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Comment l'analyse des données est-elle utilisée dans le secteur bancaire ?

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Analyse des données

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Banking data analytics is all about gathering and analyzing data to help financial institutions make informed decisions. By digging into customer transactions, market trends, and risk assessments, banks can uncover insights that shape their strategies and gain a competitive edge. Data analytics in the banking industry is expected to grow significantly – from US$8,58 millions en 2024 à US$24,28 millions en 2029 - avec un fort taux de croissance annuel (CAGR) de 23,11%.

Dans cet article, nous verrons comment l'analyse des données bouleverse le monde bancaire, en rendant les opérations plus fluides, les décisions plus intelligentes et la croissance plus rapide. Vous êtes prêt à voir comment cela peut faire la différence pour vous ? Allons-y !

Pourquoi les banques ont-elles besoin de l'analyse des données ?

Data analytics has been a big deal in banking for a while now — in fact, banks are actually seen as pioneers in using it. But to really get the most out of banking data analytics, it needs to be part of everything, from customer insights and risk management to finance and operations. When all the pieces work together, that’s where the magic happens. It helps banks stay on top of regulations, manage risks better, and fight fraud more effectively. Plus, it can drive profits by finding high-potential customers, improving product offerings, and helping leaders make informed decisions across the board.

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Domaines clés de l'analyse des données bancaires

Analyse des risques et évaluation du crédit : 30% de cas d'utilisation

L'analyse des données permet aux banques de repérer les risques et d'en comprendre l'impact financier de manière beaucoup plus précise. Par exemple, les modèles de simulation leur permettent de jouer différents scénarios - comme les variations de prix des devises ou des matières premières - afin d'affiner leurs stratégies de couverture. Lorsqu'il s'agit d'évaluer la solvabilité, il s'agit d'examiner un large éventail d'informations, telles que les habitudes de consommation, les tendances en matière de revenus et l'historique des remboursements. Combiné au ML, il ajoute une couche supplémentaire en repérant les schémas de risque et en fournissant des scores de crédit encore plus précis.

Détection et prévention de la fraude : 25% de cas d'utilisation

L'analyse avancée des données bancaires permet aux banques d'analyser en profondeur les données de transaction et le comportement des clients afin de détecter toute activité anormale qui pourrait autrement passer inaperçue. Grâce à la surveillance en temps réel, les banques peuvent rapidement détecter les tentatives de fraude et y répondre, et protéger à la fois leurs clients et leurs activités. Grâce à des outils tels que AI, la segmentation avancée et la RPA, les banques passent de méthodes anciennes et approximatives à des techniques plus précises et basées sur le comportement qui améliorent le contrôle de la fraude.

Personnalisation, NBA/NBO : 20% de cas d'utilisation

L'analyse des données dans le secteur bancaire permet aux banques d'avoir une vue d'ensemble de chaque client en rassemblant des données provenant de différents points de contact pour créer des profils détaillés. Les banques utilisent les stratégies "next-best actions" (NBA) et "next-best offers" (NBO) pour améliorer la satisfaction des clients et trouver davantage de possibilités de vente incitative et de vente croisée. En intégrant l'analyse des micro-moments hors ligne, les banques peuvent utiliser les interactions hors ligne des clients pour personnaliser leur expérience en ligne, et vice versa - créant ainsi un parcours client fluide et engageant.

Améliorer l'efficacité opérationnelle : 15% de cas d'utilisation

Les banques utilisent des bases de données internes, des systèmes de gestion de la relation client, des médias sociaux et des données de marché pour suivre des indicateurs clés, tels que les ratios coût/revenu, le rendement des actifs, les coûts d'acquisition des clients et la durée du cycle de traitement. Ces indicateurs clés de performance permettent de mesurer les performances, d'identifier les inefficacités et d'orienter les efforts d'optimisation afin d'améliorer l'ensemble des opérations. L'analyse des données est également utile pour l'étalonnage des performances, qui permet de comparer les indicateurs d'une banque aux normes du secteur, de mettre en évidence les écarts et d'indiquer la voie à suivre pour améliorer la situation.

