Les quatre P de l'analytique Les organisations de services financiers ne peuvent pas s'en passer

Il s'agit d'un article sponsorisé par Tim FitzGerald, responsable des ventes des services financiers EMEA, InterSystems.

L’utilisation de l’analyse dans le secteur des services financiers a évolué au fil des années, certains suggérant qu’elle pourrait être sur le point d’évoluer encore davantage, passant d’un paysage où les décisions sont « dictées par les données » plutôt que « éclairées par les données ».

Il existe une différence nette entre les deux concepts et le rôle, ou l’absence de rôle, que jouent les humains dans chaque scénario. Dans le cas des données informées, les humains restent informés pour prendre des décisions et prendre les actions appropriées sur la base des données et des analyses, tandis que les données dictées font référence aux applications exécutant automatiquement des actions programmatiques en réponse à un stimulus ou à un événement.

Alors, les organisations de services financiers sont-elles vraiment aujourd’hui à un point où la connaissance humaine n’est plus une exigence vitale du processus de prise de décision et n’y a-t-il vraiment que deux types de prise de décision liée aux données en jeu ? Bref, non. Mais ce n’est pas tout à fait noir ou blanc, comme discuté dans un récent Webinaire sur l'intelligence économique. Au lieu de seulement deux options, les sociétés de services financiers d’aujourd’hui mettent généralement en œuvre quatre catégories différentes d’analyses : panoramique, prédictive, prescriptive et programmatique. En fonction du cas d'utilisation et de l'organisation, chacun de ces types d'analyses apporte une immense valeur aux entreprises.

Panoramique, prédictif, prescriptif et programmatique

Premièrement, le panoramique consiste à fournir à l’entreprise une vue en temps réel, précise et étendue de ce qui se passe à l’intérieur et même à l’extérieur de l’organisation. Pour les services financiers, cela pourrait être la liquidité en temps réel de l’ensemble d’une entreprise.

La prévision, quant à elle, calcule la probabilité que des événements se produisent. Par exemple, quelle est la probabilité que la Banque d’Angleterre réduise ses taux d’intérêt si les pressions inflationnistes s’atténuent, comme cela a été évoqué, et quel impact cela aura-t-il sur les positions de l’entreprise ?

L'analyse prescriptive analyse les données pour suggérer les actions les plus appropriées à entreprendre, en fonction de ce qui est susceptible de se produire ou de ce qui se passe déjà. Ce type d'analyse permettrait par exemple à une banque d'investissement de prédire en permanence la probabilité que son exposition totale au marché dépasse ses limites d'utilisation des risques. Avec la bonne plate-forme de données et d'analyse en place, les entreprises peuvent également obtenir des conseils prescriptifs qui présentent les différentes options qu'elles peuvent adopter pour prévenir ou éliminer une violation, avec les résultats attendus et les compromis associés à chaque option.

Ces informations permettent aux gestionnaires de risques, qui ont généralement une vaste expérience dans la gestion de ce type de situations, de prendre des décisions basées sur leurs expériences et guidées par des analyses prescriptives basées sur les données. Par exemple, cela peut les aider à déterminer s’il convient d’initier une couverture ou de dénouer certaines positions. L’analyse prescriptive garantit donc que les experts expérimentés restent au courant et au cœur de la prise de décision, plutôt que les actions se déroulent par programme.

Le dernier des quatre P concerne l’exécution d’actions programmatiques en temps réel basées sur des analyses prédictives et prescriptives. Souvent, l’analyse programmatique est utilisée lorsqu’il n’y a pas de temps pour une intervention humaine, dans des cas tels que la prévention de la fraude, l’analyse pré-négociation, le trading et la prochaine meilleure action du client. Des actions programmatiques sont également déployées dans des cas d’utilisation où il n’est tout simplement pas nécessaire qu’un humain soit au courant, ce qui permet à l’organisation de rationaliser les opérations et d’améliorer la productivité.

Application pragmatique des quatre P

Par conséquent, plutôt que de passer d’un état informé (l’humain dans la boucle) à un état dicté par les données (pas d’humain dans la boucle), le secteur des services financiers opte plutôt pour l’application pragmatique de l’un ou de l’ensemble de ces quatre P de analytique.

Cette utilisation de l'analyse fournit aux entreprises les capacités nécessaires pour obtenir une vue à 360 degrés des données d'entreprise, offrant ainsi un large éventail d'avantages à l'entreprise, notamment une meilleure conformité, une génération de revenus accrue et une meilleure aide à la décision. Lorsque les dirigeants d’entreprises financières disposent de données et d’analyses en temps réel, ils sont en mesure de prendre des décisions basées sur des données précises et actuelles, et non sur des données vieilles de plusieurs semaines, éliminant ainsi les erreurs et les opportunités commerciales manquées.

De plus, en intégrant des analyses avancées dans les flux de processus, les tableaux de bord et les rapports en temps réel, les entreprises peuvent obtenir de meilleures informations pour guider la prise de décision, aidant ainsi à comprendre ce qui s'est passé, pourquoi cela s'est produit et ce qui est susceptible de se produire.

Grâce à une vision actuelle, fiable et complète de ce qui se passe actuellement, les sociétés de services financiers sont préparées aux événements et aux perturbations susceptibles de se produire, peuvent gérer les événements et les perturbations plus rapidement à mesure qu'elles surviennent et sont dans la meilleure position pour réagir. profiter des nouvelles opportunités à mesure qu’elles se présentent.

Photo par David Pisnoy on Unsplash