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

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Cet article de blog présentera brièvement comment les banques et les institutions financières peuvent transformer l’orientation client en un avantage concurrentiel grâce aux services bancaires basés sur les données. Quels sont les différents cas d’usage de la banque basée sur les données ? Et enfin, comment commencer.

Avec l’importance croissante des données dans tous les secteurs de notre vie, le secteur bancaire 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 atouts nécessaires à la croissance de leur entreprise.

De plus, les banques recherchent désormais plus que de simples gains supplémentaires. Ils souhaitent augmenter leurs revenus en identifiant les opportunités cachées grâce à 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 basés sur les données ? Quels sont les cas d’utilisation basés sur les données pour les banques et les institutions financières ? langage simple : sans remplissage ni peluches.

Dans cet article de blog, vous obtiendrez un aperçu de :

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 posé.

Des caissiers souriants aux mœurs décontractées, une file d’attente qui s’adapte à toutes les formes et tailles humaines, des gens qui s’occupent de leurs propres affaires.

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

Imaginez : chaque personne impassible 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 ?”Cela le bouleverse !

On peut affirmer sans se tromper que les données ont changé et continueront de changer le paysage bancaire. Comment, demandez-vous ?

Eh bien, les données modifient le secteur bancaire de plusieurs manières, notamment : en changeant la façon dont les banques perçoivent 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 vous viennent à l’esprit. Alors continuez à lire.

L’importance des données en 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, à terme, d’augmenter leur rentabilité. Ce changement a des effets profonds sur tous les aspects du secteur bancaire : coûts opérationnels, stratégies de personnel, expérience client, etc.

L’avenir de la banque sera très différent de celui d’aujourd’hui et s’appuiera entièrement sur les données collectées par les machines pour offrir aux clients des expériences plus personnalisées.

Les futurs dirigeants bâtiront leur marque sur une base de données – une base intelligente qui comprend les gens à toutes les étapes de leur parcours financier.

Même si de nombreuses banques et institutions financières ont déjà jeté les bases de l’avenir, très peu d’entre elles savent pleinement 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

Lisez le blog complet de notre PDG sur “ Comment élaborer une stratégie d’analyse de données ?” Ce blog vous aidera à démarrer avec une stratégie fondamentale solide pour l’avenir du secteur bancaire.

Cela dit, il est entendu que les données permettent aux banques de créer des expériences personnalisées pour leurs clients grâce à des systèmes CRM personnalisés et des options de libre-service sur les sites Web. Mais comment les données aident-elles à y parvenir ? 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 d’examiner vos données bancaires d’une nouvelle manière. 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 les utilisent pour insérer plus d’informations sur les produits et services dans leurs produits et services.

En termes simples, les services bancaires basés 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 également un avantage en termes d’augmentation de leurs bénéfices, en leur fournissant des données plus précises sur leurs clients ou sur leurs besoins.

Cela peut vous aider à prendre de meilleures décisions, mais cela présente également de précieux avantages sociaux, en permettant aux gens de se renseigner sur les produits d’une banque par l’intermédiaire de sociétés tierces.

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 également un avantage en termes d’augmentation de leurs bénéfices, en leur fournissant des données plus précises sur leurs clients ou sur leurs besoins.

Cela peut vous aider à prendre de meilleures décisions, mais cela présente également de précieux avantages sociaux, en permettant aux gens de se renseigner sur les produits d’une banque par l’intermédiaire de sociétés tierces.

Cas d’utilisation bancaire basé sur les données n° 1 : meilleure expérience client

Il y a une progression naturelle dans l’utilisation des données dans le secteur bancaire. Il fut un temps où les clients disposaient de simples comptes bancaires avec seulement quelques fonctionnalités de base. À mesure que leurs besoins et leurs finances évoluaient, leur expérience bancaire évoluait également. Aujourd’hui, la plupart des clients disposent de plusieurs comptes financiers dotés de fonctionnalités étendues et d’un meilleur accès aux données via des applications, des appareils mobiles et Internet.

En outre, outre les applications destinées aux clients, les services opérationnels ont considérablement bénéficié de la collecte et de l’analyse automatisées des données.

Cela dit, à mesure que les entreprises se tournent vers des solutions basées sur les données, les revenus des banques traditionnelles diminueront probablement à mesure que les clients se tourneront vers des solutions plus personnelles ousolutions bancaires « numériques ».

