/Produzione

L’analisi finanziaria permette alle Pmi di affrontare sfide complesse, gestendo i processi, le esigenze finanziarie e i rischi in scenari incerti come quelli post-pandemia.

Grazie al lavoro degli analisti finanziari è possibile effettuare previsioni per definire le performance del business. I dati comprendono flusso di cassa, fogli di calcolo, tendenze di business, dati cronologici e analisi della varianza, modellazione della redditività (anche attraverso l’AI) nell’era della trasformazione digitale in cloud della Finance aziendale. Oggi l’enorme mole di dati raccolti dalle aziende, i Big data, arrivano dalle operazioni finanziarie, dalle supply chain, dai processi produttivi e dalle interazioni dei clienti.

Inoltre, Financial analytics permette di ridefinire la profilazione del cliente e l’esperienza di acquisto.

Nel settore manifatturiero, la Financial analytics permettere di differenziare l’incremento della produttività in un mercato sempre più competitivo; non tanto nei prodotti realizzati o nelle tecnologie adottate, quanto nell’ottimizzare i processi.

Analisi finanziaria: come farla correttamente

L’industria finanziaria sta vivendo un’evoluzione epocale e profonda. Innovazione tecnologica, trasformazione digitale e  nuove esigenze della clientela costringono, infatti, il sistema finanziario a reinventarsi.

Il rischio che corre oggi l’industria finanziaria è di individuare il cliente solo mentre sta acquistando un prodotto finanziario, ossia troppo tardi, invece di identificarlo quando emerge l’esigenza dell’acquisto di un prodotto. La Financial analytics punta dunque ad agire quando il cliente sta scegliendo, grazie a strumenti di analisi dei dati e di analisi predittiva. Nella cassetta degli attrezzi del CFO ci sono: un framework analitico differenziato su intervallo temporale, dashboarding e business analytics evoluti.

I comportamenti online e offline aiutano a identificare il cliente, ovvero il cluster dei clienti. Infatti, le analytics sfruttano le logiche di advertising che mettono sotto la lente social media, comportamenti e keyword, le parole chiave che l’utente cerca sui search engine come Google.

La Financial Analytics, dunque, traccia i clienti che si fanno espressione e portatori di questi interessi. Li segue mentre visitano altri siti, tracciando i loro comportamenti. Infine tenta di indurlo a lasciare l’email che va ad arricchire il database per identificare un’identità digitale. A sua volta, esso abiliterà campagne marketing mirate, promozioni, scontistiche eccetera. Carpirne non solo le preferenze, ma anche le esperienze più complesse è la missione.

Gli elementi da conoscere

Per fotografare lo stato finanziario di un’organizzazione e migliorarlo, occorre conoscere:

  • il flusso di cassa;
  • la produttività e redditività;
  • il valore aziendale;
  • le strategie decisionali;
  • gli obiettivi futuri dell’azienda.

Il flusso di cassa sfrutta indicatori in real-time come il working capital ratio e il cash conversion cycle e l’analisi della regressione).

L’analisi redditività permette di capire quali attività portano denaro e quali invece lo fanno perdere, grazie alla scomposizione dei segmenti di clienti e l’analisi del valore cumulativo di ogni cliente. Inoltre, insight sulla redditività, condotto su tutto il ventaglio di prodotti, aiuta i decision maker a prendere decisioni basate sui dati. Dall’approvvigionamento delle materie prime alla produzione, la Financial analytics consente infatti di ottenere informazioni finanziarie preziose.

Tipologie di Financial analytics

Da uno studio di Deloitte emerge che il 96% degli intervistati ritiene che le analytics in generale rivestiranno un ruolo cruciale per le organizzazioni nel prossimo triennio, perché prendere decisioni strategiche basate sui dati o “informate” minimizza gli errori.

Sono due i motivi per cui, stando a Deloitte, c’è un alto margine di crescita: una grande mole di dati non è ancora usata nel processo di decision-making; inoltre, molte organizzazioni usano ancora tecnologie di analisi rudimentali mentre dovrebbero adottare quelle più sofisticate come la Financial analytics.

All’ultimo Mastercard Innovation Forum 2022, le aziende hanno definito la data analytics un investimento che genera risparmi e che aumenta il volume di business (61,7%). In particolare, le grandi aziende (78,9%) ed esercenti si interessano di analisi dei dati, meno le PMI e la PA.

Esempio: settore finanziario

In ambito finanziario la Financial analytics riguarda:

  • credit scoring;
  • segmentazione e profiling dei clienti;
  • customer retention;
  • rispondere a normative sempre più trasparenti e stringenti;
  • cross selling e up selling;
  • gestione del rischio;
  • performance management;
  • gestione delle risorse umane;
  • It management.

Esempio: Financial analytics nel settore manufacturing

Nel settore manifatturiero la Financial analytics aiuta anche a vedere cosa effettivamente c’è nelle pipeline di vendita, negli ordini arretrati e in quelli fatturati. Permette di sfruttare la conoscenza e il valore celati nei dati estratti dai sistemi informativi aziendali.

Puntuali e mirate analisi finanziarie consentono di ottenere insights utili e suggerire ai manager come migliorare la gestione della filiera e della produzione, orientando in maniera più precisa gli sforzi di marketing e vendita.

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Infine, la Financial analytics può abilitare l’analisi predittiva delle vendite, consentendo di prevedere e gestire i picchi e il declino del business e di adeguarsi più facilmente alle tendenze che impattano le loro attività.

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