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Comment l’analyse de données est-elle utilisée dans le secteur financier et bancaire ?
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 les faibles revenus, les menaces de sécurité et les lourdes charges de travail dans divers domaines de la demande, de l’offre et de la gestion des risques.
L’analyse de données est devenue le grand mot à la mode au cours de la dernière décennie, de nombreuses organisations intégrant une certaine forme de science des données dans leurs opérations. Et les banques ne font pas exception.
L’intérêt croissant pour l’utilisation de l’analyse de données dans le secteur bancaire est dû aux changements accrus qui se sont produits dans ce secteur. Changements dans la technologie, changements dans les attentes des gens et changements dans la structure et le comportement du marché.
L’avènement et l’application de l’analyse de 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 travaillent à l’amélioration de leurs analyses de données, principalement pour leur donner un avantage face à la concurrence ou pour prévoir les tendances émergentes qui peuvent affecter leurs activités. Ce billet de blog explore pourquoi les banques ont besoin d’analyse de données et comment les banques utilisent l’analyse de données pour divers processus. Avec 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 financier et bancaire et que vous souhaitez prendre de meilleures décisions commerciales, ce blog est fait pour vous.
Ok, commençons !
Pourquoi les banques ont-elles besoin d’analyses de données ?
La plupart d’entre nous ont une relation de confiance avec nos 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 alimenté le besoin d’outils de prise de décision efficaces pour permettre de meilleures décisions à partir d’informations sur les données.
L’affichage de documents et de chiffres à lui seul n’est plus quelque chose qui peut influencer vos activités. Le secteur bancaire doit utiliser ses données pour l’analyse et une meilleure prise de décision.
Lorsque vous analysez les données, vous serez en mesure de déterminer comment vous pouvez maximiser vos profits et améliorer les relations commerciales et le service client. C’est là que vous avez besoin d’analyse de données. L’évaluation de vos documents et données transactionnelles vous aidera à créer une meilleure image de votre entreprise et de ses opérations.
Comment les banques utilisent-elles l’analyse de données ?
L’analyse de données dans le secteur financier et bancaire est principalement utilisée dans la gestion de la demande, de l’offre et des risques.
Alors que l’approche traditionnelle de l’analyse dans la finance et la banque consistait à générer des rapports et des tableaux de bord, les banques et les institutions financières d’aujourd’hui utilisent l’analyse de données de manière plus ciblée.
Les banques veulent savoir si leurs clients paient à temps. Ils veulent savoir comment leurs clients utilisent leurs cartes de crédit. Et ils veulent savoir si les clients utilisent certains produits avec la banque. Aussi, pour garder une trace des aspects de sécurité avec une approche prédictive plutôt qu’une approche réactive.
Bien que l’analyse de données devienne courante pour les banques et les institutions financières, elle est encore relativement nouvelle. Ce n’est pas encore une pratique courante 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 cotes de crédit sont des chiffres statiques et immuables, mais elles sont en réalité dynamiques, évoluant constamment à mesure que de nouvelles informations arrivent ou que d’anciennes informations sont mises à jour.
Examinons quelques exemples d’analyse de données utilisées dans le secteur bancaire pour la gestion de la demande, de l’offre et des risques.
Exemples de la façon dont les banques et les institutions financières utilisent l’analyse de données pour gérer les risques.
une. Détection de fraude
Alors que la réduction de la fraude est un objectif commun pour les banques et les institutions financières, l’analyse peut être utilisée pour gérer les risques au lieu de simplement détecter la fraude.
Les analyses peuvent être utilisées pour identifier et évaluer les clients individuels qui présentent un risque de fraude, puis appliquer différents niveaux de surveillance et de vérification à ces comptes. L’analyse du risque des comptes permet aux banques et aux institutions financières de savoir ce qu’il faut prioriser dans leurs efforts de détection des fraudes.
b. Modélisation des risques pour les banques d’investissement
La modélisation des risques est le processus de simulation de la façon dont un portefeuille d’actifs (actions, obligations, contrats à terme, options, etc.) ou un seul actif (tel qu’un taux d’intérêt) évolue en réponse à différents scénarios. Lorsque la modélisation des risques est effectuée correctement et de manière cohérente sur tous les actifs, vous pouvez réduire le risque global de votre portefeuille et améliorer ses performances.
