Data Analytics et Finance : les principaux enjeux
La data analytics a connu une croissance exponentielle ces dernières années et continuera d’augmenter dans les années à venir, notamment grâce à l’expansion des technologies mobiles et de l’IoT.
Compte tenu de l’évolution des besoins du marché et des attentes des clients, les entreprises ont besoin d’informations et de données actualisées en temps réel provenant de sources fiables pour les aider à prendre les meilleures décisions.
La data analytics offre donc une réelle opportunité aux professionnels de la finance qui sont compétents pour extraire des données, les manipuler et en tirer des informations.
Les banques disposent d’énormes quantités de données clients, et le secteur des services financiers investit massivement depuis plus d’une décennie dans les technologies de collecte et de traitement des données. Il est d’ailleurs l’un des précurseurs des investissements dans les technologies Big Data.
En raison des attentes croissantes et changeantes des clients et de la concurrence accrue des acteurs de la Fintech, le secteur des services financiers ne peut tout simplement pas se permettre de laisser les données collectées inexploitées.
Les banques et les assureurs doivent tirer parti des ensembles de données existants, et de celles à venir pour maximiser la compréhension de leurs clients et acquérir un avantage concurrentiel.
La data analytics dans les métiers de la finance
La data analytics en finance est essentielle car elle permet d’anticiper les comportements des clients et de créer des stratégies pour les banques et les institutions grâce aux nombreuses données structurées et non structurées récoltées tous les jours.
Les données structurées, gérées au sein d’une organisation peuvent fournir des informations clés sur la prise de décision et les données non structurées offrent d’importantes opportunités d’analyse.
Une quantité astronomique d’argent circule quotidiennement sur les marchés mondiaux, et les analystes financiers sont chargés de surveiller ces données avec précision, sécurité et rapidité pour établir des prédictions, découvrir des modèles et créer des stratégies prédictives.
Mais ces données n’ont une valeur que si elles sont collectées, traitées, stockées et interprétées correctement.
Grâce à leur capacité d’analyser divers ensembles de données, les sociétés financières peuvent prendre des décisions éclairées sur des utilisations telles que l’amélioration du service client, la prévention de la fraude, un meilleur ciblage des clients, les performances des meilleurs canaux et l’évaluation de l’exposition aux risques.
Les professionnels de la finance et la data analytics
Aujourd’hui, l’immédiateté et la disponibilité des données, leurs déploiements et les technologies qui les exploitent présentent à la fois des opportunités et des menaces pour les professions de la finance.
Afin de pallier à ce problème, les professionnels de la finance doivent aborder les domaines suivants :
- La gouvernance des données
- Utiliser la data analytics pour mieux comprendre les tendances commerciales et les opérations d’une organisation
- Utiliser la data analytics pour améliorer la gestion des risques organisationnels
La gouvernance des données.
Elle est un fondement essentiel, mais difficile à réaliser pour les grandes organisations complexes. Compte tenu de la discipline, de la rigueur et de la structure de réflexion que les professionnels de la finance ont autour des données financières, ils devraient pourtant être les mieux placés pour jouer un rôle plus important dans ce domaine.
La question de la confidentialité des données est liée à la gouvernance des données et aujourd’hui il s’agit de données personnelles, préoccupation majeure du point de vue réglementaire, juridique et pour leurs clients.
Par conséquent, une gouvernance appropriée doit être mise en place autour de la sécurité et de l’utilisation des données, et les professionnels de la finance peuvent aider à la garantir.
Conformément à leur rôle traditionnel de gérance, ils peuvent s’assurer que les données utilisées sont solides et proviennent de sources fiables.
Gagner en perspicacité.
La finance a une position unique qui fournit une vue holistique de l’entreprise et lui permet de comprendre les processus en place dans l’ensemble de l’organisation.
La data analytics est donc une réelle opportunité pour les professionnels de la finance.
Ils doivent donc l’utiliser pour soutenir plus efficacement la planification et la prise de décision de leurs équipes commerciales et leur fournir des analyses qui leur permettront de comprendre les implications financières de leurs activités.
Gestion des risques.
Les professionnels de la finance peuvent tirer parti de la data analytics pour aider les organisations à anticiper les risques et protéger leurs performances.
