I big data stanno cambiando le modalità con cui le società finanziarie raccolgono informazioni per valutare il profilo di rischio dei potenziali clienti, racconta Gaia Rubera, professoressa di Marketing all'Università Bocconi. Per esempio, alcune società valutano il profilo Linkedin del potenziale cliente allo scopo di valutare quanto velocemente questo individuo potrebbe ritrovare lavoro nel caso in cui lo perdesse durante il periodo di vita del debito o del prestito.
Altre società richiedono un accesso temporaneo al profilo Facebook e analizzano gli amici del potenziale cliente. Guardano le foto che postano, i luoghi in cui vanno in vacanza, le case in cui abitano, il tipo di lavoro che fanno, allo scopo di identificare se il potenziale cliente abbia degli amici facoltosi disposti a intervenire ed eventualmente ripagare il prestito in caso di difficoltà.
Ovviamente il fatto di avere amici facoltosi su Facebook non indica che questi amici siano effettivamente disposti a intervenire per ripagare il prestito, per cui queste società stano sviluppando degli algoritmi per cercare di capire quanto stretto è il legame tra il cliente e l'amico facoltoso. Per esempio, analizzano la somiglianza del linguaggio utilizzato nelle conversazioni, quante parole usano in comune. L'idea in questo caso è che, quanto più simile è il linguaggio, tanto più stretto è il legame tra il potenziale cliente e l'amico facoltoso e, quindi, tanto maggiore la possibilità che l'amico facoltoso sia disposto a venire in soccorso del potenziale cliente.
Questi sono soltanto alcuni degli esempi del tipo di informazione che le società finanziarie possono raccogliere tramite big data e social network. Quali sono le conseguenze dell'utilizzo di tali dati? Il fenomeno è ancora molto giovane, però alcune evidenze iniziali sembrano dimostrare che esiste un doppio beneficio: per i clienti inseriti all'interno di network migliori, perché riescono a ottenere tassi di interesse più bassi; per le società finanziarie, perché in questo modo riescono a valutare meglio il profilo di rischio dei potenziali clienti.
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