Marketing : 10% de cas d'utilisation

Grâce à l'analyse des données, les spécialistes du marketing bancaire peuvent facilement repérer les tendances et les informations sur les clients nouveaux et existants. En analysant des données telles que l'engagement des clients, leurs habitudes de consommation et leurs comportements, les banques peuvent élaborer des stratégies ciblées qui rendent leurs efforts de marketing plus efficaces. Grâce aux flux de données et à l'analyse, les spécialistes du marketing ont désormais toutes les informations dont ils ont besoin à portée de main. L'analyse des données permet également d'analyser l'efficacité des campagnes de marketing et de fidélisation en mesurant les taux de conversion et le retour sur investissement marketing.

L'analyse des données dans le secteur bancaire : intégrations clés

Quel que soit votre objectif - lutter contre la fraude, améliorer les efforts de marketing ou gérer les finances - l'intégration de l'analyse des données dans vos systèmes et processus est une décision intelligente qui vous permet de disposer d'outils précieux dans l'ensemble de votre structure bancaire.

Systèmes bancaires de base

Les banques peuvent intégrer l'analyse de données aux systèmes bancaires centraux (CBS) pour renforcer la gestion des risques, améliorer l'efficacité opérationnelle, détecter les fraudes et analyser les schémas de transaction.

CRM bancaire

Les banques utilisent l'analyse des données pour créer des plateformes unifiées de gestion de la relation client qui permettent d'identifier les opportunités, d'estimer le potentiel de revenus, de donner des conseils en matière de tarification et de repérer les clients qui risquent de quitter l'établissement.

Système de gestion des opérations bancaires

Intégrée dans un logiciel de gestion des opérations bancaires, l'analyse des données aide les banques à suivre les indicateurs clés de performance, à recueillir des données en temps réel et à créer des boucles de rétroaction pour affiner les stratégies de service.

Outils de suivi de la sécurité et de la conformité

L'analyse des données aide les banques à surveiller le comportement de leurs correspondants, à minimiser les transactions à haut risque, à repérer les instructions de paiement suspectes et à renforcer le contrôle préalable des clients et les efforts de lutte contre le blanchiment d'argent.

Applications destinées aux clients

L'intégration de l'analyse des données dans les applications bancaires destinées aux clients permet d'offrir des services et des conseils financiers personnalisés en analysant le comportement, les préférences et l'historique des transactions des clients.

Système de comptabilité ou de trésorerie

L'analyse des données bancaires aide les équipes comptables à compiler les états financiers et à repérer et corriger efficacement les erreurs telles que les erreurs de classification, les doubles entrées ou les erreurs de saisie de données.

Places de marché de données financières

Grâce à l'analyse des données, les banques peuvent accéder à de vastes ensembles de données provenant des médias sociaux, des transactions de commerce électronique et des appareils mobiles afin d'obtenir des informations plus précises et plus fiables sur le marché.

Bureaux de crédit

Grâce à l'analyse avancée des données, les agences de notation peuvent mieux comprendre la solvabilité des clients, repérer les mauvais payeurs potentiels et proposer des options de crédit plus complètes.

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Principaux avantages de l'analyse des données dans le secteur bancaire

Les opérations bancaires sont étroitement liées aux chiffres et aux informations financières. Lorsque vous intégrez l'analyse des données, vous avez accès à des informations plus précises et plus détaillées qui vous aident à mettre en œuvre des stratégies plus efficaces.

Une meilleure expérience client

Amélioration de la gestion des risques

Efficacité opérationnelle

Conformité réglementaire

Marketing et ventes stratégiques

Une meilleure expérience client

L'analyse des données fournit des informations précieuses sur les segments de clientèle, les interactions, les transactions et le retour d'information, ce qui permet aux banques de mieux comprendre les besoins des clients. Cela permet d'offrir des services plus personnalisés, d'accroître la satisfaction des clients et de réduire le taux de désabonnement.

