La puissance du Big Data provient du volume impressionnant des données disponibles et utilisables, de la puissance de calcul qui ne cesse d'augmenter et de l'intelligence des algorithmes qui se renforce de plus en plus.
Mise au service des activités et processus financiers, l'utilisation du Big Data est présente dans tous les domaines couverts par les établissements financiers : de la connaissance client au trading, en passant par le scoring et la compliance.
Utilisation du Big Data : massivité des données et rapidité des traitements
Le potentiel du Big Data se révèle dans la vitesse des traitements. Malgré la massivité des données à appréhender, la livraison de résultats est rapide grâce à l'usage du Big Data. Cette technologie est mobilisée dans plusieurs domaines :
- Lutte contre la fraude à la carte bancaire : il s'agit de répondre immédiatement à une demande d'autorisation présentée par un commerçant. Pour cela, les habitudes d'utilisation, lieux et niveaux de dépenses sont autant de données relatives au porteur de la carte qu'il convient d'analyser pour autoriser ou non la transaction.
- Scoring emprunteur : le consommateur exige désormais une réponse quasi immédiate à sa demande de crédit. L'utilisation du Big Data permet de consolider les données bancaires du client, ses données de navigation internet (les cookies), ses données d'achat dans le commerce traditionnel ou l'e-commerce (les facturettes), mais également celles de ses réseaux sociaux (analyse sémantique…). Cette analyse fournit une évaluation (un score) en fonction de laquelle dépendra l'attribution d'un crédit et éventuellement ses taux et niveaux d'assurance.
- Trading à haute fréquence : grâce à sa puissance de calcul, le Big Data autorise l'émission de plusieurs milliers d'ordres d'achat ou de ventes en quelques secondes, en optimisant simultanément la prise en compte des risques.
L'usage du Big Data pour une informatique décisionnelle
Dans les banques de détail ou chez les assureurs, l'utilisation du Big Data permet d'alimenter une informatique décisionnelle. Ici, le facteur temps est moins crucial que le facteur quantité et qualité des données. Voici quelques applications du Big Data dans la finance :
Compléter la connaissance client par le Big Data
Les banques incitent leurs clients à agréger sur leur site ou dans leur application les comptes détenus auprès d'autres établissements. Ils souhaitent disposer de plus de données sur leur clientèle pour mieux la connaître.
Améliorer la relation client
Un client sera d'autant plus réceptif aux arguments et suggestions de son conseiller si celui-ci dispose d'une image claire de la préoccupation du client. Cette dernière peut être identifiée grâce à l'analyse des pages consultées ou des outils (simulations) utilisés sur le site de la banque. Le conseiller a connaissance des questions et surtout a déjà les réponses pour amener le client à conclure immédiatement.
Soumettre des offres
Au bon moment aux bons clients et assurer un bon taux de transformation. Une analyse des dates de versement des salaires et des dates des différents prélèvements conduit à proposer des produits d'épargne au moment le plus propice dans le mois.
Élaborer un marketing prédictif par le Big Data
Le traçage et l'analyse des consultations des pages web de la banque, notamment les conditions générales ou les conventions de compte, couplés à une analyse des virements externes réalisés, permettent d'identifier un client sur le départ. Son conseiller peut alors formuler une proposition pour le retenir.
Lutter contre le blanchiment d'argent
Les outils utilisés par le Big Data peuvent identifier des mouvements de fonds suspects qui engendreront une déclaration auprès des autorités compétentes.
Définir une stratégie à moyen et long terme
L'utilisation du Big Data, principalement ses capacités prédictives, joue un rôle crucial pour élaborer une stratégie qui repose sur des hypothèses bénéficiant d'un fort indice de probabilité.
Spécifiquement chez les assureurs, le Big Data affiche sa performance dans un suivi des comportements et dans le recalcul des risques en continu. Les compagnies peuvent alors proposer de nouveaux produits. Par exemple, le concept du pay as you drive permet d'individualiser le risque en fonction du comportement de l'assuré. Ce dernier accepte la collecte et l'analyse de ses données personnelles liées à son comportement de conducteur automobile pour que soit modulé le montant de ses primes. Ainsi, un conducteur souple et prudent bénéficie de cotisations moins élevées et une compagnie à la clientèle moins risquée bénéficie d'une baisse des indemnisations.
Des résultats opérationnels grâce à l'utilisation du Big Data
En matière de gestion de portefeuille, les banques, les fonds d'investissement et les sociétés de gestion d'actifs exigent des outils du Big Data une surveillance et une analyse en temps réel des données de marché.
L'objectif est de maximiser la rentabilité et de minimiser l'exposition aux risques liés aux marchés, aux produits, aux clients, à un non-respect de procédures internes…
Voici quelques exemples d'utilisation du Big Data dans ce domaine :
- Grâce à un accès à l'ensemble des données, sans limites de profondeur d'historique, cette technologie devient un outil de choix entre les mains des opérateurs du middle office pour la détection de fraudes.
- Puisque tous les acteurs financiers utilisent désormais les techniques du trading à haute fréquence, celles-ci ne sont plus un facteur de différenciation. Les financiers se tournent désormais vers le trading intelligent utilisant le Big Data. Ils font établir des scénarios et stratégies d'investissement non plus par des traders humains, mais par une IA. Grâce à l'apprentissage automatique (machine learning), le Big Data apprend des marchés financiers pour mieux investir et gagner sur ces mêmes marchés.
Formation
Compliance bancaire : l'utilisation du Big Data au service de la transparence et de la conformité
Des obligations réglementaires issues des Comités de Bâle I, II, III et bientôt IV imposent davantage de vigilance et de transparence dans la gestion des données. Au travers d'audit et autres inventaires, l'utilisation du Big Data participe à la mise à jour documentaire nécessaire pour rester en conformité avec une réglementation mouvante.
Chaque banque doit ainsi livrer auprès d'un prestataire référent ou organe de régulation des informations sur les données qu'elle détient et traite, sur les soupçons de fraude que ses systèmes détectent…
L'usage du Big Data n'est pas l'apanage des seuls grands acteurs financiers
Les technologies du Big Data ont conquis les directions financières des entreprises et des fintechs : outils, coûts, expertise sont devenus plus accessibles. Les entreprises se basent sur l'utilisation du Big Data dans les situations suivantes :
- amélioration de la gestion de leur trésorerie
- optimisation de leur besoin en fonds de roulement (BFR)
- plus grande justesse de leurs prévisions budgétaires en combinant analyse de données internes et externes à l'entreprise
Les fintechs investissent des marchés de niche et proposent leurs produits directement aux clients finaux ou à des établissements plus installés. L'utilisation du Big Data concerne tous les acteurs du monde financier, des grandes banques aux compagnies d'assurance, en passant par les directions financières d'entreprises et les fintechs. Avec toujours plus de données, de rapidité et d'intelligence, le Big Data contribue à améliorer la rentabilité, mais il assoit aussi son emprise. L'ESG Finance a intégré le Big Data dans ses programmes pour préparer les étudiants aux nouveaux enjeux du secteur. Ceux qui souhaitent se spécialiser dans ce domaine peuvent par exemple intégrer le Mastère Big Data et Data Science en finance.
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