Vous savez quoi ? 2,5 quintillions d'octets de données ont été créés chaque jour ces dernières années, ce qui représente environ 90 % des données mondiales.

Dans le monde moderne, cette grande quantité de données n'est pas appelée Big Data, mais le processus d'analyse de ces données pour en dégager des tendances. Lorsque le volume et la taille des données dépassent les capacités de collecte des bases de données traditionnelles, l'analyse de données entre en jeu.

S'il fallait choisir un secteur parmi les 147 existants (selon LinkedIn) qui a le plus bénéficié de l'analyse de données, ce serait le secteur financier.

Eh bien, regardons d’abord quelques statistiques

• Selon une étude IDC, 28 % des banques et autres institutions financières investiront le plus dans le Big Data et l'analytique au cours des prochaines années.
• Par rapport à 2018, les solutions Big Data et l'analytique ont enregistré une hausse de 12 % (environ 189,1 milliards de dollars).
• Un rapport de l'International Data Centre indique que le chiffre d'affaires de l'analytique du Big Data progressera de 13,2 % par an, pour un chiffre d'affaires projeté de 274,3 milliards de dollars.

Aperçu de l'importance de l'analyse des données dans le secteur financier

La fidélisation client est un atout majeur sur les marchés B2B et B2C, et les banques en sont également conscientes.

Afin de mieux comprendre ces astuces pour fidéliser leurs clients, les banques et autres institutions financières, notamment celles du secteur de l'assurance, adoptent une approche proactive, notamment en introduisant l'analyse du Big Data dans leur secteur.

Voici quelques points clés pour comprendre l'importance de l'analyse de données.

Assurance de croissance et meilleur ciblage client

En analysant correctement les données de leurs clients, les banques et autres institutions comprendront leurs comportements commerciaux grâce à leur volume de transactions habituel.

Par exemple, si les banques constatent une baisse du volume de transactions, elles peuvent leur proposer de meilleures offres (par exemple, des taux d'intérêt réduits), ce qui pourrait se traduire par une meilleure fidélisation et l'acquisition d'un meilleur segment de clientèle.

Meilleure commercialisation des produits nouvellement conçus

Les institutions financières exploitent pleinement l'analyse du Big Data pour cibler leurs clients cibles, comme nous l'avons vu précédemment. Grâce à cette approche, elles conçoivent des produits plus performants, répondant aux attentes, aux besoins et aux exigences des clients, aujourd'hui comme demain.

Abordons maintenant en détail l'importance de l'analyse de données pour diverses grandes institutions financières, telles que :

Comment l'analyse des données s'avère bénéfique dans différents secteurs financiers

Banques

Prévision des risques

Grâce à l'analyse des données, les banques peuvent accéder au profil de risque détaillé des demandeurs de crédit, ce qui leur permet d'améliorer leurs politiques d'évaluation du crédit.

L'analyse des données offre un système d'alerte avancé qui permet aux banques de réduire leur coût du risque et de détecter les cas de fraude beaucoup plus tôt.

Optimisation du pouvoir de décision et de la productivité

Grâce à une analyse rigoureuse des données grâce à des outils d'analyse, les banques sont en mesure de fournir une réponse claire et précise à leurs clients dans les meilleurs délais. Des données plus précises facilitent la prise de décision au quotidien.

Sans filtrage des données ni données non structurées, installer un distributeur automatique au bon endroit, y apposer les numéros de guichet pour le service client et déterminer quel distributeur nécessite quel montant d'espèces aurait été une tâche ardue pour les banques.

Avec différents outils d'analyse, les banques peuvent désormais comprendre et prendre des décisions en conséquence.

Une touche personnelle pour chaque client

En matière d'expérience client améliorée et de personnalisation, le secteur de la distribution sera toujours en avance sur tous les autres secteurs.

Les banques et autres acteurs du secteur financier s'inspirent également du secteur de la distribution en matière d'expérience client et de personnalisation.

Des approches comme le « Tap and Go », la suggestion de produits basée sur l'historique d'achat et la création d'offres basées sur des données géographiques et des soldes saisonnières sont quelques-unes des astuces que les détaillants maîtrisent bien avant les autres secteurs.

De nombreux clients bancaires souhaitent et attendent des services similaires de leur banque. Une enquête révèle que 45 % des clients souhaitent bénéficier d'offres et de réductions de la part de leur banque, 40 % souhaitent des services plus personnalisés et 63 % acceptent de partager leurs informations personnelles avec les banques afin de recevoir des offres personnalisées sur les produits et services qui leur sont associés.

Assurance

Amélioration de la gestion des sinistres

L'utilisation d'outils d'analyse de données par le secteur de l'assurance lui permet de prioriser la gestion des sinistres. Dans ce secteur, deux termes sont très courants : les sinistres simples et les sinistres complexes.

L'analyse de données permet de comprendre et d'accélérer le règlement des sinistres simples et de mieux prendre en compte les cas complexes.

Consignation des sinistres

Lorsqu'un sinistre est déclaré, il est très difficile d'en cerner l'ampleur, la durée et la complexité. Or, dans ce type de situation, prévoir les sinistres et calculer précisément les pertes est essentiel, notamment pour les sinistres à long terme comme la responsabilité civile et les accidents du travail.