Amélioration de la gestion des risques

Les banques utilisent l'analyse de données pour construire des modèles qui prédisent les risques futurs en analysant les données passées à l'aide de statistiques avancées et de ML. Cela les aide à élaborer des stratégies pour s'attaquer aux problèmes potentiels avant qu'ils ne causent de véritables ennuis.

Efficacité opérationnelle

L'analyse des données aide les banques à déterminer les meilleurs niveaux de personnel, à repérer les problèmes opérationnels et à comprendre les volumes de transactions. Grâce à ces informations, elles peuvent affiner l'utilisation de leurs ressources, rationaliser leurs processus et réduire les inefficacités et les coûts.

Conformité réglementaire

Grâce à l'analyse des données, les banques peuvent surveiller de près la conformité et automatiser le processus de collecte et d'analyse des données. Elle permet de générer des rapports précis et complets qui répondent à toutes les normes réglementaires, ce qui permet aux banques d'économiser du temps et de l'argent tout en restant en parfaite conformité.

Marketing et ventes stratégiques

L'analyse des données aide les banques à repérer les lacunes du marché et à élaborer des stratégies de marketing pertinentes. En déterminant ce qui manque, elles peuvent concevoir des produits et des services qui répondent réellement aux besoins des clients, ce qui se traduit par des efforts de vente plus efficaces.

Une meilleure expérience client

Amélioration de la gestion des risques

Efficacité opérationnelle

Conformité réglementaire

Marketing et ventes stratégiques

82% des entreprises ont connu une croissance régulière de leurs revenus sur trois ans.

54% des entreprises ont fait état d'une augmentation de leur chiffre d'affaires.

44% des entreprises ont dépassé leurs homologues.

42% des organisations ont réalisé d'importantes économies.

"Les données sont la sauce secrète du succès dans toutes les entreprises, et elles sont particulièrement cruciales dans le secteur bancaire. Avec une bonne analyse des données, les possibilités sont infinies : prédire les besoins des clients, transformer les scores de crédit, améliorer l'efficacité des ventes et renforcer la protection contre la fraude. Nous sommes là pour vous montrer comment l'analyse des données peut faire passer votre entreprise à la vitesse supérieure et vous aider à utiliser les meilleures pratiques et les meilleurs outils pour obtenir des résultats concrets."

Siarhei Sukhadolski

Expert FinTech chez Innowise

Les défis de l'intégration de l'analyse des données dans le secteur bancaire

Confidentialité et sécurité des données

Le traitement des données sensibles dans le domaine de l'analyse est délicat - les violations de données et les accès non autorisés peuvent entraîner de graves problèmes juridiques, financiers et de réputation. Les banques doivent mettre en place des protections solides, telles que le cryptage, des contrôles d'accès stricts, un stockage sécurisé et l'anonymisation des données. En outre, le respect de règles telles que le GDPR et le CCPA est essentiel pour garantir la sécurité et la fiabilité des données des clients.

Qualité et précision des données

Le secteur bancaire traite un grand nombre de données complexes provenant de diverses sources, il est donc crucial de les garder exactes et complètes. Des données de mauvaise qualité peuvent donner lieu à des informations trompeuses et à de mauvaises décisions. Pour y remédier, les banques doivent utiliser des outils tels que les lacs de données et les entrepôts pour tout consolider, et s'appuyer sur la validation des données, le suivi de la lignée et les contrôles de qualité pour garder les choses en ordre.

Intégration avec les systèmes existants

Les anciens systèmes bancaires sont souvent incapables de gérer les énormes volumes de données et peinent à fonctionner avec les technologies modernes. Pour résoudre ces problèmes, les banques devraient moderniser leur infrastructure ou connecter leurs anciens systèmes à des systèmes basés sur le cloud via des API afin de profiter des avantages de l'analyse des données sans le coût élevé d'une refonte complète du système.