Par exemple, si une banque souhaite effectuer une transaction de banque d’investissement, elle devra tenir compte des éléments suivants :
- Quels sont les retours 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 à quel point les choses sont risquées, ce qui est susceptible de se produire et combien il en coûtera pour atténuer les risques. Nous examinerons plus de modèles de ce type ci-dessous.
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. Cela se fait en surveillant les données qu’ils recueillent sur les clients individuels. Ces données peuvent inclure, mais sans s’y limiter :
- Pointage de crédit client
- Utilisation de la carte 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.
ré. Risque opérationnel et de liquidité
Le terme « risque opérationnel » est utilisé pour décrire le potentiel de perte dû aux mesures prises par l’entreprise. Le risque opérationnel englobe les risques propres à une institution financière particulière.
En revanche, le risque de liquidité est de nature plus macro et comprend des problèmes tels 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 les pertes possibles qui résultent directement des risques associés aux opérations quotidiennes de l’institution, c’est-à-dire la fraude, le vol, les atteintes à la sécurité informatique, l’erreur de jugement ou l’incompétence au niveau de la direction.
Par exemple, une banque dispose d’un nombre limité de guichets automatiques. Si la banque n’a pas suffisamment de caissiers en service à tout moment, elle peut augmenter son risque opérationnel en ayant trop peu de personnel pour servir correctement les clients.
Alors que le risque de liquidité est la menace que les actifs d’une banque tombent en dessous du montant requis pour faire face à ses engagements.
Le risque de liquidité survient lorsque la disponibilité des fonds est insuffisante ; elle peut être causée par des créances douteuses (qui peuvent ne jamais être remboursées) ou des flux de trésorerie inférieurs aux prévisions (tels que des revenus/dépôts inférieurs). Ce dernier est particulièrement risqué pour les banques car leurs sources de financement sont principalement des dépôts, qui sont versés 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 étape particulièrement coûteuse et risquée si les rendements des obligations d’État et d’autres titres baissent.
Pour gérer ces risques, les banques utilisent des outils d’analyse de données pour détecter les situations où la probabilité de défaut de paiement sur les prêts est plus élevée, ce qui leur permet de prendre des mesures précoces avant que les choses ne dégénèrent.
Exemples de la façon dont les banques et les institutions financières utilisent l’analytique pour gérer l’approvisionnement (par exemple : gérer les flux de trésorerie).
une. Analyse des performances des ventes
Lorsqu’un client franchit les portes, il y a un large éventail de choses qui peuvent se produire. Quelqu’un pourrait entrer et vous dire qu’elle a 20 000 $ en espèces qu’elle veut déposer pour ouvrir un compte courant. Ou peut-être rencontrez-vous un banquier qui recherche un investissement particulier. Quoi qu’il en soit, lorsque vous vendez quelque chose, il y a toujours une chose qui arrive : vous vous retrouvez avec une certaine somme d’argent.
C’est évident, mais ce qui n’est pas évident, c’est le montant d’argent – et l’impact de votre analyse de performance sur le montant d’argent que vous recevez et son impact sur votre entreprise, et si vous pouvez continuer à croître. La réponse à cette question dépend de plusieurs facteurs : Combien de clients entrent ? Qu’est-ce qu’ils achètent ? Et lesquels font suffisamment d’affaires pour faire la différence ?
L’analyse des performances n’est qu’un autre moyen de mesurer les performances au fil du temps, qu’il s’agisse des performances des ventes ou de l’analyse 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 en succursale et en ligne
D’une certaine manière, les banques et les institutions financières traitent leurs succursales et leurs canaux de vente en ligne comme une chaîne d’approvisionnement qu’elles doivent gérer. Les banques doivent tenir compte du montant d’argent dont elles disposent, de ce qui entre par le canal et de ce qui sort du canal.
Lorsque vous effectuez une analyse de données et que vous souhaitez connaître la différence entre votre succursale et les canaux en ligne, vous pourriez être surpris de voir à quel point cela affecte votre entreprise.
En un mot, les ventes des succursales sont plus rentables par habitant, mais elles représentent un pourcentage plus faible des ventes totales. Les transactions en ligne représentent un pourcentage plus important du revenu total par client, mais elles ne génèrent pas autant de profit par vente. Dans la plupart des cas, la clé est 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 :
- Aider au service à la clientèle et à la gestion des connaissances.
