Analyse des données dans les services financiers
L'analyse de données est une ressource essentielle pour les entreprises de services financiers. Les institutions financières sont en effet précurseurs dans l'utilisation du Big Data, de ses méthodes et de ses outils. Les banques et les institutions financières traitent quotidiennement de grandes quantités de données grâce aux algorithmes et à l'intelligence artificielle, afin de mieux répondre aux besoins des clients. Cela leur permet de définir précisément leur profil financier en tant qu'investisseurs ou consommateurs.
L'analyse de données pour le secteur des services financiers est également utilisée pour limiter les risques opérationnels en détectant à l'avance les opérations risquées ou coûteuses. L'analyse de données permet également de détecter les fraudes en identifiant les transactions frauduleuses et en garantissant le respect des réglementations nationales et internationales.
LOAMICS-Suite se compose de trois modules dédiés à la collecte, au stockage sécurisé et au traitement des ensembles de données des services financiers.
Comment les données sont-elles utilisées dans les institutions financières ?
Les données sont à l’épicentre des services financiers. On pourrait même dire que c’est le flux vital qui irrigue l’ensemble de la profession. L’analyse des données permet de garantir le bon déroulement de ces flux et l’intégrité des informations véhiculées. Les trois modules de la suite LOAMICS rationalisent la collecte, le stockage et le traitement de ces informations vitales.
La gestion des données est essentielle pour que les institutions financières disposent d'un référentiel unique de contenu (SSOT). Toutes les équipes peuvent y puiser des informations valides pour créer des rapports et des tableaux de bord qui facilitent les opérations financières. C'est l'un des avantages de LOAMICS-DataLake et de ses procédures intégrées de contrôle de validité.
De précieuses données bancaires sur les marchés de capitaux sont utilisées pour aider les institutions financières à mesurer les opérations quotidiennes ainsi qu'à déterminer quels investissements seront les plus fructueux. Cela signifie que la science de l’analyse des données peut être utilisée pour gérer le présent et prédire l'avenir du secteur des services financiers.
Appliquer la sécurité et la gouvernance des données pour garantir la sécurité des opérations et détecter les fraudes
Se conformer aux exigences réglementaires telles que celles de Bâle IV (FRTB)
Libérer les informations des silos de données avec des outils d'intégration de données pour une meilleure prise de décision
S’assurer de la qualité des données pour s'appuyer sur un référentiel unique de contenu (SSOT)
Les ventes et le marketing sont les premiers à utiliser les données financières
Le secteur des ventes et du marketing des services financiers opère à 3 niveaux du cycle de vie du client. Ils attirent les prospects par des campagnes essentiellement numériques et réengagent les clients dormants avec de nouveaux produits. Enfin, ils doivent veiller à entretenir une relation client qui les fidélise au fil du temps. Ces secteurs peuvent améliorer leur efficacité d’acquisition grâce au Big Data, qui permet aux services financiers bancaires et autres de déployer des campagnes marketing à fort retour sur investissement (ROI).
Ces campagnes sont de nature multicanaux et permettent une segmentation précise des profils des prospects, un choix pertinent du mix marketing à utiliser et une personnalisation avancée des messages marketing. Il s’agit de suivre la réputation que l’on a auprès des clients et d’identifier ceux qui sont les plus importants et qui ont le plus d’influence.
LOAMICS-AlgoEngine permet aux professionnels de l’analyse des Big Data de créer leurs propres sources d’insights complexes et précis grâce aux technologies Big Data.
Meilleure gestion des risques
Une grande partie des activités informatiques des institutions financières numérisées, telles que les banques, consiste à détecter et à gérer les risques. Ces risques peuvent avoir les effets les plus dévastateurs sur les opérations financières. Tout d’abord, la confirmation de l’identité des clients et de leurs transactions doit être assurée. La fraude doit être prévenue et détectée, et des mécanismes liés à la finance Big Data doivent être mis en place pour contrôler les accès en temps réel.
Le risque peut également provenir d’une mauvaise gestion des liquidités. Les flux de trésorerie entrants et sortants doivent être optimisés pour que les opérations financières soient aussi fluides que possible. Le crédit financier est un autre domaine d’application du big data. Il permet de créer des modèles basés sur l’historique des transactions et d’autres critères afin de réduire les risques lors de l’octroi de prêts. Il en va de même pour la détection des fraudes aux cartes de crédit et aux assurances. Enfin, l’analytique Big Data peut être utilisée pour se prémunir contre les actions en justice résultant d’une mauvaise préparation des dossiers.
Avec LOAMICS-AlgoEngine, il est facile de développer des pipelines de traitement de données uniques pour fluidifier les processus juridiques et administratifs avec des analyses en temps réel.
