Comment l’analyse des données est-elle utilisée dans le secteur financier et bancaire ?
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Cet article explique comment les banques et les institutions financières utilisent l’analyse de données pour surmonter les problèmes et les défis auxquels elles sont confrontées aujourd’hui, tels que la faiblesse des revenus, les menaces pour la sécurité et la lourdeur de la charge de travail dans divers domaines de la demande, de l’offre et de la gestion des risques.
L’analyse des données est devenue le mot à la mode au cours de la dernière décennie, et de nombreuses organisations ont intégré une forme ou une autre de science des données dans leurs opérations.
Les banques ne font pas exception à la règle.
L’intérêt croissant pour l’utilisation de l’analyse des données dans le secteur bancaire s’explique par les changements de plus en plus importants qui se sont produits dans ce secteur.
Des changements technologiques, des changements dans les attentes des gens et des changements dans la structure et le comportement du marché.
L’avènement et l’application de l’analyse des données ont aidé le secteur bancaire à optimiser ses processus et à rationaliser ses opérations, améliorant ainsi son efficacité et sa compétitivité.
De nombreuses banques s’efforcent d’améliorer l’analyse de leurs données, principalement pour se démarquer de la concurrence ou pour prévoir les tendances émergentes susceptibles d’affecter leurs activités. Cet article de blog explore les raisons pour lesquelles les banques ont besoin de l’analyse des données et comment les banques utilisent l’analyse des données pour divers processus.
Il s’accompagne d’une étude de cas sur la façon dont Zuci Systems a aidé une banque centenaire avec l’ingénierie et l’analyse des données. Si vous êtes un décideur dans le secteur de la finance et de la banque et que vous souhaitez prendre une longueur d’avance en prenant de meilleures décisions, ce blog est fait pour vous.
Pourquoi les banques ont-elles besoin de l’analyse des données ?
La plupart d’entre nous entretiennent une relation de confiance avec leurs banques et institutions financières.
Nos relations avec les banques sont fondées sur la confiance, la loyauté et le service personnalisé.
Cependant, la sophistication croissante des services et des produits bancaires a fait naître le besoin d’outils décisionnels efficaces permettant de prendre de meilleures décisions à partir des données disponibles.
La consultation de documents et de chiffres ne suffit plus à influencer vos activités.
Le secteur bancaire doit utiliser ses données à des fins d’analyse et d’amélioration de la prise de décision.
En analysant les données, vous serez en mesure de déterminer comment maximiser vos profits et améliorer les relations commerciales et le service à la clientèle.
C’est là que vous avez besoin de l’analyse des données.
L’évaluation de vos documents et de vos données transactionnelles vous permettra d’obtenir une meilleure image de votre entreprise et de ses activités.
Comment les banques utilisent-elles l’analyse des données ?
L’analyse des données dans le secteur financier et bancaire est principalement utilisée dans la gestion de la demande, de l’offre et du risque. Alors que l’approche traditionnelle de l’analyse dans le secteur financier et bancaire consistait à générer des rapports et des tableaux de bord, les banques et les institutions financières d’aujourd’hui utilisent l’analyse des données de manière plus ciblée.
Les banques veulent savoir si leurs clients paient à temps.
Elles veulent savoir comment leurs clients utilisent leurs cartes de crédit.
Elles veulent aussi savoir si les clients utilisent certains produits de la banque.
Elles veulent également suivre les aspects liés à la sécurité en adoptant une approche prédictive plutôt que réactive.
Bien que l’analyse des données soit de plus en plus courante dans les banques et les institutions financières, elle est encore relativement récente.
Il ne s’agit pas encore d’une pratique standard et elle n’est pas toujours utilisée de la même manière par toutes les banques et institutions financières.
Par exemple, de nombreuses personnes pensent que les scores de crédit sont des chiffres statiques et immuables, alors qu’ils sont en fait dynamiques et évoluent constamment au fur et à mesure que de nouvelles informations arrivent ou que d’anciennes informations sont mises à jour. Examinons quelques exemples d’analyses de données utilisées dans le secteur bancaire pour la gestion de la demande, de l’offre et du risque.
