L'analyse des données bancaires sous le scanner

Les industries du 21 e siècle dépendent fortement des données pour développer des idées et prendre des décisions basées sur les données. La science des données n'est donc plus restée un besoin tangentiel, mais un impératif pour les entreprises. Dans cet article, nous examinerons l'utilisation de la science des données et de l'analyse en tant que perturbateur clé dans le secteur des services financiers en plongeant dans la collecte, l'analyse et l'intégration de données via divers points de contact bancaires tels que les succursales, les applications mobiles, les plateformes en ligne, les centres d'appels et les guichets automatiques. , et en le corrélant à la stratégie d'une banque.

Il n'est pas surprenant que les données soient profondément corrélées à l'efficacité commerciale des institutions financières, en particulier des banques. La banque est l'un des domaines d'activité clés, qui investit le plus dans les technologies de mégadonnées et de BA (analyse commerciale). L'application de la science des données dans le secteur bancaire a été largement acceptée par la moitié de la planète. Le secteur bancaire a été confronté à une concurrence intense de la part d'acteurs non traditionnels tels que les banques exclusivement mobiles et les applications UPI (Unified Payments Interface), et doit rechercher des instruments efficaces pour augmenter les revenus et contenir les coûts.

À l'échelle internationale, les sociétés d'études de marché ont prédit que les sociétés de services financiers connaîtront une croissance des données à un TCAC de plus de 25 % en 2018-2025. Cela signifie que la collecte et l'analyse des données ne sont pas seulement impératives, mais font également partie intégrante du succès des stratégies bancaires dans le monde entier. Nous nous plongeons dans le flux de travail d'un data scientist et l'impact de l'analyse des données sur les stratégies bancaires à l'avenir.

Collecte et gestion des données

Au cours de la dernière décennie, la collecte de données dans le secteur bancaire est devenue extrêmement sophistiquée et est passée des registres bancaires à l'historique des transactions en ligne, y compris la collecte à partir d'autres points de contact tels que les applications, les centres d'appels et les guichets automatiques. En fait, on pense que la moitié de la population adulte mondiale utilise désormais les services bancaires numériques, et cette statistique est appelée à croître rapidement.

Cela signifie que chaque transaction par carte de crédit, message et page Web ouverte sur un site Web bancaire s'ajoute aux milliards d'octets de données collectés par la population mondiale. Parallèlement à cela, la numérisation économique intense a fourni aux banques un nouveau bassin dans lequel puiser sous la forme de sources externes telles que les opérateurs mobiles, les données géospatiales, les bureaux de crédit et les réseaux sociaux. Pour un analyste de données, la première étape consiste à définir et à obtenir des informations à partir de ce pool, à les structurer et à les utiliser efficacement comme intelligence pour prendre des décisions commerciales intelligentes et rester compétitif.

La gestion des données est l'étape la plus importante pour exploiter efficacement les données collectées minutieusement à partir de différents canaux. Cela inclut de garder un œil sur la propriété, la gouvernance et le stockage des données, ainsi que sur la structuration, l'examen et le nettoyage des données.

Tous ces processus peuvent être accomplis à l'aide d'un stockage basé sur le cloud, de serveurs sur site, d'entrepôts de données et de lacs de données ; en intégrant CBS, CRM, LOS et d'autres systèmes ; avec des outils d'analyse et de visualisation de données ; et par la création d'une structure organisationnelle pour optimiser l'utilisation des données. De plus, la propriété centralisée des données garantit une responsabilité complète au sein d'une organisation.

Intégration de l'analytique

Étant donné que les données sont le plus grand atout des banques, elles ne peuvent tirer des avantages qu'en intégrant les données aux analyses. Les données brutes seules ne peuvent être utiles que si elles sont étayées par une analyse robuste. Le travail d'un analyste de données comprend la création de modèles pour prédire le comportement des clients, comprendre leurs préférences et gérer de manière proactive les attentes.

Les analyses prospectives fournissent des déclencheurs proactifs, tels que le défaut, l'attrition, la propension à acheter un produit spécifique, pour prédire les événements futurs dans le parcours d'un consommateur et, à leur tour, aider la banque à prendre des mesures efficaces. Au fil des ans, les besoins de traitement rapide, la technologie mobile innovante, la disponibilité des données et la prolifération des logiciels open source ont produit plusieurs cas d'utilisation de la science des données dans le secteur bancaire.

Certains d'entre eux incluent le ciblage et la segmentation des clients, l'activation des clients et la prévention des abandons, les modèles de vente croisée et la gestion du crédit et des risques. L'intégration de l'analytique aux données est essentielle pour les raisons suivantes.

