Banque axée sur les données : comment définira-t-elle le présent et l'avenir de l'industrie ?

Le terme « banque axée sur les données » fait référence à toutes les activités qui exploitent les données pour fournir une gamme de services bancaires.

Grâce à l'utilisation structurelle et ciblée des outils numériques, la banque axée sur les données contribue de manière décisive à l'obtention de résultats importants : dans la définition des risques (en s'appuyant sur des informations plus riches et plus complètes en temps réel), dans l' identification de nouvelles opportunités de croissance (par des informations qui peuvent aider à prendre des décisions plus précises en temps opportun) et en développant des moyens personnalisés pour les banques d'interagir avec leurs clients (transformer les connaissances acquises sur un client individuel en un avantage concurrentiel fort).

Les institutions de services financiers qui ont investi dans des systèmes avancés de gestion des données ont pu augmenter la qualité de leurs performances, améliorer l'expérience client et, en fin de compte , augmenter leurs bénéfices. Dans le paradigme data-driven banking, l'objectif métier ne se résume plus à un simple gain incrémental mais, grâce à une analyse avancée des données, vise à identifier des opportunités toujours nouvelles, souvent cachées ou encore inexplorées .

Avant de nous pencher sur le présent de la banque basée sur les données et d'envisager l'avenir de l'industrie, arrêtons-nous un instant pour découvrir la nature quelque peu universelle de la relation qui lie les banques et les clients.

Information, connaissance, confiance : tout commence par les données

Bien que la « banque axée sur les données » ne soit pas un concept nouveau, dans le monde d'aujourd'hui, elle a pris une importance sans précédent. Pour saisir sa véritable signification, il faut considérer la data-driven banking par rapport à un autre concept qui a toujours été au cœur du marketing dans cette industrie, celui de « confiance ».

Les banques et les institutions financières fondent la relation avec leurs clients sur la confiance. Côté client, « faire confiance », c'est avant tout partager un ensemble d' informations sensibles. Sur la base des connaissances acquises à partir de ces informations, la banque formule des hypothèses et conçoit des solutions spécifiques. Si le fondement du processus décisionnel est fourni par des connaissances partagées, on pourrait dire que la confiance est la ressource qui alimente l'existence même de la banque.

Ce qui a changé avec l'avènement d'Internet, ce n'est pas la substance de la relation entre les banques et les clients, mais plutôt la structure, l'étendue et l'intensité. Les canaux ouverts par la numérisation de masse ont considérablement augmenté la quantité de données auxquelles les organisations bancaires peuvent accéder, entraînant un véritable changement de paradigme .

L'étape évolutive la plus avancée de la banque axée sur les données, celle que nous vivons chaque fois que nous accédons aux services en ligne de notre banque, est une conséquence directe de la transformation numérique. L'effet le plus macroscopique de ce changement d'époque est l'explosion d'opportunités pour les acteurs de l'industrie d'approfondir leur connaissance de leur public cible. Préférences, besoins, habitudes d'achat - une mine d'informations contenues dans le Big Data qui nous indique ce que les gens sont prêts à payer et combien. C'est précisément grâce aux services bancaires axés sur les données que les banques peuvent gérer de manière holistique toutes ces informations avec une approche unique qui intègre des méthodologies et des technologies de pointe.

La promesse qui sous-tendait jusqu'à présent la dynamique de l'industrie bancaire est actualisée par les données : la nécessité d'écouter les besoins et les urgences, de créer des offres au bénéfice du client et de proposer des services de plus en plus personnalisés. Pour qu'elles génèrent de la valeur (et fidélisent les clients), les données, qu'elles soient uniques ou tierces, doivent être gérées de manière stratégique, traitées conformément aux procédures et réglementations de sécurité, interprétées correctement et communiquées via des messages transparents, clair, compréhensible et éventuellement intéressant. Pour mener à bien toutes ces activités clés, le marché de la banque et de la finance s'est ouvert aux dites « FinTechs », des entreprises du secteur informatique capables de s'imposer assez rapidement comme des acteurs utiles, voire indispensables, pour orienter , innover , et l'amélioration des processus de base des entreprises « traditionnelles ».

