Que veut-on dire quand on parle de Big Data dans le secteur financier ?

Qu’est-ce que les Big Data ?

L’évolution de la technologie et la numérisation de notre vie quotidienne entraînent la génération quotidienne de centaines de milliers de données connues sous le nom de Big Data ou macrodonnées, en raison de leur volume important. C’est une réalité qui s’impose tant aux individus qu’au monde des affaires, et le secteur financier est un acteur privilégié de cette réalité. Ainsi, l’ignorer est une erreur et en tirer profit et savoir comment le gérer est une valeur distinctive pour toute organisation.

Outre le volume, les Big Data se caractérisent par la rapidité avec laquelle elles circulent et se transforment, ainsi que par la variété de leurs formes de présentation. Et deux autres uves ont également été ajoutés, la véracité et la valeur, car, comme l’explique Informa D&B dans ses dix commandements de la gestion des données essentielles, l’important est, en fin de compte, que nous disposions de données fiables et qu’elles soient adaptées aux informations qui nous donneront quelque chose.

Chacune de ces caractéristiques présente des défis tels que le stockage, l’identification (marquage), la lecture et l’interprétation en temps réel et la gestion de multiples plateformes de réception et d’émission, comme les documents textuels traditionnels, les courriels, les podcasts, les vidéos, les informations provenant des réseaux sociaux, etc.

Les piliers de la gestion des données de référence

Nous pouvons dire que nous travaillons avec les Big Data lorsque nous reconnaissons ces défis et que nous les relevons intelligemment. Pour ce faire, il est important de s’appuyer sur les quatre piliers qu’offre la gestion de l’information :

  • Normaliser
  • Ajouter
  • Intégrer
  • Interconnecter

Sur la base de ces quatre piliers, nous pouvons agir dans le but ultime de prendre les meilleures décisions pour notre entreprise.

  • Analyse. Utilisez les outils analytiques ou l’intelligence économique pour accéder ou disposer d’un grand lac de données (Big Data).
  • L’inspiration. Les meilleurs professionnels sont inspirés par les informations préalablement analysées. L’information ne remplace pas les personnes.
  • Décision. Prenez les meilleures décisions pour votre entreprise sur la base de données, Data Inspired Decision.

Données importantes dans le secteur financier

Comme nous l’avons dit, la gestion de cette immense quantité de données est une source d’information précieuse pour toutes les entreprises. Grâce à elle, ils peuvent optimiser les services, les personnaliser ou même assurer la fiabilité des processus et des transactions. S’il est vrai que la mise en œuvre des Big Data dans les entreprises présente des défis à relever, les résultats en valent la peine. De tous les domaines d’action, le Big Data dans le secteur financier est l’un des plus importants.

S’il est un secteur dans lequel les chiffres et autres informations quantitatives sont particulièrement pertinents, c’est bien celui de la finance. Ce secteur, qui repose déjà sur des données, peut tirer profit de son analyse et de sa gestion afin d’obtenir de grands avantages. De plus, comme il s’agit d’une information objective et quantitative, c’est généralement le service sur lequel se concentre l’attention lorsqu’il s’agit de contrôler les entités. Pour cette raison, il est prévu que la mise en œuvre de Big Data commence dans le secteur financier. Il est vrai que c’est l’un des domaines qui peut bénéficier le plus de l’analyse des données et de l’optimisation des processus. Toutefois, l’utilisation des macrodonnées doit être étendue à tous les secteurs.

Les institutions et les services financiers ont disposé d’un grand nombre d’informations pour travailler. Malgré cela, il n’a pas été utilisé à sa pleine mesure jusqu’à présent. L’apparition de sociétés financières (fintech) qui tirent profit des Big Data et offrent de nouvelles fonctionnalités aux clients a poussé le reste des entreprises à miser sur ce type de solution. Les sociétés financières profitent de la puissance de l’information pour offrir des outils fintech à leurs clients et ainsi satisfaire une demande en constante augmentation.

Les avantages des grandes données dans le secteur financier

La possession de milliers de données sur leurs clients, ainsi que les informations externes à leur disposition, placent les sociétés financières dans une position avantageuse par rapport au reste des entreprises. Au-delà de l’offre de services fintech aux clients, il existe de nombreux autres services que les Big Data peuvent offrir dans le domaine de la finance.

Traitement de l’information

D’une part, l’analyse des macrodonnées permet un traitement efficace de l’information. Ce sont des processus qui, de manière traditionnelle, pouvaient prendre des mois, mais grâce aux Big Data et à d’autres nouveaux processus technologiques, les résultats sont obtenus en quelques heures. Les conclusions tirées de ces méthodes de recherche permettent aux entités de prendre plus facilement des décisions efficaces et donc d’améliorer les résultats.

Ainsi, travailler avec Big Data permet d’identifier des modèles et des tendances, et offre au secteur financier la possibilité de localiser de nouvelles opportunités d’affaires. L’analyse et le développement de méthodes prédictives peuvent également fournir des lignes directrices pour automatiser les processus et simplifier les procédures. Les entreprises sont ainsi en mesure d’optimiser leurs ressources, tout en trouvant de nouvelles opportunités et en continuant à développer et à améliorer les produits pour leurs clients.

