Comment les banques utilisent le Big Data pour optimiser leurs services ?
Dans un contexte de concurrence accrue et de dématérialisation croissante des transactions, les banques sont confrontées à de nombreux défis pour satisfaire les besoins de leurs clients et améliorer la gestion des risques.
Pour relever ce défi, les banques se tournent de plus en plus vers une ressource précieuse et puissante : le Big Data. Grâce à cette technologie, elles sont en mesure de prendre des décisions éclairées, basées sur des informations fiables et détaillées.
D’après l’étude Seagate & IDC, Le volume de données à analyser d’ici 2025 s’élève à 163 Milliards Téraoctets, tout secteur confondu. Par ailleurs, le secteur bancaire est depuis longtemps l’un des plus importants producteurs de Data. Découvrons comment le Big Data devient un atout majeur pour ces établissements financiers.
L'exploitation du Big Data par les banques :
Les banques accumulent une grande quantité de données provenant de diverses sources, notamment les transactions financières, les historiques de comptes (retraits, versements…), les données démographiques et comportements des clients, les interactions en ligne, les réseaux sociaux, etc. Ces données sont fournies, illustrées et analysées pour obtenir des informations précieuses et améliorer la prise de décision.
Les banques recueillent une multitude de données financières sur leurs clients : allant des transactions aux habitudes d’achat et préférences personnelles. En utilisant des algorithmes d’analyse de données sophistiquées (Machine Learning, algorithmes de classification et régression…), les banques peuvent assimiler les besoins spécifiques de leurs clients et leur proposer des produits et services adaptés. Les institutions bancaires peuvent ainsi recommander des services financiers au bon moment, en fonction des habitudes de dépenses et des objectifs d’épargne par exemple.
D’après une étude menée par Allianz Trade (le leader européen de l’assurance contre la fraude) et la DFCG (l’association nationale des Directeurs Financiers et de Contrôle de Gestion), 69% des entreprises françaises affirment avoir été victimes d’au moins 1 tentative de fraude en 2022.
La fraude est un problème majeur pour les banques, et le Big Data peut-être un outil précieux pour lutter contre ce fléau. La détection et la prévention des fraudes ont été grandement rendues possibles grâce à l’apprentissage automatique, qui tire profit du big data. Les risques de sécurité que représentaient autrefois les cartes de crédit ont été réduits grâce à des processus analytiques qui analysent les habitudes d’achat. Dorénavant, en cas de vol d’informations confidentielles liées aux cartes bancaires, les banques peuvent instantanément bloquer la carte et la transaction, puis informer le client des menaces pesant sur sa sécurité.
Les banques utilisent traditionnellement des données telles que l’historique de crédit et les informations financières pour prendre des décisions en matière de crédit. Avec l’avènement du Big Data, les institutions financières peuvent désormais exploiter une gamme beaucoup plus large de données pour évaluer la solvabilité des emprunteurs potentiels.
Aujourd’hui, les grandes décisions financières telles que les investissements et les prêts reposent sur des outils de Machine Learning impartiaux. Les décisions prises en se basant sur l’analyse prédictive prennent en compte tous les aspects : la conjoncture économique, la segmentation des clients, le capital des entreprises, les données de crédit, les antécédents financiers, les comportements de remboursement et d’autres facteurs. Ceci permet d’identifier et d’anticiper les risques potentiels tels que les mauvais investissements ou les mauvais payeurs et de prendre des décisions éclairées concernant l’octroi de prêts.
• Dans un secteur bancaire en perpétuelle évolution, l’exploitation du Big Data représente un avantage concurrentiel majeur. Les banques qui utilisent intelligemment les données disponibles seront en mesure d’optimiser leurs services, améliorer leur gestion des réclamations et renforcer la satisfaction client.
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