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Data-Driven Banking : comment les données modifient-elles le paysage bancaire ?

Data-driven Banking Comment les données changent-elles le paysage bancaire

Data-Driven Banking : comment les données modifient-elles le paysage bancaire ?

Ce billet de blog présentera brièvement comment les banques et les institutions financières peuvent transformer l'orientation client en un avantage concurrentiel grâce à la banque axée sur les données. Quels sont les différents data-driven cas d'utilisation bancaire? Et enfin, comment démarrer.

Avec l'importance croissante des données dans tous les secteurs de notre vie, la banque ne fait pas exception. Vos données sont essentielles et jouent un rôle important dans vos activités bancaires quotidiennes.

Les institutions de services financiers trouvent de nouvelles façons d'exploiter les données et l'analyse prédictive pour améliorer l'expérience client et les actifs nécessaires à la croissance de l'entreprise.

De plus, les banques recherchent désormais plus que des gains supplémentaires. Ils veulent des percées de revenus en identifiant les opportunités cachées avec leurs données qui auront un impact direct sur leurs résultats. Ne pensez-vous pas que vous devriez également tirer le meilleur parti de vos données ?

Si oui? Vous êtes-vous déjà demandé quelle est l'importance des données dans les banques et les institutions financières ? Comment les données aident-elles les institutions financières à fournir des services bancaires axés sur les données ? Quels sont les cas d'utilisation axés sur les données pour les banques et les institutions financières ? Eh bien, ne vous inquiétez pas. Ce billet de blog dévoile tout cela dans un langage très simple, sans remplissage ni peluches.

Dans cet article de blog, vous aurez un aperçu sur :

Commençons.

Comment les données changent-elles le paysage bancaire ?

Imaginez une seconde. Lorsque vous entrez dans une banque pour retirer de l'argent, le scénario est fixé.

Des caissières souriantes aux mœurs lâches, une file d'attente qui s'accommode de toutes les morphologies humaines, des gens qui s'occupent de leurs affaires.

Mais les choses ont changé aujourd'hui dans une très large mesure. Vous savez ce qu'est l'élément de changement. Sans jeu de mots. Mais Covid a sérieusement été un élément de changement majeur dans la transformation du paysage bancaire.

Imaginez : chaque personne sans émotion qui travaille derrière un bureau dans une banque est remplacée par un logiciel fonctionnant sur un mobile ou un ordinateur de bureau. L'ensemble du processus bancaire s'effectue en ligne sans même sortir de chez vous ! Si vous me demandez, "Comment les données changent-elles le paysage bancaire ?" C'est à l'envers !

Il est sûr de dire que les données ont et continueront de changer le paysage bancaire. Comment, demandez-vous?

Eh bien, les données modifient le secteur bancaire de plusieurs manières, notamment : en modifiant la façon dont les banques envisagent le risque ; changer la façon dont les banques interagissent avec leurs clients ; et changer la façon dont les banques comprennent et identifient les nouvelles opportunités de croissance. Et ce n'est pas tout.

Mais quelle est l'importance des données dans le secteur bancaire ? Comment unifier toutes les données et surmonter les silos entre les systèmes ? Et est-il important d'avoir une stratégie de données en place ? Si ce sont des questions qui surgissent dans votre esprit. Ensuite, continuez à lire.

L'importance des données dans la banque

Les données deviennent rapidement la pierre angulaire du fonctionnement des banques. C'est l'outil de communication du futur — et il a un grand potentiel pour aider les banques à résoudre certains de leurs plus gros problèmes.

Le marché financier d'aujourd'hui est devenu un monde axé sur les données. Les données permettent aux prestataires de services financiers d'offrir un service personnalisé, d'améliorer leur efficacité et, en fin de compte, d'augmenter leur rentabilité. Ce changement a des effets profonds sur tous les aspects de la banque : coûts opérationnels, stratégies de dotation en personnel, expérience client, etc.

L'avenir de la banque sera très différent de la banque d'aujourd'hui et reposera entièrement sur les données collectées par les machines pour aider à offrir aux clients des expériences plus personnalisées.

Les futurs dirigeants construiront leurs marques sur une base de données - une base intelligente qui comprend les gens à toutes les étapes de leur parcours financier.

Alors que de nombreuses banques et institutions financières ont déjà jeté les bases de l'avenir , très peu sont pleinement conscientes de ce que les organisations doivent prendre en compte lors de l'élaboration d'une feuille de route ou d'une stratégie d'analyse de données .

Vasudevan Swaminathan, Président et chef de la direction, Zuci Systems

Read the full blog from our CEO on "How to build a data analytics strategy?" This blog will help you get started with a strong foundational strategy for the future of banking. 

