Comment les banques modernes utilisent-elles le Big Data ?

Depuis peu, on entend de plus en plus souvent parler du Big Data. Dans le monde numérique d’aujourd’hui, cette technologie est également activement utilisée dans le secteur financier. Regardons de plus près les missions abordées par le Big Data en banque et les manières dont il assure

cybersécurité et fidélise la clientèle.

Gérer les données avant et maintenant

Il y a une cinquantaine d’années, un client type d’une banque – appelons-le Spencer – est entré dans une agence de sa ville, où un caissier l’a rencontré. Le caissier connaissait son client car il avait fourni des services à Spencer pendant de nombreuses années. Il savait où travaillait Spencer et

ses besoins financiers étaient – et en conséquence, il a compris comment le servir.

Aujourd’hui, Spencer peut travailler pour une entreprise internationale qui a des bureaux dans plusieurs pays. Il est fort possible qu’il reste à Londres pendant deux ans, puis à Berlin pendant un an, puis à Dubaï pendant encore deux ans, et sa prochaine étape sera Singapour.

Si l’ancien régime avait été en place jusqu’à présent, il se serait avéré absolument inadapté à la réalité d’aujourd’hui. Aucun employé de banque n’aurait des informations précises sur les affaires financières de Spencer ou ne saurait comment répondre à ses besoins financiers actuels.

Nous vivons dans un monde où de nombreuses industries, dont le secteur bancaire, résolvent des problèmes grâce à un nouveau modèle de service client. La science des données dans le secteur bancaire permet d’analyser et de stocker en continu toutes les informations provenant de sources traditionnelles et numériques, créant

une trace électronique de chaque client. Ici, la technologie comme le Big Data vient à la rescousse.

Qu’est-ce que le Big Data ?

Le Big Data fait référence à un volume toujours croissant d’informations structurées et non structurées de différents formats, qui appartiennent au même contexte. Les principales propriétés de cette technologie sont le volume, la vitesse, la variété, la valeur et la véracité.

De tels ensembles de données provenant de diverses sources dépassent ce que nos systèmes de traitement de l’information habituels peuvent gérer. Cependant, de grandes entreprises mondiales utilisent déjà le Big Data pour relever des défis commerciaux non standard.

Selon

en 2019, le Financial Stability Board a publié un rapport affirmant la nécessité d’un suivi vigilant de la manière dont les entreprises utilisent l’outil Big Data. Les principaux acteurs tels que Microsoft, Amazon, eBay, Baidu, Apple, Facebook et Tencent disposent de vastes bases de données

cela leur donne sûrement un avantage concurrentiel. En plus de leurs activités principales, certaines de ces sociétés offrent déjà à leurs clients des services financiers tels que la gestion d’actifs, les paiements et les activités de prêt.

L’importance du Big Data pour les banques

Ainsi, les entreprises non bancaires peuvent entrer dans le domaine des institutions financières en raison de la disponibilité des données nécessaires. Et qu’en est-il du Big Data dans les FinTech pour les banques elles-mêmes ?

American Banker a compilé

une liste des principales tendances du secteur bancaire au cours de la prochaine décennie. Les experts appellent le rôle croissant des données utilisateur l’un des domaines les plus importants. Après tout, si la banque peut fournir au client les services et les conseils dont il a besoin à ce moment-là

c’est une performance de première classe.

Certaines banques lancent des applications basées sur l’IA où les utilisateurs peuvent obtenir des conseils sur la littératie financière, les dépenses, l’épargne et l’investissement – et tout cela en fonction de leurs demandes personnalisées.

Par exemple, en 2019, la Huntington Bank a lancé le

Application Attention. Il envoie des avertissements aux clients sur la possibilité de couvrir les coûts prévus dans la prochaine période, en fonction de la dynamique de leurs dépenses. Les notifications de facturation des abonnements informent les utilisateurs de la fin de l’essai gratuit et ils sont facturés

un abonnement. D’autres notifications signalent des retraits erronés de montants sur des comptes clients, par exemple lors d’un paiement dans un magasin ou un restaurant.

Ces applications utilisent

Analyse prédictive pour surveiller les transactions en temps réel et identifier les habitudes des consommateurs, en leur fournissant des informations précieuses.

Sinon, pourquoi le rôle du Big Data augmente-t-il ?

et maintenant il peut recevoir une réponse à presque toutes les questions en ligne.

Le rôle des agences bancaires évolue. Maintenant, ils peuvent se concentrer sur d’autres tâches importantes. Les clients, à leur tour, utilisent des applications mobiles, ont un accès en ligne constant à leurs comptes et peuvent effectuer n’importe quelle opération depuis leur smartphone.

Il est également important que, dans le monde moderne, les gens soient plus disposés à partager des informations sur eux-mêmes. Ils laissent des avis, marquent leur emplacement, créent des comptes sur les réseaux sociaux. Une telle tolérance au risque et la volonté de partager les résultats des données personnelles

dans l’émergence d’une énorme quantité d’informations provenant de divers canaux. Cela signifie que le rôle du Big Data augmente.

Comment les banques utilisent le Big Data

évaluer les possibilités

risques et prévenir la fraude.

Voici quelques exemples de la façon dont les banques utilisent le Big Data et les avantages que cela leur apporte.

Les banques ont accès à une multitude de données sur les revenus et les dépenses des clients. Il s’agit d’informations sur leurs salaires pour une certaine période et les revenus qui ont transité par leurs comptes. Une institution financière peut analyser ces informations et tirer une conclusion

savoir si le salaire a augmenté ou diminué, quelles sources de revenus ont été plus stables, quelles ont été les dépenses, quels canaux le client a utilisé pour effectuer certaines transactions.

En comparant les données, les banques prennent des décisions éclairées sur la possibilité d’extensions de crédit, évaluent les risques et déterminent si le client est intéressé par des avantages ou des investissements.

Après l’analyse initiale de la structure des revenus-dépenses, la banque répartit ses clients en plusieurs segments selon certains indicateurs. Ces informations aident à offrir aux clients les bons services à l’avenir. Et cela signifie que les finances

les employés de l’institution peuvent mieux vendre des produits auxiliaires et attirer des clients à l’aide d’offres individuelles. De plus, la banque peut estimer les dépenses et les revenus attendus des clients au cours du mois suivant et établir des plans détaillés pour assurer

le bénéfice net et maximiser le revenu.

Connaître les schémas habituels du comportement financier des gens aide la banque à savoir quand quelque chose ne va pas. Par exemple, si un « investisseur prudent » essaie de retirer tout l’argent de son compte, cela pourrait signifier que la carte a été volée et utilisée par

fraudeurs. Dans ce cas, la banque appellera le client pour clarifier la situation.

L’analyse d’autres types de transactions réduit également considérablement la probabilité de fraude. Par exemple, la science des données dans le secteur bancaire peut être utilisée pour évaluer les risques lors de la négociation d’actions ou lors de la vérification de la solvabilité d’un demandeur de prêt. L’analyse du Big Data aussi

aide les banques à faire face aux processus qui nécessitent une vérification de la conformité, un audit et des rapports. Cela simplifie les opérations et réduit les frais généraux.

Des spécialistes analysent ces mentions accessibles au public à l’aide de Data Science. Ainsi, la banque peut rapidement et

Ceci, à son tour, augmente la fidélité des clients à la marque.

Aujourd’hui, l’analyse du Big Data ouvre de nouvelles perspectives de développement bancaire. Les institutions financières qui appliquent cette technologie comprennent mieux les besoins des clients et prennent des décisions précises. Par conséquent, ils peuvent être plus efficaces et plus rapides pour répondre aux demandes du marché.