Comment les données changent l’avenir du secteur bancaire – Fintech Singapore

Les banques collectent et détiennent d’énormes quantités de données utilisables, et nombre d’entre elles appliquent déjà avec succès le Big Data et l’IA dans diverses analyses de rentabilisation.

Le potentiel d’optimisation de l’utilisation des données grâce à une stratégie bancaire basée sur les données est énorme, en particulier pour les petites banques. En effet, même les petits projets peuvent apporter une nette valeur ajoutée grâce à une telle stratégie.

Cet article, une collaboration entre un fournisseur de logiciels financiers Tim et Google Cloud, est apparu dans le numéro spécial de ti&m sur la banque numérique, explorant l'utilisation et le potentiel du big data et de l'IA dans le secteur bancaire.

La magazine complet offre un aperçu plus approfondi des diverses tendances bancaires et technologiques.

La plupart des banques n’ont pas encore vraiment effleuré la surface des services bancaires basés sur les données. Et ce, même si le potentiel de l’analyse des données et de l’IA dans le secteur bancaire a été reconnu et prouvé par les experts du secteur, comme le montrent de récentes enquêtes sur le sujet.

Toutefois, pour que les banques continuent de réussir à l’avenir, elles doivent adapter continuellement et dynamiquement leurs modèles économiques à l’évolution des conditions.

Les principaux moteurs de la banque basée sur les données sont des facteurs technologiques et réglementaires. Sur la base de ces facteurs, des cas d'utilisation spécifiques pour différents leviers d'amélioration des performances de l'entreprise (par exemple, minimiser les coûts, réduire les risques ou augmenter le chiffre d'affaires) peuvent être identifiés.

Les moteurs technologiques poussent les banques vers un avenir axé sur les données et l’IA

La technologie est le moteur clé des services bancaires basés sur les données. Les facteurs considérés comme particulièrement pertinents pour le secteur financier permettent une mise à l’échelle flexible, une interaction standardisée et donc efficace entre les différents prestataires, ainsi que les dernières approches méthodologiques.

La ressource fondamentale derrière ces trois moteurs technologiques sont les données. C’est la base sur laquelle les institutions financières peuvent créer de la valeur ajoutée, tant pour elles-mêmes que pour leurs clients.

Les données dont disposent les banques peuvent être divisées en trois types principaux : les données de base (y compris les données clients et les données socio-économiques), les données de transaction (par exemple, les paiements, les transactions) et les données comportementales (par exemple, les interactions sur différents canaux).

Le défi réside souvent dans la mise en place d’une infrastructure informatique adaptée et d’un système de gestion des données qui collecte et stocke les données provenant de diverses sources (internes). Cela nécessite une puissance de calcul suffisamment importante.

L’avancée des possibilités techniques provoquée par la recherche sur l’IA a donné naissance à une multitude de nouvelles innovations et analyses de rentabilisation.

Les principaux facteurs à l'origine de ce processus sont les innovations dans le domaine de l'apprentissage profond, l'augmentation rapide du volume de données disponibles et l'accès à une puissance de calcul relativement peu coûteuse (par exemple via le cloud computing).

De nombreuses banques utilisent déjà l’IA dans une ou plusieurs analyses de rentabilisation, et un nombre croissant de fintechs s’orientent également dans cette direction.

Fort potentiel dans de nombreux domaines bancaires

L'application de services bancaires basés sur les données peut améliorer les performances des banques grâce à divers leviers.

Des cas d'utilisation tels que l'intégration automatisée des clients ou la sélection automatisée des personnes potentiellement politiquement exposées peuvent réduire les coûts pour les institutions financières.

De plus, les risques commerciaux dans le secteur bancaire peuvent être minimisés grâce à des informations basées sur des données, par exemple grâce à des prévisions de défaut plus précises dans le secteur des prêts.

Au-delà des améliorations en termes de coûts et de risques, les services bancaires basés sur les données peuvent également bénéficier en termes de revenus.

Des applications concrètes telles que les systèmes de recommandation peuvent aider les institutions financières à augmenter leurs revenus grâce à des ventes incitatives et croisées, des taux de conversion plus élevés et une réduction du taux de désabonnement des clients.

Les clients bénéficient également directement des améliorations en matière de personnalisation et d’expérience client, ce qui conduit à une plus grande satisfaction client.

Tout est une question de bonne attitude

Les cadres technologiques et réglementaires nécessaires à la transition vers des services bancaires basés sur les données sont déjà en place aujourd'hui. Cependant, pour mettre en œuvre avec succès les cas d’utilisation, les banques doivent changer fondamentalement leur état d’esprit.

Une mentalité de conformité prévaut souvent, ce qui empêche ou du moins ralentit l'innovation dans de nombreuses situations.

Cet état d’esprit doit être remplacé par une culture respectueuse de la technologie et des données, qui permet aux entreprises d’exploiter tout le potentiel des services bancaires basés sur les données dans le cadre juridique existant.

Cet article est basé sur le document de 28 pages livre blanc « Banque basée sur les données » un travail collaboratif de Google Cloud, de l'Institut des services financiers de Zoug, en Suisse, et de ti&m, proposant une exploration approfondie du sujet.

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