Avantages de l’analyse prédictive dans le secteur financier

Le saviez-vous? Selon Statistica, le marché des logiciels d’analyse prédictive devrait atteindre plus de 41 milliards de dollars américains d’ici 2028. Qu’est-ce que cela signifie pour les institutions financières ? Outre le commerce de détail et les soins de santé, les banques et les institutions financières traitent quotidiennement d’énormes quantités de données, qu’il s’agisse de données sur les clients, les transactions ou les applications. Toutes les données peuvent changer la donne en permettant de prédire les résultats futurs à l’aide de l’analyse prédictive. Les institutions financières qui adoptent des modèles de ML dans leurs opérations peuvent prévoir avec précision leurs objectifs financiers et les comportements de leurs clients (nouveaux et anciens) et prendre des décisions éclairées pour augmenter leurs revenus.

Êtes-vous un décideur au sein d’une institution financière qui souhaite utiliser des modèles de ML ? Vous y êtes ! Vous trouverez ci-dessous quelques avantages de l’analyse prédictive dans le secteur financier.

1. Prévision des défauts de paiement des prêts

Défis à relever: Les banques sont préoccupées par les taux de défaillance élevés, qui entraînent des pertes financières substantielles et affectent la qualité du portefeuille de crédit. Les modèles traditionnels d’évaluation du crédit ne suivent que des points de données limités, reflétant de manière imprécise le risque de l’emprunteur dans des conditions économiques volatiles.

Avantages de l’analyse prédictive

L’analyse prédictive s’appuie sur un ensemble de données plus large, notamment l’historique des transactions, les habitudes de consommation, l’activité des médias sociaux et les données comportementales. Des algorithmes avancés d’apprentissage automatique analysent ces divers points de données pour créer des profils de risque plus précis et plus dynamiques. L’analyse prédictive permet aux banques de prendre des décisions de prêt mieux informées, de fixer des taux d’intérêt appropriés et de mettre en œuvre des stratégies ciblées d’atténuation des risques.

2. Prévision de désabonnement

Défis à relever: Identifier les clients qui risquent de partir est un défi pour les institutions financières, car les raisons de l’abandon peuvent varier, allant de l’insatisfaction du service à de meilleures offres de la part des concurrents. En outre, l’attrition de la clientèle a un impact direct sur le chiffre d’affaires et la part de marché des institutions financières.

Avantages de l’analyse prédictive

Les modèles prédictifs peuvent identifier les signes avant-coureurs d’un désabonnement en analysant les schémas d’utilisation des services, l’historique des transactions des clients, les niveaux d’engagement et le retour d’information. Grâce à ces informations, les banques peuvent traiter les problèmes de manière proactive en proposant des réductions personnalisées et en renforçant l’engagement des clients grâce à des messages ciblés, ce qui permet d’augmenter les taux de fidélisation de la clientèle.

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3. Détection de la fraude

Défis à relever: Les activités frauduleuses telles que l’usurpation d’identité, la prise de contrôle de comptes et la fraude aux transactions représentent des risques importants, en particulier dans les institutions financières. En revanche, les systèmes traditionnels de détection des fraudes peinent à suivre les nouvelles activités frauduleuses, ce qui entraîne des fraudes non détectées et des faux positifs.

Avantages de l’analyse prédictive

Comme les modèles prédictifs apprennent continuellement de nouvelles données au jour le jour, il est plus facile d’identifier les anomalies et les schémas inhabituels qui pourraient être le signe d’une fraude. Ces modèles analysent le comportement de l’utilisateur, les données de transaction et d’autres facteurs pertinents afin de signaler les activités les plus suspectes dans le système par une alerte préalable. Cette fonction permet une détection précise et plus rapide des fraudes potentielles, ce qui renforce la sécurité.

4. Vente croisée et vente incitative

Défis à relever : Identifier le bon produit ou service à offrir aux clients appropriés au bon moment est une démarche intelligente pour maximiser les revenus. Cependant, sans une analyse approfondie des préférences et des besoins des clients, les banques et les institutions financières risquent de manquer des opportunités de vente incitative et de vente croisée.

Avantages de l’analyse prédictive

Les modèles prédictifs évaluent l’historique des transactions, les profils des clients et l’utilisation des produits pour trouver des modèles et prédire les besoins futurs. Par exemple, un grand voyageur aérien peut avoir besoin d’une carte de crédit de voyage personnalisée. En tenant compte de ces informations, les banques peuvent personnaliser leurs offres en fonction de chaque client, ce qui stimule les ventes globales.

5. Optimisation du service à la clientèle

Défis à relever : Avec l’avancée des canaux numériques tels que les applications mobiles, la banque en ligne, les chatbots et les médias sociaux, les banques doivent fournir des expériences de service transparentes à travers de multiples points de contact. Il peut être complexe pour les institutions financières de maintenir la cohérence de leur service à la clientèle entre les différents canaux.

Avantages de l’analyse prédictive

Les modèles d’analyse prédictive peuvent prévoir les futures demandes de renseignements des clients, les demandes de services et les volumes d’interaction sur la base des tendances saisonnières, des données historiques et de la dynamique du marché. En prévoyant avec précision les besoins en services, les banques peuvent optimiser les niveaux de personnel, allouer les ressources de manière efficace et réduire les temps d’attente.

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