Nel corso del Christmas Party del Gruppo BPL Luca Ascari, Responsabile Ufficio Canali Digitali, e Michele Santo, Responsabile Reparto Trasformazione Digitale, hanno presentato i principali progetti del team portati avanti nel 2023 e anticipato quelli strategici per il 2024.
Gli obiettivi del Reparto Trasformazione Digitale possono essere riassunti nelle seguenti voci:
- Recupero della produttività: spesso molti processi comprendono passaggi laboriosi a basso valore aggiunto;
- Automazione delle attività ripetitive: utilizzando i mezzi a disposizione il team cerca quindi di alleggerire il collega da compiti a basso valore aggiunto;
- Miglioramento della qualità del lavoro;
- Riduzione delle probabilità di errore: affidando il lavoro da svolgere ad una macchina, si va ad abbattere il rischio di errori umani;
- Analisi dei dati e produzione di reportistica: migliorare i processi significa anche gestire i dati contenuti al loro interno, lavorandoli per fornire ai colleghi dati attendibili e sempre aggiornati che consentono di prendere decisioni in maniera più semplice ed immediata.
Gli ambiti nei quali il Reparto può intervenire sono la reportistica (grazie alla lavorazione e l'estrazione dei dati è possibile fornire reportistica ed estrazioni di qualsiasi tipo sempre aggiornati), i l'ottimizzazione dei processi (la conoscenza dei linguaggi di programmazione consente di automatizzare gli stessi) e lo sviluppo delle applicazioni (vengono realizzate app con l'obiettivo di andare a coprire delle funzionalità non contemplate dal nostro sistema informativo).
Come viene realizzato un report?
Il primo passaggio è l'estrazione dei dati: i dati non sono tutti disponibili nell'immediato ed i vari sistemi informativi utilizzati non comunicano tra di loro. Il compito del Reparto è quello di scaricare i dati e creare delle chiavi per far sì che questo avvenga. L'estrazione dei dati viene effettuata in modi differenti a seconda del sistema utilizzato: nel caso di CSE – Query varie si ha la possibilità di schedulare le estrazioni programmando l'invio dei dati aggiornati direttamente sulla propria posta elettronica, con un "robottino" che si occupa di intercettare queste e-mail ed estrarre dalle stesse i file utili all'interno di determinate cartelle.
Il processo che porta alla generazione della reportistica è un processo di tipo ETL, con l'estrazione dei dati nella notte o al mattino, la trasformazione di questi dati in un formato leggibile e infine il caricamento sui sistemi del Gruppo per permettere l'aggiornamento costante e quotidiano dei report forniti.
Il sistema RPA utilizzato per queste lavorazioni consiste in una macchina programmata per eseguire le stesse attività che normalmente potrebbero essere svolte da un operatore umano, ma in maniera totalmente autonoma su una macchina virtuale o fisica. Attualmente questa tecnologia viene impiegata per l'estrazione di file. Per qualche mese è stata utilizzata anche in ADV Finance per recuperare il pregresso sulle pratiche INPS, con un "robottino" che accedeva ai sistemi INPS, scaricando le lettere di priorità che andava poi a caricare all'interno del portale dedicato su CQSWeb. Si tratta quindi di una tecnologia impiegata per aiutarci a migliorare il nostro lavoro, non a sostituirlo del tutto.
I dati scaricati portano dunque all'aggiornamento dei numerosi report a disposizione sulla Intranet aziendale. Tra i più consultati vediamo i report gestionali ADV Finance e ADV Family e il report District Manager BPL. Nello specifico quest'ultimo rappresenta molto bene tutto il processo descritto in precedenza: qui vengono infatti uniti i dati provenienti dai vari gestionali sui mutui e sui leasing, sui rating della clientela e sulle associazioni di ogni membro della rete distributiva ad un referente commerciale grazie alla network app. Questo report viene inoltre inviato ogni giorno ad ogni District Manager e ai loro Responsabili, così da monitorare quotidianamente la produzione.
Cosa si intende invece per Ottimizzazione dei processi?
Un esempio di ottimizzazione dei processi è la costruzione di un planner inizialmente pensato dall'Ufficio Analisi e Sviluppo Commerciale: qui grazie alla RPA vengono intercettate tutte le e-mail su un determinata casella di posta, che vengono poi smistate all'interno di un planner. In questo caso si tratta di e-mail inerenti a richieste di valutazioni di finanziamento leasing o banca, che venivano inizialmente disposte all'interno del planner in maniera automatica mostrando solo il nome del cliente, ma che adesso vanno a mostrare anche altre indicazioni presenti nella e-mail come il numero della PEF, l'importo, l'etichetta legata alla forma tecnica, e il contenitore relativo all'agente o al mediatore di riferimento. I dati raccolti all'interno di questo planner permettono quindi di Organizzare meglio il lavoro e generare una reportistica di monitoraggio delle pratiche lavorate da questo ufficio.