1. Modélisation des risques

La modélisation des risques fait référence à l'utilisation de techniques économétriques formelles pour déterminer le risque global dans un portefeuille financier. La modélisation des risques financiers est le modèle le plus important pour une banque lors de l'analyse des entreprises et des particuliers. Les techniques utilisées pour la modélisation des risques impliquent l'évaluation du risque de marché, la valeur à risque (VaR), la simulation historique et l'utilisation de la théorie des valeurs extrêmes pour prévoir les pertes probables pour une variété de risques.

Les différents risques sont également regroupés dans les catégories risque de crédit, risque de marché, risque de modèle, risque de liquidité et risque opérationnel pour les entreprises. La modélisation des risques doit être effectuée en gardant à l'esprit les normes bancaires régionales et internationales. Avec de grandes quantités de données collectées, un logiciel informatique puissant peut être utilisé pour effectuer une analyse quantitative des risques.

2. Détection de fraude

L'analyse des données permet aux auditeurs et aux examinateurs de fraude d'analyser les données commerciales d'une organisation afin de déterminer dans quelle mesure elle a mis en œuvre des contrôles internes pour identifier les transactions ou activités frauduleuses. Certaines des techniques employées à cette fin comprennent le calcul de paramètres statistiques (moyennes, écarts-types, valeurs élevées ou basses non naturelles), la classification des données, l'organisation des données pour indiquer des anomalies, l'analyse numérique des événements inattendus, les valeurs correspondantes, les tests en double, les écarts tester, additionner et valider les entrées.

3. Analyse prédictive en temps réel

À mesure que le secteur bancaire devient plus dynamique, les banques sont soumises à une pression constante pour rester rentables et, en même temps, comprendre les besoins, les désirs et les préférences de leurs clients. Il y a un court laps de temps entre la compréhension des données et l'élaboration d'une stratégie. Pour faire face à ce manque de temps, les banques doivent adopter une analyse prédictive en temps réel afin de réagir le plus rapidement possible.

L'avantage de l'analyse prédictive est qu'elle prend en charge l'apprentissage continu à partir des données actuelles plutôt que de s'appuyer sur des données historiques. Il peut détecter des tendances inconnues, plutôt que d'opérer dans une structure définie, et nécessite de construire des modèles plutôt que d'utiliser des modèles traditionnels.

Il adapte des outils de découverte visuelle plus faciles à utiliser et prend également en compte les données externes. En effet, l'analyse prédictive est plus dynamique et sur mesure. Parmi les domaines où l'analyse prédictive est utile, citons l'amélioration de la relation client, la gestion des garanties et des liquidités, la gestion des flux de trésorerie, l'aide au financement du commerce et de la chaîne d'approvisionnement, la gestion des risques et les opérations de soutien.

4. Comprendre le sentiment des consommateurs

Dans un secteur bancaire extrêmement concurrentiel, la compréhension et la gestion du sentiment et de l'analyse des consommateurs font partie intégrante du fonctionnement de toute banque. Les banques recherchent rapidement des solutions d'IA (intelligence artificielle) sous forme d'analyse des sentiments. Cela est nécessaire pour capturer la réaction d'un client à un produit, une situation ou un événement, et y répondre par le biais de textes, de publications, d'avis et d'autres contenus numériques.

Des techniques de traitement du langage naturel (NLP) sont mises en œuvre pour une analyse nuancée des données. Les données sont généralement collectées à partir de chatbots, d'assistants virtuels, de services de traduction en ligne et d'autres canaux de ce type. Les banques peuvent ensuite utiliser ces informations comme des informations subjectives pour personnaliser la communication, hiérarchiser les problèmes des clients, améliorer les produits et services et améliorer la satisfaction globale des clients.

5. Segmentation de la clientèle, profilage et segmentation marketing

Alors que nous accélérons dans le monde numérique, les banques doivent adopter une approche basée sur les données pour la segmentation des consommateurs, le profilage et la segmentation du marché afin de personnaliser leurs stratégies pour différents publics.

Les banques doivent fréquemment mettre à jour leurs stratégies client pour répondre aux exigences des bases nouvelles et existantes, et la segmentation est essentielle pour y parvenir. Les banques doivent examiner l'ensemble du cycle de création de segments de valeur client et comprendre le cycle de vie de la relation client pour créer ou mettre à niveau leurs produits en conséquence.

6. Valeur à vie du client

La valeur à vie du client, ou CLTV, fait référence à la valeur financière complète qu'un client apporte à la banque tout au long de sa relation avec la banque. La CLTV est calculée en tenant compte de la fidélité à la banque, de la rentabilité du client, des soldes moyens des prêts et de l'épargne par client, de la marge de taux d'intérêt moyenne, du revenu moyen ou du revenu par client généré à partir de sources de revenu autres que les intérêts, et de la le coût de la fourniture des services et de l'accès à la clientèle. L'automatisation du calcul de la CLTV sur la base de ces facteurs produit des résultats plus rapides et permet aux banques de modifier ou d'améliorer leurs stratégies plus rapidement.