Cela dit, il est entendu que les données permettent aux banques de créer des expériences personnalisées pour les clients grâce à des systèmes CRM personnalisés et des options de libre-service sur les sites Web. Mais comment les données aident-elles à le faire ? Et qu'est-ce que la banque basée sur les données ?

Découvrons-le.

Comment l'analyse de données est-elle utilisée dans le secteur financier et bancaire

Qu'est-ce que la banque basée sur les données ?

La banque basée sur les données est une façon de regarder vos données bancaires d'une manière nouvelle. Plutôt que de vous montrer un ensemble d'informations sur votre compte, de vous montrer les mouvements de devises ou de transmettre vos données pour analyse, les banques l'utilisent pour mettre plus d'informations sur les produits et services dans leurs produits et services.

En termes simples, les services bancaires axés sur les données consistent à utiliser des données et des analyses pour mieux servir les clients.

Il s'agit d'utiliser la technologie et les processus analytiques pour faciliter la planification stratégique et la prise de décision. Non seulement cela donne aux banques un meilleur aperçu de la vie de leurs clients, mais cela leur donne un avantage en termes d'augmentation de leurs bénéfices, en leur fournissant des données plus précises sur leurs clients ou leurs besoins.

Cela peut vous aider à prendre de meilleures décisions, mais cela présente également des avantages sociaux précieux - permettant aux gens de se renseigner sur les produits d'une banque par le biais de sociétés tierces.

Cas d'utilisation des banques axées sur les données

La banque basée sur les données change fondamentalement la façon dont les entreprises interagissent avec leurs clients. Les données permettent aux entreprises de répondre à des questions auxquelles les analystes auraient auparavant mis des années à répondre. Cela s'est traduit par une efficacité accrue et une réduction des coûts dans plusieurs institutions de services financiers.

Les sociétés de services financiers qui adoptent ce changement constatent les avantages qu'il apporte à leur résultat net.

Examinons quelques cas d'utilisation qui illustrent la façon dont les banques utilisent le big data pour transformer la façon dont elles servent leurs clients.

Data-driven banking use case #1: Better Customer Experience  

There's a natural progression in the use of data in banking. There was a time when customers had simple bank accounts with only a few basic features. As their needs and finances evolved, so did the banking experience. Today, most customers have multiple financial accounts with wide-ranging features – and better access to data via apps, mobile devices, and the internet.  

Also, along with customer-facing apps, operational departments alike have benefited significantly from automated data collection and analysis. 

That said, as companies move to data-driven solutions, traditional bank revenue will likely decline as customers shift to more personal or 'digital' banking solutions. 

Data-driven banking use case #2: Automated Credit Approval  

Automated credit approval is a revolutionary new way of managing customer accounts. Approval is provided by a machine learning model trained on the customer's data, including their payment history, purchases, and exposures, that is tailored to their individual risk profile. Approval can be given with a simple click of a button, resulting in faster and more efficient account service.  

This opens up new possibilities for customers as it also enables them to obtain finance on applications that are previously discounted or only available on weekends and bank holidays.  

Faster access to finance for less qualified customers, combined with the opportunity to build good habits by getting access to finance at a slightly reduced cost, will open up new opportunities for families and individuals to both reduce indebtedness and improve financial stability. 

Regardez notre webinaire pour découvrir comment les banques et les services financiers peuvent tirer parti des données pour transformer le paysage bancaire de demain. Padmanaban TA, responsable des services bancaires numériques à la City Union Bank , vous expliquera comment élaborer une stratégie de gestion sécurisée des données d'entreprise.

Cas d'utilisation bancaire basé sur les données n° 3 : une meilleure gestion des risques

Les banques doivent être plus proactives dans la gestion des risques, et cela commence par collecter et utiliser autant de données que possible. Les avantages sont clairs : meilleure gestion des risques, réduction des coûts et amélioration de l'expérience client.

L'utilisation des données pour prendre des décisions dans des domaines clés tels que la gestion des risques crée une révolution dans le fonctionnement des banques. Cette tendance vers une gestion des risques plus intelligente est centrée sur deux approches : collecter davantage de données et utiliser ces informations pour fournir des informations plus pertinentes et exploitables.

La combinaison de ces approches crée un environnement dans lequel les banques peuvent adopter une approche plus stratégique de la gestion des risques, en tenant compte de l'impact de leurs activités sur les clients, les entreprises et l'économie dans son ensemble.

Cas d'utilisation bancaire basé sur les données #4 : Reconstruction du capital

Le quatrième cas d'utilisation transformatrice du big data, qui aura le plus grand impact sur le secteur bancaire, est la reconstruction du capital. La reconstruction signifie identifier où le manque de capital existe au sein d'une entreprise, puis utiliser des analyses basées sur les données pour cibler des opportunités d'investissement alternatives et combler l'écart.