Les réseaux sociaux, par exemple, peuvent indiquer des changements de vision des consommateurs.
En incluant plusieurs ensembles de données dans leurs calculs, les professionnels de la finance peuvent aider à mieux identifier et atténuer les risques auxquels sont confrontées leurs entreprises.
Comment la data science a révolutionné la finance
La croissance des nouvelles technologies et la génération croissante de données, transforment fondamentalement le mode de fonctionnement des industries et des entreprises.
Le secteur de la finance, par nature, est considéré comme l’un des secteurs les plus gourmands en données, représentant une opportunité unique de traiter, d’analyser et d’exploiter les données de manière utile.
De ce fait, la data science dans le monde de la finance offre un potentiel démesuré et prometteur.
La data science a déjà permis de mettre en place de grands changements qui sont aujourd’hui indispensables :
- Des informations boursières en temps réel
L’apprentissage automatique (pratique consistant à utiliser des algorithmes informatiques pour trouver des modèles dans des quantités massives de données) permet aux ordinateurs de faire des prédictions précises, en exécutant des transactions à des vitesses et des fréquences rapides.
- Une surveillance des tendances et des actions en temps réel
Le trading algorithmique se traduit par des informations hautement optimisées pour les traders afin de maximiser les rendements de leur portefeuille.
- Une analyse des mégadonnées dans les modèles financiers
L’analyse des données et la compréhension algorithmique permettent des prédictions plus précises et atténuent efficacement les risques inhérents au trading financier.
- L’analyse des clients
La data science pour offrir un meilleur service aux clients.
En comprenant mieux leurs besoins et leurs préférences, les professionnels de la finance peuvent anticiper les comportements futurs, générer des prospects, tirer parti des nouveaux canaux, améliorer leurs produits et améliorer la satisfaction des clients.
- Gérer les risques et détecter les fraudes
Avec l’analyse prédictive, la data science arrive à distinguer les activités frauduleuses.
De nombreuses organisations ont déjà adopté cette méthodologie de gestion des risques de fraude qui tire parti de la data analytics en temps réel.
- Personnaliser l’offre
Pour améliorer leurs services, les banques doivent effectuer des segmentations de leur clientèle pour proposer des solutions adaptées à chacun.
Grâce à l’analyse en temps réel, les data scientists sont en mesure d’identifier le comportement des consommateurs et de prendre les décisions commerciales appropriées.
Des défis encore à relever pour la data analytics et la finance ?
Les cas suivants peuvent freiner la data analytics pour le secteur de la finance, en effet, ils présentent des défis encore importants qu’il faudra réussir à relever notamment pour collecter les données.
- Des systèmes de données dépassés.
Les systèmes de données existants deviennent de moins en moins capables de gérer le volume exponentiel, la vitesse et la variété des données.
- Le respect de la conformité réglementaire.
Les professionnels de la finance doivent tenir compte des exigences réglementaires et des préoccupations en matière de confidentialité.
Par exemple, le règlement européen mondial sur la protection des données (RGPD) impose aux entreprises de ne stocker que les données personnelles lorsqu’elles sont directement utilisées. De plus, un client doit avoir le contrôle total de ses données, ce qui signifie qu’il peut demander à tout moment de voir ou de modifier ses données personnelles et savoir pourquoi elles sont stockées.
La récolte de données exploitables devient alors compliquée pour ne pas enfreindre cette réglementation.
- La recherche de professionnels qualifiés.
Les nouvelles technologies et méthodologies en matière de data nécessitent du personnel tel que des data scientists et des data analysts.
Et alors que toutes les entreprises commencent à investir massivement dans l’analyse des données, le personnel qualifié lui se fait de plus en plus rare et une guerre pour trouver des talents est attendue dans le secteur
Les banques ont accès à d’énormes quantités de données sur leurs clients qui peuvent être exploitées et étudiées afin d’obtenir des informations utiles.
Et avec la concurrence dans ce secteur, elles sont obligées d’adopter une approche axée sur les données si elles veulent rester compétitives.
Il est donc certain que la Business Intelligence et la Data Science seront des facteurs clé de différenciation dans la compétitivité future des institutions financières.