- Pour remplacer les processus manuels tels que les e-mails ou les salles d’appel.
- Accroître 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 y en a beaucoup d’autres sur la façon dont l’IA est utilisée par les institutions financières, y compris, mais sans s’y limiter : l’obtention de connaissances sur les habitudes de leurs clients afin qu’ils puissent leur proposer des solutions plus personnalisées ; fournir des conseils plus significatifs sur les investissements ; offrir des conseils en fonction de ce dans quoi les clients ont déjà investi ; et l’amélioration des relations avec les clients grâce à des campagnes de marketing efficaces.
Exemples de la façon dont les banques et les institutions financières utilisent l’analyse pour gérer le côté demande de l’équation.
une. Commercialisation personnalisée
Pour les institutions financières, le principal défi consiste à gérer le côté demande de l’équation. En se concentrant sur leurs clients les plus rentables, les banques peuvent sécuriser les bénéfices d’un système qui leur donne accès à un client qu’elles n’auraient peut-être pas eu autrement. Pour que les banques y parviennent, elles doivent savoir qui sont leurs clients les plus rentables. C’est là que l’analyse entre en jeu.
Aujourd’hui, les banques utilisent une variété de sources de données pour déterminer qui elles doivent cibler avec des messages et des offres marketing.
b. Prédiction de la valeur à vie
La valeur à vie du client (CLV) est un terme utilisé pour décrire le montant d’argent qu’un client est susceptible de dépenser auprès d’une banque au cours de sa vie. Ceci est différent de la vision traditionnelle de la valeur de la marque, qui fait référence au prix qu’un client est prêt à payer pour un produit ou un service.
Pour que les banques et les institutions financières optimisent leurs modèles commerciaux, elles doivent tenir compte des deux mesures de la valeur client. Les analyses traditionnelles ont tendance à se concentrer sur les premières tout en ignorant les secondes, ce qui peut avoir un impact significatif sur les revenus. Et il n’est pas surprenant que la prédiction 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 regardent pas seulement comment leurs clients actuels utilisent les produits qu’ils proposent ; ils se concentrent également sur la façon d’attirer de nouveaux clients.
Lorsqu’il s’agit de gérer le côté demande de l’équation, les banques et les institutions financières utilisent l’analyse pour développer des modèles prédictifs qui tiennent compte des caractéristiques individuelles des clients. Comme un pointage de crédit, le niveau de revenu, etc., et des choses comme l’emplacement, qui peuvent être utilisées pour évaluer les modèles de comportement des consommateurs. Les modèles donnent un aperçu du comportement des différents segments de la population, ce qui permet une plus grande personnalisation des produits et services.
La clé ici est que toutes ces actions sont effectuées sans perturber l’expérience de vos clients avec votre marque. Donc, au lieu de simplement penser à la façon d’inciter les gens à acheter chez vous, pourquoi ne pas penser à la façon de les fidéliser également ?
Une étude de cas : comment City Union Bank a utilisé la science des données
City Union Bank est l’une des plus anciennes banques d’Inde avec une histoire de plus de 100 ans, offrant une large gamme de services bancaires, dépôts, prêts, comptes d’épargne/courants, voulait une solution technologique intelligente pour transformer l’approche actuelle de souscription de leur or prêts.
L’objectif de la banque était de réduire la dépendance à 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 leurs emprunteurs potentiels existants et nouveaux.
Regardez la vidéo ci-dessous, où notre client, Padmanaban TA, responsable des services bancaires numériques à la 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 informations plus approfondies pour leurs emprunteurs potentiels actuels et nouveaux.
Dernières pensées
L’analyse des données est désormais un élément clé du bon fonctionnement des institutions financières. Il consolide toutes les données et les rapports en une petite quantité de données. Une fois que vous avez 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 de données, mais plutôt de savoir comment naviguer à travers les options et choisir ce qui vous convient.
Commencez dès aujourd’hui à créer une organisation axée sur les données, afin de mieux répondre aux demandes des clients.
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I write about fintech, data, and everything around it | Assistant Marketing Manager @ Zuci Systems.
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