Coûts de mise en œuvre élevés

La mise en œuvre de l'analyse des données dans le secteur bancaire peut être coûteuse en raison de la complexité des projets, de la nécessité de disposer d'outils avancés et d'une expertise, ainsi que de coûts tels que les droits de licence et la formation des équipes, ce qui en fait un problème budgétaire important. L'utilisation du stockage en nuage (AWS, Azure et GCP) offre des solutions évolutives et rentables, tandis que la compression des données permet de réduire les coûts de stockage et de transfert.

Conformité réglementaire

Ignorer les règles de sécurité des données telles que GDPR, PCI-DSS, Dodd-Frank, Bâle III et FATCA lors de la mise en place de l'analyse des données bancaires peut entraîner de lourdes amendes et une perte de confiance de la part des clients. Les banques doivent garder une longueur d'avance en matière de confidentialité et de sécurité des données, utiliser des outils d'automatisation de la conformité et collaborer avec les régulateurs pour traiter ces questions.

"Chez Innowise, nous comprenons que la mise en œuvre de l'analyse des données peut changer la donne, mais qu'elle s'accompagne également de son lot de défis, en particulier pour les banques qui débutent. Inutile de stresser - nous vous couvrons. Notre équipe vous accompagne à chaque étape, de la conversation initiale à la mise en place finale, en s'assurant que tout se passe bien et que le budget reste raisonnable."

Siarhei Sukhadolski

Expert FinTech chez Innowise

The use of data analytics in banking: real cases

Austin Capital Bank avait du mal à utiliser les données de manière efficace, son approche descendante limitant l'accès à tout le monde, sauf à l'équipe chargée des données. Ian Bass, le nouveau responsable de l'analyse des données, a réorganisé les choses en mettant en place un environnement Snowflake et une plateforme d'analyse en libre-service. Ce changement a permis aux membres de l'équipe de la banque d'obtenir des informations directement sans avoir besoin d'être des experts en technologie. Le résultat ? La banque a réduit ses coûts de recherche payante de 50%, augmenté ses marges de revenus d'environ 30% et amélioré la fidélisation des clients de 15% grâce à une meilleure compréhension du marketing.

JPMorgan Chase & Co. a affiné sa gestion des risques grâce à l'analyse des big data et à la ML. Ces outils aident la banque à trouver des indices de fraude que les analystes humains pourraient manquer. Ils utilisent également l'analyse prédictive pour repérer les risques potentiels futurs et agir avant que les problèmes ne surviennent. De nouveaux modèles de simulation permettent à JPMorgan de voir comment différentes situations de marché pourraient affecter son portefeuille et rendent les tests de résistance plus précis. Cela a permis de réduire les pertes dues à la fraude et d'améliorer la santé financière.

La Deutsche Bank avait du mal à détecter les manipulations de marché parce qu'elle devait copier des données dans différents systèmes. Pour résoudre ce problème, elle s'est tournée vers BigQuery et Dataproc de Google Cloud. Désormais, les données circulent directement dans BigQuery, ce qui facilite la surveillance des transactions sans les inconvénients de la copie. Cloud Composer prend en charge les processus de données, améliorant ainsi la qualité des données et réduisant les coûts de transfert. En utilisant une approche "pay-as-you-go", ils ont économisé jusqu'à 30% sur les coûts informatiques et ont amélioré leur gestion des risques et leur vitesse de réponse.

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Future of data analytics in the banking industry

Alors que la concurrence s'intensifie, l'analyse des données devient un élément clé de différenciation. Les banques mettent en place des services plus intelligents, axés sur les données, et il ne s'agit plus seulement d'avoir des données, mais de rester à la pointe de la technologie. En résumé, l'analyse de données est en passe de connaître une forte croissance, et elle ne fera que devenir plus innovante.