Des analyses de données précises permettent de calculer facilement les pertes en comparant un sinistre à des sinistres similaires.

Par la suite, chaque fois que votre compagnie d'assurance met à jour la date de votre sinistre, l'outil d'analyse réévalue la réserve pour sinistres, vous donnant ainsi une idée du montant nécessaire pour vos futurs sinistres.

coopérative de crédit

Augmenter le nombre d'adhérents

Un vieux dicton dit que chacun devrait aider son prochain, et c'est sur cette même base que les coopératives de crédit ont été créées il y a de nombreuses années. C'est grâce à l'interaction et à la touche personnelle des coopératives de crédit qu'elles se distinguent des banques.

L'évolution constante du secteur bancaire, avec l'introduction des services bancaires mobiles et en ligne, a représenté une menace pour les coopératives de crédit. Cependant, diverses approches proactives en matière d'analyse de données peuvent offrir la possibilité de personnaliser les interactions avec les clients cibles et de leur donner le sentiment d'être connectés grâce à une attention personnalisée.

Cela fera la différence et augmentera le nombre d'adhérents.

Augmentation de la clientèle cible et de sa fidélité

Grâce aux outils d'analyse, il est facile d'identifier les membres qui ont besoin d'un produit ou d'un service en fonction de leur comportement d'achat (après analyse du profil).

Une fois identifié, il est facile pour les membres ciblés de contacter rapidement le membre ciblé. En y regardant de plus près, on comprend qu'un client ne peut être fidèle que si on lui accorde une attention particulière, et c'est en personnalisant les approches client que l'on peut avoir des clients fidèles et satisfaits.

Plusieurs programmes d’analyse vous permettent d’être au courant des concurrents, c’est-à-dire des banques, et vous offrent des opportunités.

Gestion de placements

Découvrir la valorisation

Les outils d'analyse récemment développés nous permettent de prendre conscience que la valorisation d'une entreprise ne dépend pas uniquement des états financiers et des chiffres.

En réalité, elle est aujourd'hui influencée par l'environnement de l'entreprise et d'autres facteurs sociaux. Ceci est rendu possible grâce à la validation des techniques d'analyse de données utilisées par les entreprises pour acquérir un large éventail de données issues de l'actualité, des réseaux sociaux, des événements et des facteurs politiques.

Ces facteurs fournissent ensuite la valeur réelle de l'entreprise et, sur cette base, permettent d'évaluer la rentabilité de l'investissement.

Investissement rentable

Comme nous le savons tous, le e-commerce connaît depuis quelques années un essor considérable grâce au trafic web, ce qui en fait un enjeu majeur pour différents secteurs.

C'est pourquoi de plus en plus d'entreprises migrent leurs transactions hors ligne vers des transactions en ligne modernisées via différents portails et passerelles.

Dans ce genre de situations, l’analyse des données joue un rôle crucial en visualisant efficacement le trafic Web et son impact sur la part de marché en temps réel, de sorte que pour l’investisseur, il est facile de décider d’investir ou non dans une entreprise particulière.

Principaux outils d'analyse de données

1. Apache Hadoop

Apache Hadoop est reconnu comme le summum du traitement de données à grande échelle. Ce framework open source dédié au Big Data peut être exploité via le cloud et ne requiert que très peu de matériel.

Caractéristiques :

• HDFS : le système de fichiers distribué Hadoop est compatible avec une bande passante très élevée.
• MapReduce : un modèle hautement adaptable pour le traitement et le filtrage du Big Data.
• YARN : fonctionnalité interne de l'outil permettant à la ressource de planifier son travail et sa gestion au plus haut niveau.
• Bibliothèques Hadoop : permet aux modules tiers de fonctionner avec Hadoop.

2. Splice Machine

Splice Machine est un outil d'analyse de Big Data très utile, dont l'architecture est accessible sur plusieurs clouds publics tels qu'Azure, AWS et Google.

Fonctionnalités :

• Il peut évoluer de quelques nœuds à un grand nombre pour optimiser les applications à chaque niveau.
• Réduit les interférences de gestion, est plus rapide à utiliser et réduit le facteur de risque.
• Consomme rapidement des informations en continu, crée, teste et envoie des modèles d'IA.

 3. Plotly

Cet outil permet de créer des graphiques et des tableaux de bord pour partager du contenu en ligne.

Fonctionnalités :

• Une fois les données téléchargées, elles peuvent facilement être transformées en un graphique attrayant et informatif.
• Idéal pour la provenance des données, car il fournit aux industries auditées des informations analysées en profondeur.
• Vous pouvez héberger un nombre illimité de fichiers publics grâce à ses offres communautaires gratuites.

Conclusion:

Depuis quelques décennies, le Big Data est une source majeure de croissance pour de nombreux secteurs, mais il revêt une valeur particulière pour le secteur financier.

Les banques, les coopératives de crédit, les sociétés de gestion de placements et bien d'autres investissent massivement dans l'analyse et les outils analytiques pour améliorer leurs processus d'analyse commerciale.