Cas d’utilisation bancaire basé sur les données n° 2 : approbation automatisée du crédit

L’approbation automatisée du créditest une nouvelle façon révolutionnaire de gérer les comptes clients. L’approbation est fournie par un modèle d’apprentissage automatique formé sur les données du client, y compris son historique de paiement, ses achats et ses expositions, adapté à son profil de risque individuel. L’approbation peut être donnée d’un simple clic sur un bouton, ce qui permet un service de compte plus rapide et plus efficace.

Cela ouvre de nouvelles possibilités aux clients, car cela leur permet également d’obtenir un financement sur des applications auparavant à prix réduit ou disponibles uniquement le week-end et les jours fériés.

Un accès plus rapide au financement pour les clients les moins qualifiés, combiné à la possibilité de prendre de bonnes habitudes en accédant au financement à un coût légèrement réduit, ouvrira de nouvelles opportunités aux familles et aux individus pour réduire leur endettement et améliorer leur stabilité financière.

Regardez notre webinaire pour découvrir comment les banques et les services financiers peuvent exploiter les données pour transformer le paysage bancaire de demain. Vous entendrez Padmanaban T A, responsable des services bancaires numériques chez City Union Bank, vous expliquer comment élaborer une stratégie pour une structure sécurisée de gestion des données d’entreprise.

Cas d’utilisation bancaire basé sur les données n° 3 : 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 : une meilleure gestion des risques, des coûts réduits et une expérience client améliorée.

L’utilisation des données pour prendre des décisions dans des domaines clés tels que la gestion des risques est en train de révolutionner le fonctionnement des banques. Cette tendance vers une gestion plus intelligente des risques s’articule autour de 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 n° 4 : Reconstruction du capital

Le quatrième cas d’utilisation transformateur du Big Data, qui aura le plus grand impact sur le secteur bancaire, est la reconstruction du capital. La reconstruction signifie identifier où se situe le déficit de capital 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 régénérateurs peuvent être mis en œuvre rapidement, entraînant des économies de coûts et une augmentation de la valeur pour les actionnaires 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 de la fraude

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 de la fraude peut isoler et atténuer les pertes futures dues aux attaques internes, 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 de consommateurs peu avertis. Une détection plus rapide des fraudes signifie éviter des enquêtes coûteuses et longues qui peuvent prendre des mois, voire des années, en raison de la persistance de petits actes répréhensibles de la part d’employés ou de clients qui passent entre les mailles du filet.

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

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

Le marketing et les ventes basés sur les données s’annoncent comme la prochaine grande nouveauté du secteur bancaire. En disposant de plus de données sur leurs clients, les banques 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, alors que les banques commencent à comprendre comment la combinaison des données peut contribuer à améliorer les campagnes et à augmenter les bénéfices.

Banque basée sur les données : par où commencer ?

Le secteur bancaire a changé. Aujourd’hui, vos clients choisissent comment ils souhaitent effectuer leurs opérations bancaires : en ligne, sur mobile ou via les plateformes sociales. Avec autant de choix disponibles, comment décider quelle option basée sur les données vous convient le mieux ?

Eh bien, nous avons un moyen de contourner le problème. 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 les points sur lesquels nous voudrions nous concentrer. Compte tenu de la pandémie, nous voulions préserver notre bilan, et d’un autre côté, nous souhaitions toujours croître. Nous avons donc choisi les prêts joyaux et les découverts de trésorerie comme domaine d’intervention et avons demandé l’aide de Zuci pour identifier les sources de données et construire un modèle qui nous a aidé à prédire les portefeuilles de prêts avec une précision de 99,5 %.

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

Avec une 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.

Réflexions finales

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

Si vous souhaitez lancer votre initiative de banque basée sur les données ? Ou si vous envisagez de personnaliser votre expérience bancaire client ? Eh bien, chez Zuci, nous sommes fascinés par l’idée de créer une expérience bancaire engageante qui aide nos partenaires bancaires à réussir.

Notre mission est d’utiliser une technologie et des analyses de pointe pour le bénéfice du client : fournir un meilleur service, développer son activité et prendre des décisions plus judicieuses.

Ainsi, que vous soyez une PME ou une grande entreprise, le suivi des données est la clé du succès de votre entreprise. Planifiez un appel de 30 minutes et découvrez lesservices d’ingénierie de données pour créer un système de source unique de vérité pour l’analyse des données en temps réel, les rapports commerciaux, l’optimisation et l’analyse.

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