Fonctionnalité	Description	Bénéfice	Impact futur
Prise de décision fondée sur l'IA	Utiliser des algorithmes d'IA pour améliorer les processus de prise de décision	Une meilleure précision et une efficacité opérationnelle accrue	Modèles d'IA avancés pour la banque autonome
Une expérience client sur mesure	Fournir des services bancaires plus personnalisés et interactifs	Augmentation de la satisfaction et de la fidélité des clients	Prévoir les besoins des clients et fournir des produits et services personnalisés
Blockchain et sécurité des données	Utiliser la blockchain pour une gestion sécurisée et transparente des données	Amélioration de la sécurité des données et réduction de la fraude	Intégrité et confidentialité des transactions financières
Banque ouverte	Partage de données financières avec des fournisseurs tiers par le biais d'API	L'innovation et un plus large éventail d'options pour les clients	Des services plus homogènes et intégrés
Technologie réglementaire (RegTech)	Utiliser la technologie pour rationaliser la conformité réglementaire	Réduction de la charge administrative et des risques	Contrôles de conformité et rapports automatisés
Expansion mondiale	Développer les services bancaires sur de nouveaux marchés	Augmentation de la portée du marché et des opportunités de revenus	Connaissance des tendances du marché local, de la dynamique et des comportements des clients
Conception centrée sur l'homme	Concevoir des solutions bancaires en mettant l'accent sur l'expérience de l'utilisateur	Des services bancaires en ligne plus intuitifs et plus conviviaux	Comprendre les comportements humains, les modèles, les préférences en matière de services et les besoins

Conclusion

L'analyse des données change la donne pour les banques, qu'il s'agisse d'attirer de nouveaux clients, d'améliorer les services ou de réduire la fraude. Mais voilà : si vous voulez en tirer une réelle valeur ajoutée, vous ne pouvez pas vous concentrer sur une seule partie du processus. Il doit couvrir toutes les bases. L'intégration peut être délicate, sans aucun doute, mais avec les bons experts à vos côtés, qui vous guident et vous indiquent les points à améliorer, cela ne doit pas être un casse-tête. En fait, cela vous aidera à en tirer le meilleur parti, sans aucune confusion.

FAQ

Comment l'analyse des données peut-elle contribuer à rendre les services bancaires plus sûrs ?

L'analyse des données est d'une grande utilité pour la sécurité bancaire. En utilisant des algorithmes pour passer au crible des milliers de transactions, elle peut repérer tout ce qui sort de l'ordinaire, comme des schémas ou des activités suspects, et le signaler immédiatement. Cela signifie que les banques peuvent détecter et traiter les menaces potentielles en temps réel.

Quels sont les défis auxquels les banques sont confrontées dans la mise en œuvre de l'analyse des données ?

En matière d'analyse de données, les banques doivent protéger les informations relatives aux clients contre les violations, s'assurer de l'exactitude des données par des contrôles réguliers et faire face aux coûts élevés de la technologie. Pour couronner le tout, elles doivent naviguer entre des lois délicates sur la protection des données, ce qui rend les choses encore plus difficiles.

Comment l'analyse des données peut-elle améliorer l'efficacité opérationnelle des banques ?

L'analyse des données aide les banques à mieux utiliser leurs ressources et à fluidifier leurs processus. Elle met également en évidence les points de ralentissement, automatise les tâches routinières et prédit même quand une maintenance est nécessaire pour que tout fonctionne comme sur des roulettes.

Quel rôle joue l'analyse des données dans la gestion des risques ?

L'analyse des données aide les banques à détecter les fraudes et les activités suspectes en temps réel en analysant les transactions. Elle utilise également les données antérieures pour prédire les risques futurs et prépare les banques à différents scénarios afin de leur permettre d'anticiper les problèmes potentiels.

L'analyse des données peut-elle aider les banques à augmenter leurs revenus ?

Oui, l'analyse des données peut certainement aider les banques à augmenter leurs revenus. Elle les aide à comprendre ce que veulent les clients afin de leur proposer des produits et des services personnalisés et de les fidéliser, d'affiner la tarification et de repérer les nouvelles tendances du marché pour générer des revenus à long terme.

Siarhei Sukhadolski Expert FinTech

Date: 24 octobre 2024

Siarhei Sukhadolski Expert FinTech

Date: 24 octobre 2024

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