Un altro esempio di ottimizzazione dei processi è il File Converter.
Pensato inizialmente per consentire di effettuare conversioni in autonomia, è poi diventato l'ambiente di deposito di tutti gli strumenti realizzati nel corso del tempo come il Calcolatore Lexitor, il Calcolatore per le Successioni, lo script per il Riversamento Incassi ed altri lavori. Le 1742 conversioni effettuate da quando è stata lanciata questa web app (circa da febbraio) hanno permesso un risparmio di tempo di circa 280 giorni lavorativi.
Proprio il Riversamento Incassi è un altro degli esempi di efficientamento dei processi: prima dell'intervento questo era un lavoro eseguito in maniera manuale dal Reparto Incassi, che consisteva nella lavorazione manuale di 8 file Excel, con un rischio d'errore molto elevato. Adesso la stessa procedura viene eseguita in maniera quasi del tutto automatica in pochi clic.
L'app per la Gestione delle Chiamate è un primo passo per il tracciamento delle chiamate che col tempo ci aiuterà a migliorare l'assistenza ai nostri clienti.
Cosa s'intende per sviluppo di applicazioni?
Per quanto riguarda invece le attività non gestite dai nostri sistemi informativi, per adesso sono stati a realizzati tre applicativi che vanno a rispondere a diverse esigenze:
- Gestione della rete distributiva. Vi era la necessità di creare un unico database a disposizione di tutti gli uffici della banca in contatto con la Rete distributiva, così da avere sempre sotto controllo eventuali revoche e recessi ed essere sempre aggiornati sul network. A tal proposito attraverso PowerApps è stata creata la Network App, alla quale molti di voi già accedono, che permette di ottenere informazioni su tutti gli agenti e mediatori del Gruppo, alimentando anche il report sui District Manager e creando una base dati utile ad effettuare ogni tipo di reportistica sulla rete. Nell'ultima versione rilasciata permette anche di effettuare la gestione documentale andando ad inserire i check utili per tutte le figure facenti parte della società come titolare effettivo, legale rappresentante ecc..
- Gestione delle pratiche post erogazione. In questo caso il problema era che CQSWeb considerava chiuse le pratiche una volta erogate, senza permettere di seguire la pratica fino alla sua archiviazione. L'Ufficio Crediti di ADV Finance ha quindi chiesto il nostro intervento per creare una piattaforma che permettesse di gestire anche questo punto. A tal proposito è stata quindi creata GEDOC, un applicativo web realizzato con una modalità differente rispetto alla Network App, in quanto creato tutto da noi attraverso codice di programmazione, il che lo rende totalmente personalizzabile a seconda delle esigenze e le richieste dell'Ufficio. Attualmente si trova in una fase di test e a breve verrà rilasciato per la gestione totale di questa fase della pratica.
- Archiviazione: un'operazione oggi gestita con un tracciamento manuale. Questo è un lavoro che si andrà a realizzare nei prossimi mesi.
L'intelligenza artificiale
L'ultimo tema trattato è quello dell'intelligenza artificiale.
Grazie a vari seminari e incontri relativi a questo tema, il team resta aggiornato costantemente su ciò che riguarda intelligenza artificiale e machine learning.
Di cosa si tratta? Il machine learning è un ramo dell'intelligenza artificiale, che apprende da dati che gli si forniscono, per poi riprodurre azioni in maniera autonoma. Si parla di una tecnologia diversa dall'analisi di dati statistici, in quanto questi ultimi analizzano trend, medie, fanno ipotesi sulla distribuzione dei dati, mentre il machine learning impara dai dati per fare previsioni su nuovi dati non ancora visti, con l'obiettivo di automatizzare il processo decisionale.
Una prima applicazione di questa tecnologia in Banca Privata Leasing è il Sipral (Sistema Precoce di Allarme). Si tratta di un sistema di early warning creditizio che apprende da situazioni del passato, in cui gli vengono mostrati tutti gli impieghi della banca con indicazione di rating alla data di analisi e rating del cliente un anno dopo l'analisi inziale. Così l'algoritmo analizza ciò che è successo nel passato capendo cosa magari ha portato un determinato cliente a passare dal rating A al rating D, e riuscendo a "prendere decisioni" su un nuovo database di clienti mai visti prima. Attualmente i risultati di questo algoritmo sono a disposizione su una dashboard all'interno della Intranet, ma l'obiettivo è creare un applicativo ad-hoc per rendere la consultazione ancora più fruibile.
***