L'émergence des FinTechs dans la banque axée sur les données

Dans un contexte bancaire data-driven, les FinTechs, qu'elles soient startups ou grands groupes technologiques , utilisent l'innovation technologique comme levier pour impacter les business models existants et redéfinir la logique opérationnelle et opérationnelle d'un marché de plus en plus encombré et concurrentiel. Ils peuvent s'appuyer sur des outils numériques incroyablement efficaces et sur une richesse d'expertise qui différencie, enrichit et améliore les services que les banques offrent déjà.

La diffusion des FinTech a entraîné une modification des attentes des consommateurs , à tel point que pour suivre la concurrence, les banques doivent repenser complètement leur expérience client. La nature distribuée et nativement numérique des entreprises FinTech aide également à faire face aux situations de crise ou d'urgence en raccourcissant la distance entre l'entreprise et les clients en mettant en œuvre des modes de communication alternatifs et des solutions agiles et efficaces, telles que celles mises en place pour exécuter les paiements numériques.

La numérisation, qui est une prémisse nécessaire de la banque axée sur les données, a donné un élan extraordinaire à l' innovation dans les services financiers traditionnels, par exemple en simplifiant les méthodes d'accès et en rationalisant ou en accélérant les opérations telles que l'ouverture d'un compte bancaire, la demande de prêt, ou effectuer des paiements. Cette petite révolution, qui a eu un impact sur les revenus et la pertinence de nombreux prestataires traditionnels, a également produit un important effet d'inclusion sociale : elle a permis de toucher des cibles jusqu'alors délaissées ou exclues.

De la FinTech à l'open banking : la banque axée sur les données pour libérer le potentiel intégré aux données

Alors que les FinTech entrent sur le marché sans le fardeau des systèmes hérités et sont capables d'utiliser immédiatement des technologies avancées telles que le cloud, l'IA et le ML à leur plein potentiel, elles doivent également faire face à certaines limitations structurelles. Par exemple, ils ne peuvent pas s'appuyer sur la connaissance du domaine et ils manquent des données historiques nécessaires pour fournir une analyse approfondie et précise. Pour résoudre ce conflit, l'approche de l'ensemble du secteur bancaire en matière de données a été fondamentalement repensée en 2019 suite à l'introduction de la directive sur les services de paiement 2.

La directive PSD2 obligeait toutes les banques européennes à ouvrir leurs API aux autres acteurs de l'industrie (les API sont des Interfaces de Programmation d'Applications, les intermédiaires logiciels qui permettent à deux applications de se parler), marquant de fait la naissance de l' Open Banking , le framework de production où les acteurs de l'écosystème bancaire partagent entre eux des flux de données.

Les avantages des fonctionnalités basées sur les données

Aujourd'hui, nous souhaitons tous profiter de produits et services fluides, simples d'utilisation, rapidement disponibles et économiques. Et, nous nous attendons à établir des relations avec notre banque qui soient enrichissantes, engageantes sur le plan émotionnel ou même « amusantes ». Pour obtenir des expériences client de meilleure qualité, nous sommes disposés à partager des données et des informations, même des informations sensibles (par exemple, laisser des avis, activer la géolocalisation, créer des comptes sur les plateformes sociales).

Les banques et les autres acteurs du secteur segmentent le public cible à l'aide des données que nous fournissons (par exemple, via le profilage des clients, l'analyse des modèles de transaction, les comportements actuels et passés), afin qu'ils obtiennent des informations détaillées en temps réel. Ils peuvent alors prédire (par exemple, grâce à l'analyse prédictive ) les produits ou services que nous achèterons dans un avenir immédiat et concevoir les offres qui nous conviennent le mieux.

D'une part, notre volonté et notre tolérance se traduisent par des quantités croissantes de données provenant de divers canaux et sources tierces et, d'autre part, elles se traduisent par la création de nouvelles fonctionnalités basées sur les données que les banques et les institutions financières mettent en œuvre pour améliorer leur services (grâce en partie à l'intervention des FinTech dans les aspects du processus qui se prêtent le mieux à l'automatisation).

Les fonctionnalités bancaires axées sur les données peuvent tirer parti de nombreux avantages pour augmenter la valeur des services financiers. Ce sont les principaux : polyvalence, efficacité, personnalisation, augmentation des revenus, précision des hypothèses et meilleure gestion des risques.

Polyvalence

Pour augmenter leurs revenus, les sociétés de services financiers peuvent utiliser les données collectées sur les clients pour créer de nouveaux produits et services innovants, y compris en collaboration avec des institutions non bancaires.