Segmentation de la clientèle

En termes de relations avec la clientèle, les Big Data permettent une segmentation plus précise et plus complète. Autrement dit, tant avec les données internes de l’entreprise qu’avec celles générées à l’extérieur (web, réseaux sociaux, etc.), les classifications et les détails des clients peuvent être obtenus de manière beaucoup plus complète qu’avec les méthodes traditionnelles d’analyse du marché. Grâce aux informations recueillies, les entreprises peuvent améliorer la fidélité de leurs clients. En même temps, le fait de disposer d’informations plus détaillées permet aux entreprises de mener une stratégie de marketing personnalisée, en fonction des caractéristiques de chaque client.

Évaluation des risques et prévention de la fraude

Un autre avantage des Big Data pour le secteur financier est une meilleure et plus précise évaluation des risques. Il existe de nombreux risques différents dans le domaine de la finance, et les Big Data peuvent aider à les évaluer, les gérer et les atténuer.

De même, la nature des institutions et des services financiers implique la gestion de données sensibles, ce qui constitue un risque majeur pour l’institution et pour les clients. L’utilisation d’outils d’analyse permet de prévenir la fraude par une détection rapide et précoce. Grâce à des modèles prédictifs et au traitement de milliers de données provenant de diverses sources, il est possible d’identifier des activités et des comportements potentiellement suspects avant qu’une fraude ne se produise.

Applications des grandes données dans le domaine des finances

Les avantages des Big Data pour la finance sont indéniables. Le traitement efficace des informations, la segmentation précise des clients et l’évaluation et la prévention des risques et des fraudes sont les principaux avantages offerts par l’utilisation des nouvelles technologies pour l’analyse des macrodonnées. Vous trouverez ci-dessous un certain nombre d’actions concrètes dans lesquelles les Big Data permettent d’obtenir ces avantages.

Traitement de l’information

Grâce à un traitement efficace de l’information, le secteur financier peut offrir à ses clients un service intelligent qui correspond à leur profil. Il s’agit notamment d’améliorer la gestion des données, d’analyser les modes d’utilisation des applications et des outils et de mettre en œuvre des changements sur la base de toutes ces informations traitées. Ainsi, les banques pourront, par exemple, fournir à leurs clients des comptes intelligents avec des outils fintech ou des utilitaires qui s’adaptent à leurs besoins personnels.

Un autre service que les institutions financières peuvent offrir grâce au traitement de l’information est celui des conseillers en matière de vol. Ces robots agissent comme des conseillers financiers et des gestionnaires en ligne de portefeuilles d’investissement. Grâce à des processus automatisés, ils fournissent un service de conseil simple et bon marché de recommandations d’investissement dans des fonds de gestion passive.

Mais les avantages du traitement des données ne profitent pas qu’aux clients. En interne, le secteur financier peut utiliser les Big Data pour prendre des décisions opérationnelles, telles que la restructuration des succursales en fonction de la distribution et des besoins des clients. De même, l’analyse des processus permet d’optimiser les temps de réponse, d’étudier les réactions des clients et d’améliorer le service fourni.

Segmentation de la clientèle

L’application des Big Data dans la finance pour une segmentation plus précise et plus concrète permet aux entreprises un niveau plus élevé de personnalisation des produits.

Par conséquent, en fonction du profil de chaque personne, une série de services sera proposée, axés sur ses intérêts et ses besoins. De même, la détection de schémas dans le comportement d’un utilisateur peut permettre à l’entreprise d’anticiper un éventuel abandon. Entre autres, l’analyse leur fournit des informations leur permettant de rechercher des options qui leur permettent de fidéliser les utilisateurs, et donc d’anticiper cet abandon.

Il ne s’agit pas seulement de travailler pour que les clients restent satisfaits, mais aussi de rechercher de nouveaux créneaux de marché. Par conséquent, l’analyse du profil des utilisateurs permet également de localiser plus facilement de nouveaux clients potentiels.
Évaluation des risques et prévention de la fraude

Parmi les mises en œuvre internes les plus intéressantes des « Big Data for Financials », l’évaluation des risques et la prévention de la fraude revêtent une grande importance en raison de la valeur qu’elles peuvent apporter.

L’une des applications de l’évaluation des risques est l’analyse des clients potentiels, qui permet d’obtenir les possibilités de non-paiement et de prendre des décisions à partir de ces informations. Il permet également d’établir des modèles pour identifier le risque de perte de clients, ou des modèles d’évolution des taux d’intérêt. Une autre application, au service des clients, est la façon dont l’évaluation des risques donne aux sociétés financières un avantage lorsqu’il s’agit d’analyser les marchés, avec des données complexes et en temps réel, afin de gérer leurs portefeuilles d’investissement.

En mode préventif, les Big Data dans le secteur financier permettent d’identifier rapidement les mouvements et les comportements suspects. De cette manière, l’analyse intensive des données facilite la détection des comportements criminels ou potentiellement frauduleux. De même, la localisation de ces pratiques contribue à prévenir des problèmes tels que le blanchiment d’argent ou l’utilisation illégale de cartes de crédit.

Un engagement à l’amélioration

L’exploitation des données est essentielle pour toutes les entreprises, et les Big Data dans le secteur financier sont l’un des créneaux les plus performants de l’analyse. La grande quantité d’informations propriétaires et toutes les données externes qui peuvent être obtenues font de ce secteur un axe fondamental pour la mise en œuvre de nouvelles technologies d’analyse. Améliorer les processus internes, apporter de la valeur au client, garantir des processus sécurisés ou obtenir de nouvelles opportunités commerciales sont des raisons plus que suffisantes pour que les domaines financiers misent sur les Big Data comme outil d’amélioration et de transformation.