La capacité à prendre en compte le changement fréquent du comportement et des attentes des clients
Faire face aux évolutions technologiques qui conduisent à de plus grandes quantités de données collectées
Rester en compétition avec les Fintech et les acteurs bancaires utilisant déjà le Big Data
Pour réduire les pressions réglementaires, éviter les amendes et travailler de manière plus sécurisée
Réduire les coûts opérationnels, conserver un avantage concurrentiel et s'assurer une bonne marge bénéficiaire
Bénéficier des évolutions technologiques permettant le traitement de grandes quantités de données complexes en temps réel
Grâce aux procédures automatisées du Big Data, notamment l’ETL, il est possible d’acquérir et de stocker de grands volumes de données.
En plus des données qui résument les transactions en ligne, de plus en plus de données sont acquises de manière non structurée. Avec l’avènement du NLP, il est possible d’extraire des informations du texte brut pour en savoir plus sur les clients et les partenaires. Cette mine d’informations peut être exploitée avec des algorithmes d’apprentissage automatique pour développer des vues détaillées pour certains secteurs.
Des indicateurs clés de performance précis peuvent également être développés pour fournir une vue en temps réel des différentes activités de l’institution financière. Cela peut inclure à la fois les opérations financières et celles liées au fonctionnement de l’organisation elle-même.
La méthode marketing la plus efficace pour créer des produits qui fidélisent les clients consiste à personnaliser au maximum les offres marketing. Il s’agit de comprendre les attentes des clients et d’y répondre par des moyens qui peuvent sembler mineurs à première vue.
Aujourd’hui, les modèles marketing ne visent plus à correspondre aux plans d’affaires des organisations, mais plutôt à répondre au plus près aux besoins des clients en proposant des produits et des services de qualité. Grâce à l’analyse financière Big Data, cette nouvelle orientation est facilement réalisable.
LOAMICS-AlgoEngine peut sonder LOAMICS-DataLake pour extraire les personnalités des clients à partir des transactions quotidiennes avec l’analyse financière des données.
En exploitant au mieux les grandes quantités de données disponibles, les institutions financières peuvent inventer des modèles financiers innovants.
Il existe de nombreux outils appropriés, dont certains sont automatisés, qui permettent de discerner des tendances financières invisibles à l’œil nu.
De nombreuses néo-banques ont connu une croissance rapide en détectant les changements de comportement des clients et en les intégrant dans leur modèle financier.
Le Big Data peut être un levier précieux pour développer des modèles financiers toujours plus compétitifs.
Avec la science des données, nous sommes non seulement capables de prédire les tendances futures et de les anticiper, mais nous avons aussi les moyens d’inventer de nouveaux outils de mesure qui y correspondent. Nous devons être capables de développer des visions à court, moyen et long terme qui sortent des sentiers battus.
Ces outils disruptifs pour l’analyse des services financiers peuvent favoriser le développement de nouveaux produits qui, si vous êtes le premier à les mettre sur le marché, vous garantissent de devenir le leader.
L’analyse des données dans le cadre du Big Data vous donne un pouvoir de prédiction sur les marchés. Vous devez l’utiliser pour proposer des produits toujours plus performants et en phase avec les attentes actuelles des clients.
Types d'analyses de données utilisées dans l'industrie des services financiers
Le secteur des services financiers est le plus grand utilisateur de techniques et d’outils d’analyse de données pour analyser continuellement de vastes quantités de données ainsi qu’à des dates prédéterminées comme la fin des trimestres ou des périodes comptables. Ces données doivent être stockées efficacement et être disponibles en permanence et instantanément. L’intelligence du stockage doit également inclure l’intelligence de la communication dans l’interprétation des données. L’ensemble du pipeline d’analyse des données par le Big Data est fortement utilisé par les services financiers. Avec les produits LOAMICS, tous les types de tâches analytiques peuvent être réalisés sans procédures fastidieuses et répétitives.
- Etude du comportement des consommateurs et de leurs attentes
- Répondre aux régulations et accroître la cybersécurité
- Réduction des coûts opérationnels
- Mettre en place l'analyse de données
Étude du comportement et des attentes des clients
Les interactions entre les institutions financières et leurs clients étant de plus en plus basées sur des échanges numériques, la collecte de données clients est automatisée lors de l’accès aux services en ligne. Dans ce cas, la diminution des interactions entre les clients et le personnel des services financiers ne signifie pas pour autant une diminution de l’engagement.
Il en va de même pour les réseaux sociaux, qui prennent de plus en plus d’importance dans les échanges. Des informations précieuses peuvent être obtenues à partir des interactions sociales entre les clients et leurs réseaux sociaux. L’expérience client peut se dérouler sur plusieurs canaux en même temps, à condition de déployer des méthodes d’analyse des données pertinentes.
Une méthode consiste à déployer des conseillers robotisés disponibles 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 pour fournir des services qui étaient auparavant assurés uniquement par des humains.
Il est tout à fait possible de relier les modules de la suite LOAMICS à des points d’accès externes comme les chat bots. Les comportements et les attentes des clients sont alors naturellement déduits de tout dialogue bot/utilisateur.