Exemples de la manière dont les banques et les institutions financières utilisent l’analyse de données pour gérer les risques.
a. Détection de la fraude
Si la réduction de la fraude est un objectif commun aux banques et aux institutions financières, l’analyse peut être utilisée pour gérer le risque au lieu de simplement détecter la fraude. L’analyse peut être utilisée pour identifier et évaluer les clients individuels qui présentent un risque de fraude, puis appliquer différents niveaux de contrôle et de vérification à ces comptes.
L’analyse du risque des comptes permet aux banques et aux institutions financières de savoir à quoi donner la priorité dans leurs efforts de détection de la fraude.
b.
Modélisation des risques pour les banques d’investissement
La modélisation du risque consiste à simuler l’évolution d’un portefeuille d’actifs (actions, obligations, contrats à terme, options, etc.) ou d’un seul actif (tel qu’un taux d’intérêt) en réponse à différents scénarios. Lorsque la modélisation du risque est effectuée correctement et de manière cohérente pour tous les actifs, vous pouvez réduire le risque global de votre portefeuille et améliorer sa performance. Par exemple, si une banque souhaite effectuer une opération de banque d’investissement, elle devra prendre en compte les éléments suivants :
- Quels sont les rendements attendus ?
- Quels sont les risques ?
- Quelle est leur probabilité ?
- Quelle est l’importance de cette transaction par rapport à d’autres alternatives ?
Les modèles de risque sont utilisés dans de nombreux domaines avec les institutions financières pour décrire le degré de risque des choses, ce qui est susceptible de se produire et combien il en coûtera pour atténuer le risque.
Nous examinerons plus loin d’autres modèles de ce type.
c. Analyse du risque de crédit
Les banques et les institutions financières utilisent l’analyse pour gérer le risque associé aux prêts qu’elles accordent.
Pour ce faire, elles contrôlent les données qu’elles recueillent sur les clients individuels.
Ces données peuvent inclure, mais ne sont pas limitées à :
- Score de crédit du client
- Utilisation des cartes de crédit (combien vous devez)
- Montants dus sur différentes cartes de crédit (dette totale)
- Montants dus sur différents types de crédit (dette totale/crédit total)
L’analyse du risque de crédit est l’analyse de données historiques pour comprendre la solvabilité d’un emprunteur ou pour évaluer le risque lié à l’octroi d’un prêt.
Les résultats de l’analyse aident les banques et les institutions financières à évaluer leurs risques et ceux de leurs clients.
d.
Risque opérationnel et risque de liquidité
Le terme “risque opérationnel” est utilisé pour décrire le potentiel de perte dû aux actions entreprises par l’entreprise.
Le risque opérationnel englobe les risques spécifiques à une institution financière donnée.
En revanche, le risque de liquidité est de nature plus macroéconomique et englobe des questions telles que les fluctuations des taux d’intérêt, les variations des taux de change et les variations de la valeur d’autres instruments financiers, tels que les obligations.
Les risques opérationnels sont des pertes éventuelles résultant directement des risques associés aux opérations quotidiennes de l’institution, c’est-à-dire la fraude, le vol, les atteintes à la sécurité informatique, les erreurs de jugement ou l’incompétence au niveau de la direction. Par exemple, une banque dispose d’un nombre limité de guichets automatiques.
Si elle ne dispose pas d’un nombre suffisant de guichetiers en permanence, elle peut accroître son risque opérationnel en n’ayant pas assez de personnel pour servir correctement les clients.
Le risque de liquidité, quant à lui, est la menace que les actifs d’une banque tombent en dessous du montant nécessaire pour honorer ses engagements. Le risque de liquidité survient lorsque la disponibilité des fonds est insuffisante ; il peut être causé par des prêts irrécouvrables (qui peuvent ne jamais être remboursés) ou des flux de trésorerie inférieurs aux prévisions (tels que des revenus/dépôts inférieurs). Cette dernière est particulièrement risquée pour les banques, car leurs sources de financement sont principalement des dépôts, qui sont payés nets d’intérêts. Un problème de liquidité peut rapidement obliger la banque à faire appel au gouvernement pour obtenir des garanties de prêt ; il s’agit d’une mesure particulièrement coûteuse et risquée si les rendements des obligations d’État et d’autres titres chutent. Pour gérer ces risques, les banques utilisent des outils d’analyse de données pour détecter les situations où la probabilité de défaut de paiement est plus élevée, ce qui leur permet de prendre des mesures précoces avant que la situation ne devienne incontrôlable.