7. Assistants numériques et chatbots

Les assistants numériques et les chatbots ont révolutionné les services et la communication d'entreprise pour les banques. Les chatbots font sensation sur les réseaux sociaux. Qu'il s'agisse d'aider les gens à effectuer des tâches simples ou de leur offrir une expérience personnalisée, les assistants virtuels et les chatbots ont simplifié les opérations bancaires.

8. Reconnaissance vocale et analyse prédictive

Les banques ont pu tester des fonctionnalités de sécurité à l'aide de la reconnaissance vocale basée sur l'IA, qui peut confirmer automatiquement l'identité d'un client lorsqu'il appelle le service client. Compte tenu du succès de cette technologie, les clients peuvent être en mesure de parler et d'effectuer des tâches simples telles que transférer de l'argent, signaler des cartes de crédit et des guichets automatiques volés ou perdus, et recevoir une réponse précise avec un assistant virtuel.

La plupart des utilisateurs de banques urbaines dépendent fortement des services bancaires mobiles, qui ont cédé la place aux applications bancaires mobiles alimentées par l'IA. La plupart de ces applications offrent des services personnels, contextuels et prédictifs. Ce sont des applications intelligentes qui peuvent suivre le comportement de l'utilisateur et lui fournir des conseils et des informations personnalisés sur les économies et les dépenses.

Alignement sur les stratégies bancaires

La troisième étape après la collecte et la modélisation des données consiste à utiliser ces informations pour optimiser les campagnes marketing, créer des publicités pertinentes, automatiser la sensibilisation et optimiser l'intégration des clients. L'analytique est un pilier stratégique clé, en dehors des opérations, qui peut grandement améliorer des domaines fonctionnels tels que le risque, la conformité, la surveillance de la fraude et des actifs non performants (NPA) et le calcul de la VaR. Les banques peuvent réduire les coûts de service excessifs et augmenter la rentabilité si ces actions sont effectuées avec le moins d'obstacles.

L'avenir de la science des données dans le secteur bancaire

Pour repousser les limites de l'utilisation des données, l'avenir de la banque dépend fortement du chiffrement des données, de l'IA et du cloud computing. Étant donné que les données sensibles sont essentielles pour les entreprises, les données entièrement cryptées peuvent assurer la sécurité des registres impossibles à falsifier et également garantir la sécurité financière. Cela peut également aider à éliminer les vérifications par des tiers, accélérant ainsi les processus et économisant sur les frais de transaction.

D'autres ajustements révolutionnaires à l'avenir de la science des données dans le secteur bancaire sont observés dans les fonctions d'IA telles que la réponse automatisée du service client, la surveillance en temps réel des exigences réglementaires et l'algorithme ou le micro-trading. L'avenir de la banque comprend également le cloud computing, qui offre aux banques des ressources matérielles et logicielles illimitées qui peuvent les aider à évoluer vers le haut ou vers le bas selon leurs besoins.

La technologie cloud peut également aider les banques à réduire leurs coûts d'infrastructure, à améliorer leur flexibilité, à accroître leur efficacité et à servir leurs clients plus rapidement ; tout cela contribuera à une infrastructure plus efficace et assurera une meilleure relation avec les consommateurs. Cependant, le cloud computing implique des implications réglementaires importantes pour les banques. Certains des problèmes clés que les banques tentent actuellement de résoudre incluent la garantie de la continuité du service pour les clients face à tout incident potentiel sur le cloud et la nécessité de revenir à leurs propres bases de données dans de tels scénarios.

Parmi les autres problèmes importants en cours d'évaluation, citons la manière dont les informations personnelles sont stockées et utilisées, la protection des données des clients, la dépendance à l'égard de fournisseurs tiers et la sécurité de l'infrastructure cloud, ainsi que le mélange potentiel de données financières avec d'autres données sur des serveurs partagés.

Dernières pensées

L'avenir des données dans le secteur bancaire promet également que les équipes se débarrassent d'une approche « cloisonnée » et utilisent les informations pour l'ensemble de l'organisation. Avec la science des données, les entreprises sont susceptibles d'être plus connectées, au lieu d'utiliser des pratiques d'analyse distinctes.

Par exemple, l'analyse marketing et numérique (web, sociale et mobile), l'analyse du risque de crédit, l'analyse des opérations, l'analyse de la fraude et l'analyse de la conformité pourront exploiter les mêmes structures de données. Par exemple, une équipe cherchant à augmenter l'activation et la pénétration des produits par la vente croisée sur tous les canaux pourrait potentiellement découvrir des comportements frauduleux et des anomalies.

L'avenir de la banque impliquera de tirer parti des données collectées à partir de diverses sources pour obtenir des informations précises sur les clients et utiliser des analyses avancées à l'aide des technologies numériques pour augmenter les bénéfices et l'efficacité.

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