Top 5 des applications Big Data dans la banque et l'assurance
Publié: 2019-09-11Par nature, le secteur de la banque, des services financiers et des assurances (BFSI) a toujours été axé sur les données. Cependant, aujourd'hui, les institutions du secteur BFSI s'efforcent de plus en plus d'adopter une approche à part entière axée sur les données qui ne peut être possible qu'avec les technologies Big Data. Avec Big Data Analytics, les entreprises du secteur BFSI peuvent non seulement développer leur activité, mais également travailler à l'augmentation de la satisfaction client.
Bien que l'analyse de données ait fait partie intégrante du secteur BFSI, de nos jours, les entreprises de ce secteur se tournent vers Big Data Analytics. La question fondamentale que se posent les parties prenantes avant d'adopter le Big Data est la suivante :
Comment le Big Data peut-il améliorer notre activité et résoudre nos problèmes ?
Avec le Big Data, les entreprises peuvent accéder à des informations précieuses et précises à partir de grands ensembles de données, ce qui leur donne un avantage concurrentiel sur leurs concurrents. Le Big Data a le potentiel d'apporter de nombreux avantages, notamment des niveaux accrus de connaissance et d'engagement des clients, une meilleure analyse des transactions sur le marché et une meilleure détection et prévention de la fraude, entre autres. La contribution la plus remarquable du Big Data au secteur BFSI est «l'évaluation en temps réel» qui permet aux banques et aux institutions financières de suivre et de surveiller le comportement des clients en temps réel et de proposer des solutions rapides en conséquence. À mesure que la qualité des services s'améliore et que les délais de livraison diminuent, cela donnera un coup de pouce significatif à la satisfaction des clients tout en améliorant la rentabilité globale de l'organisation.
Le Big Data permet aux institutions BFSI d'obtenir une compréhension complète des clients, des produits/services, des marchés, des réglementations de l'industrie, des concurrents et des canaux publicitaires. Les domaines d'application les plus importants du Big Data dans l'industrie BFSI sont :
- Amélioration des niveaux de connaissance et d'engagement des clients
Grâce à la numérisation des produits et services financiers, les clients interagissent désormais de plus en plus avec les institutions/marques BFSI sur des plateformes numériques. En tirant parti des technologies Big Data pour disséquer les données dérivées des canaux numériques (comme les médias sociaux), les institutions BFSI améliorent la qualité de leurs produits/services car elles peuvent mieux comprendre les points faibles, les préférences et les besoins des clients. Obtenir des informations sur les clients est crucial non seulement pour améliorer l'expérience client, mais aussi pour rester en tête sur le marché concurrentiel.
- Amélioration de la détection et de la prévention des fraudes
Ce n'est pas un fait inconnu que le secteur BFSI est depuis longtemps victime de fraude. Au fil du temps, les techniques et méthodes de piratage et de violation ont évolué et se sont améliorées pour devenir plus complexes et sophistiquées. C'est là que le Big Data entre en jeu. L'analyse et les outils du Big Data peuvent traiter et analyser des ensembles de données massifs pour identifier des modèles et prévoir les activités frauduleuses. Cela aide à minimiser les pertes financières dans une large mesure.
- Amélioration de l'analyse des échanges sur le marché
L'augmentation rapide de la demande pour l'exécution rapide des transactions sur le marché dans le secteur financier a conduit à l'adoption du Big Data pour la même chose. Le principal bienfaiteur du Big Data est les stratégies de trading qui exploitent des algorithmes sophistiqués pour trader rapidement les marchés financiers. Les données du marché BFSI sont un vaste océan de Big Data lui-même. Outils et analyses Big Data, les données recueillies sur différents marchés (basées sur la localisation géographique, les classes d'actifs, le type de marché, etc.) peuvent être compilées avec d'autres données structurées et non structurées pour produire des ensembles de données riches et hybrides. Ces ensembles de données hybrides offrent une vue à 360 degrés en temps réel du scénario de marché couvrant des aspects tels que les rapports sur les profits et pertes (P&L), les dernières tendances, l'exécution des transactions, la mesure des risques, pour n'en nommer que quelques-uns.
- Gestion des risques améliorée
En matière de gestion des risques, le Big Data trouve une application dans des domaines tels que les risques opérationnels, la gestion intégrée des risques, la gestion des fraudes, la gestion du crédit et les prêts commerciaux et de marché. Les outils Big Data peuvent :
- Accroître de manière exponentielle le pouvoir prédictif des modèles de risque,
- Améliorer le temps de réponse et l'efficacité du système,
- Offrir une couverture des risques plus étendue, et,
- Créer des opportunités pour des économies de coûts optimales.
Les équipes de gestion des risques peuvent obtenir des renseignements très précis sur les risques en recueillant des données provenant de sources disparates en temps réel.
- Engagement accru des employés
Outre tous les avantages « techniques », le Big Data présente un autre avantage essentiel : l'amélioration de l'expérience des employés. En exploitant correctement les outils et techniques Big Data, les entreprises peuvent suivre, surveiller et analyser les mesures de performance de leurs employés. Cela aidera à identifier les plus performants de l'entreprise ainsi que les plus faibles ou les moins satisfaits. En conséquence, les entreprises peuvent récompenser les plus performants et prendre des initiatives pour améliorer également la condition des employés faibles/mécontents. À long terme, cela contribuera non seulement à créer une base d'employés productifs et heureux, mais également une bonne culture de travail.
Emballer
Grâce à Big Data Analytics et aux outils, les entreprises du secteur BFSI sont désormais en mesure de fournir des services améliorés à des coûts marginalisés. Alors que les organisations de ce secteur sont témoins de l'expérience directe de récolter les bénéfices du Big Data, de plus en plus d'entreprises se joignent à elles, stimulant ainsi la croissance du marché mondial du Big Data dans le secteur BFSI.
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