Exemples de la manière dont les banques et les institutions financières utilisent l’analyse pour gérer l’offre (ex : gérer les flux de trésorerie).
a. Analyse de la performance des ventes
Lorsqu’un client franchit les portes de votre établissement, il peut se passer un grand nombre de choses.
Une personne peut entrer et vous dire qu’elle a 20 000 dollars en liquide et qu’elle souhaite les déposer pour ouvrir un compte courant.
Ou peut-être rencontrez-vous un banquier à la recherche d’un investissement particulier.
Quoi qu’il en soit, lorsque vous vendez quelque chose, une chose se produit toujours : Vous finirez par recevoir une certaine somme d’argent.
C’est évident, mais ce qui ne l’est pas, c’est la quantité d’argent – et l’impact de votre analyse des performances sur la quantité d’argent que vous recevrez, sur l’impact de cette somme sur votre entreprise et sur votre capacité à continuer à vous développer.
La réponse à cette question dépend de plusieurs facteurs : Combien de clients entrent dans votre entreprise ?
Qu’achètent-ils ?
Et quels sont ceux qui réalisent suffisamment d’affaires pour faire la différence ? L’analyse des performances est un autre moyen de mesurer les performances dans le temps – qu’il s’agisse des ventes ou des flux de trésorerie – et elle vous permet de suivre et de mesurer les résultats sur plusieurs périodes afin de déterminer ce qui se passe à chaque étape de votre activité.
b.
Analyse des ventes des succursales et des canaux en ligne
D’une certaine manière, les banques et les institutions financières traitent leurs succursales et leurs ventes en ligne comme une chaîne d’approvisionnement qu’elles doivent gérer.
Les banques doivent tenir compte du montant des liquidités dont elles disposent, de ce qui entre par le canal et de ce qui en sort.
Lorsque vous effectuez une analyse de données et que vous souhaitez connaître la différence entre vos canaux en agence et en ligne, vous pourriez être surpris de voir à quel point cela affecte votre activité.
En résumé, les ventes en agence sont plus rentables par personne, mais elles représentent un pourcentage plus faible des ventes totales.
Les transactions en ligne représentent un pourcentage plus élevé du chiffre d’affaires total par client, mais elles ne génèrent pas autant de bénéfices par vente.
Dans la plupart des cas, il s’agit de se concentrer sur la situation dans son ensemble.
C’est là que l’analyse des données entre en jeu.
c. Chatbots et assistants virtuels pilotés par l’IA
Les chatbots et les assistants virtuels pilotés par l’IA peuvent vous aider à réduire le temps que vous ou vos employés consacrez à vos tâches quotidiennes.
Ces chatbots et assistants virtuels peuvent être utilisés dans de nombreuses situations :
- Contribuer au service à la clientèle et à la gestion des connaissances.
- Remplacer les processus manuels tels que l’envoi d’un courrier électronique ou l’appel d’une salle.
- Augmenter l’engagement des clients grâce à des interactions personnalisées.
Ce ne sont là que quelques exemples de la manière dont les banques et les institutions financières utilisent l’IA pour mieux servir leurs clients.
Il existe de nombreux autres exemples d’utilisation de l’IA par les institutions financières, notamment : l’acquisition de connaissances sur les habitudes de leurs clients afin de leur proposer des solutions plus personnalisées ; la fourniture de conseils plus pertinents sur les investissements ; la fourniture de conseils basés sur les investissements déjà effectués par les clients ; et l’amélioration des relations avec les clients grâce à des campagnes de marketing efficaces.
Exemples de la manière dont les banques et les institutions financières utilisent l’analyse pour gérer la demande.
a. Marketing personnalisé
Pour les institutions financières, le principal défi consiste à gérer la demande.
En se concentrant sur leurs clients les plus rentables, les banques peuvent tirer des bénéfices d’un système qui leur donne accès à un client qu’elles n’auraient peut-être pas eu autrement.
Pour y parvenir, les banques doivent savoir qui sont leurs clients les plus rentables.