Une fois identifiés, les investissements régénératifs peuvent être mis en œuvre rapidement, entraînant des économies de coûts et une augmentation de la valeur actionnariale en quelques semaines seulement.

Alors que de plus en plus de consommateurs se tournent vers la technologie pour résoudre leurs problèmes financiers, les institutions financières traditionnelles devront rester agiles et réactives si elles veulent avoir une chance de rivaliser sur un marché en évolution rapide.

Cas d'utilisation bancaire basé sur les données n° 5 : détection plus rapide des fraudes

La détection de la fraude est l'un des aspects les plus difficiles de l'application de l'analyse basée sur les données aux opérations bancaires quotidiennes.

Une détection plus rapide des fraudes peut isoler et atténuer les pertes futures dues aux attaques d'initiés, aux cyberattaques, à la fraude par des acteurs illicites et à d'autres activités qui tentent d'utiliser les données à mauvais escient ou de profiter des consommateurs non avertis. Une détection plus rapide des fraudes signifie la prévention d'enquêtes coûteuses et chronophages qui peuvent prendre des mois ou des années en raison de la persistance de petits actes répréhensibles commis par des employés ou des clients qui passent à travers le filet.

L'accélération de la détection des fraudes grâce aux données permet aux opérateurs bancaires de mieux répondre à l'évolution du comportement à risque de leurs clients tout en réduisant les coûts opérationnels et les risques de conformité.

Cas d'utilisation bancaire basé sur les données n° 6 : moteurs de vente et de marketing productifs

Le marketing et les ventes axés sur les données sont en passe de devenir la prochaine grande révolution dans le secteur bancaire. Avec plus de données disponibles pour les banques sur leurs clients, elles seront en mesure de prendre des décisions plus éclairées concernant les campagnes marketing et les canaux de vente.

C'est une période passionnante pour les spécialistes du marketing et les utilisateurs, car les banques commencent à comprendre comment la combinaison de données peut aider à améliorer les campagnes et à augmenter les bénéfices.

Data-Driven Banking : par où commencer ?

La banque a changé. Aujourd'hui, vos clients choisissent la manière dont ils souhaitent effectuer leurs opérations bancaires : en ligne, mobile ou via des plateformes sociales. Avec autant de choix disponibles, comment décidez-vous quelle option basée sur les données vous convient le mieux ?

Eh bien, nous avons un moyen de contourner cela. Suivez ces 8 étapes pour commencer.

  1. Commencez par un cas d'utilisation métier et identifiez les données propres
  2. Définir des KPI clairs
  3. Trouver les sources de données
  4. Modéliser les données
  5. Intégrez vos modèles dans un tableau de bord de données
  6. Construire en continu une infrastructure de pipeline de données avant et après la modélisation
  7. Adhérer aux principes et aux meilleures pratiques MLOps
  8. Mettre en place des pratiques d'ingénierie pour les sciences des données (par exemple, exposer les API pour une consommation significative)

Nous avons commencé par le problème commercial et avons choisi nos points sur lesquels nous voudrions nous concentrer. Cu regard de la pandémie, nous voulions préserver notre bilan , et d'un autre côté , nous voulions toujours grandir. Alors on a choisi le prêt de bijoux et le crédit en espèces à découvert comme notre domaine d'intervention et a pris l' aide de Zuci pour identifier les sources de données et construire un modèle qui nous a aidés à prédire les portefeuilles de prêts avec une précision de 99,5 %.

Padmanaban AT, Responsable de la banque numérique, City Union Bank

Avec la bonne prévoyance, les banques et les institutions financières peuvent être au cœur des systèmes centrés sur les données et être l'un des principaux moteurs du changement culturel.

Dernières pensées

Les banques recherchent toujours des moyens de prendre de meilleures décisions en utilisant les données afin d'offrir des services plus personnalisés. Alors que de plus en plus de données du secteur financier sont exposées, les banques semblent se tourner vers des technologies en libre-service qui ont un impact direct sur les consommateurs.

Vous souhaitez démarrer votre initiative Data-Driven Banking ? Ou envisagez-vous de personnaliser l'expérience bancaire de vos clients ? Eh bien, chez Zuci, nous sommes fascinés par l'idée de créer une expérience bancaire attrayante qui aide nos partenaires bancaires à réussir.

Notre mission est d'utiliser une technologie et des analyses de pointe au profit des clients : fournir un meilleur service, développer leur activité et prendre des décisions plus judicieuses.

So, whether you are an SME or enterprise company, data tracking is the key to the success of your business. Schedule a 30-minute call and learn about Zuci’s Data Engineering Services to craft a single source of truth system for real-time data analytics, business reporting, optimization, and analysis.

Janaha Vivek

I write about fintech, data, and everything around it | Assistant Marketing Manager @ Zuci Systems.