C’est là que l’analyse entre en jeu.
Aujourd’hui, les banques utilisent diverses sources de données pour déterminer qui elles doivent cibler avec des messages et des offres marketing.
b.
Prédiction de la valeur de la durée de vie
La valeur du cycle de vie du client (CLV) est un terme utilisé pour décrire le montant qu’un client est susceptible de dépenser auprès d’une banque au cours de sa vie.
Cette notion diffère de la vision traditionnelle de la valeur de la marque, qui fait référence au montant qu’un client est prêt à payer pour un produit ou un service.
Pour que les banques et les institutions financières puissent optimiser leurs modèles d’entreprise, elles doivent prendre en compte les deux mesures de la valeur client.
Les analyses traditionnelles ont tendance à se concentrer sur la première et à ignorer la seconde, ce qui peut avoir un impact significatif sur le chiffre d’affaires.
Il n’est donc pas surprenant que la prédiction de la CLV soit devenue l’un des outils les plus importants pour comprendre les besoins et les désirs des clients.
c. Moteurs de recommandation
Les banques et les institutions financières ne se contentent pas d’observer comment leurs clients actuels utilisent les produits qu’elles proposent ; elles se concentrent également sur la manière d’attirer de nouveaux clients.
Lorsqu’il s’agit de gérer l’aspect demande de l’équation, les banques et les institutions financières utilisent l’analyse pour développer des modèles prédictifs qui prennent en compte les caractéristiques individuelles des clients.
Ces modèles peuvent être utilisés pour évaluer les modèles de comportement des consommateurs, comme la cote de crédit, le niveau de revenu, etc.
Ces modèles permettent de comprendre le comportement des différents segments de la population, ce qui permet de personnaliser davantage les produits et les services.
L’essentiel est que toutes ces actions soient menées sans perturber l’expérience de vos clients avec votre marque.
Alors, au lieu de penser uniquement à la manière d’inciter les gens à acheter chez vous, pourquoi ne pas penser aussi à la manière de les fidéliser ?
Une étude de cas : Comment la City Union Bank a utilisé la science des données
City Union Bank est l’une des plus anciennes banques de l’Inde, avec une histoire de plus de 100 ans, offrant une large gamme de services bancaires, dépôts, prêts, comptes d’épargne/courants, et recherchait une solution technologique intelligente pour transformer l’approche actuelle de souscription de ses prêts d’or.
L’objectif de la banque était de réduire la dépendance à l’égard de la souscription manuelle des prêts d’or et de mettre en œuvre une approche scientifique pour améliorer la précision de l’évaluation des risques avec des informations plus approfondies pour les emprunteurs existants et les nouveaux emprunteurs potentiels. Regardez la vidéo ci-dessous, où notre client, Padmanaban T A, responsable de la banque numérique chez City Union Bank, explique comment Zuci Systems a aidé à réduire la dépendance à la souscription manuelle des prêts d’or et a mis en œuvre une approche scientifique pour améliorer la précision de l’évaluation des risques avec des connaissances plus approfondies pour leurs emprunteurs existants et nouveaux emprunteurs potentiels.
Découvrez comment Zuci Systems a mis en œuvre une solution d’ingénierie des données de bout en bout pour réduire les risques et les préjugés entre les emprunteurs.
Réflexions finales
L’analyse des données est aujourd’hui un élément clé du bon fonctionnement des institutions financières.
Elle permet de consolider toutes les données et tous les rapports en une petite quantité de données.
Une fois que vous disposez de toutes vos données, vous pouvez facilement en tirer des conclusions.
La question n’est pas tant de savoir pourquoi votre entreprise devrait utiliser l’analyse des données, mais plutôt de savoir comment naviguer à travers les options et choisir ce qui vous convient le mieux.
Commencez dès aujourd’hui à mettre en place une organisation axée sur les données, afin de mieux répondre aux demandes de vos clients.
Les services de science des données et d’analyse de Zuci aident à révéler les tendances et les mesures perdues dans votre masse d’informations pour vous permettre de prendre de meilleures décisions commerciales. Planifiez un appel de 30 minutes avec nos ingénieurs en données pour identifier et résoudre vos problèmes de données et devenir une institution financière axée sur les données.
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