Efficacité

La collecte et l'optimisation des données , sur lesquelles repose la banque axée sur les données, permettent aux organisations bancaires de simplifier et d'optimiser leurs processus internes , notamment en utilisant des solutions d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique. Grâce aux services bancaires axés sur les données, les coûts opérationnels sont réduits et les niveaux de performance globaux augmentent. La disponibilité de données client correctement traitées réduit les risques opérationnels. En effet, les informations fournies en temps réel permettent de supprimer les problèmes critiques en amont et d'améliorer l'automatisation . L'utilisation synergique des canaux hors ligne et en ligne permet également d' augmenter le nombre de clients.

Personnalisation

L'un des avantages les plus importants de la collecte et de l'optimisation des données client est la personnalisation que permettent ces activités d'analyse. Les banques peuvent utiliser les données collectées pour adapter leurs produits et services aux besoins personnels de cibles de plus en plus profilées et circonscrites. Tarification sur mesure, services axés sur les besoins spécifiques des clients, contenu approfondi choisi pour accroître l'autonomisation et le bien-être financier : ce ne sont là que quelques-unes des initiatives que la personnalisation peut accomplir, impactant directement et indirectement à la fois la notoriété de la marque et les revenus.

Augmentation des revenus

Grâce aux résultats d'analyses de données de plus en plus sophistiquées, souvent basées sur l'intelligence artificielle, les banques peuvent visualiser les comportements récurrents et les tendances du marché et mesurer en temps réel l'efficacité des processus internes. Ils sont ainsi en mesure d'identifier le consentement à payer de leurs clients et de repenser leur stratégie de création d'offres et de produits capables de tirer parti des connaissances générées par les données.

En augmentant considérablement la précision des modèles de tarification et en réduisant la nécessité de formuler un ensemble indéfini d'hypothèses à la recherche des "meilleures" hypothèses, les banques et autres organismes financiers acquièrent un avantage concurrentiel significatif : ils anticipent les évolutions du marché grâce à des initiatives commerciales plus éclairées et sont capable à la fois de fidéliser et d' acquérir de nouveaux clients , maximisant ainsi les revenus.

Des hypothèses plus précises

Grâce aux services bancaires basés sur les données, les entreprises peuvent prendre des décisions plus éclairées qui influencent une série d'activités cruciales : de la promotion de mesures de prévention des délits financiers (même très sophistiqués) à l'aide aux institutions financières pour détecter la fraude, de l'élargissement des décisions de crédit à l'amélioration des stratégies de financement pour prévision des besoins de liquidité.

Des hypothèses plus précises jouent un rôle décisif dans l'atténuation des risques , la réduction des coûts et la maximisation des ventes, car elles permettent la création de modèles prédictifs. Sur cette base, les banques peuvent développer des offres de vente croisée réellement pertinentes pour chaque client.

Amélioration de la gestion des risques

En s'appuyant sur les données, les acteurs bancaires et financiers minimisent les risques tout en opérant en conformité avec les différentes autorités réglementaires.

Maximiser les ressources d'information pour améliorer le processus d'engagement et renforcer la relation client

Pour permettre la mise en œuvre d'initiatives bancaires axées sur les données et pour soutenir les possibilités qu'offrent l'IA, le ML et la Blockchain, vous devez repenser la chaîne de valeur des données afin qu'elle touche chaque étape du processus, de l'acquisition au stockage, du traitement au partage. Cette réorganisation et cette restructuration, bien qu'extrêmement complexes, peuvent être abordées avec succès aujourd'hui avec de nouveaux outils de capture et de structuration des données, des magasins de données de pointe basés sur le cloud et des techniques analytiques pour identifier les connexions entre les données aléatoires. Ensemble, ces outils et techniques peuvent aider les organisations à transformer des volumes croissants de données en actifs pouvant être utilisés dans des processus décisionnels automatisés, plus complets, plus rapides et plus précis.

En maximisant la valeur des actifs informationnels, les acteurs du marché (banques, institutions financières, FinTech) rendent plus efficient et efficace le processus d' engagement de nouveaux prospects et de renforcement de la relation avec les clients existants.

La banque basée sur les données permet un solide avantage concurrentiel à court et à long terme en concentrant les investissements sur deux fronts :

1. La consolidation des actifs informationnels intégrés dans les données grâce à la mise en œuvre de stratégies spécifiques de gouvernance des données ;
2. L' augmentation de la qualité de l'expérience client en exploitant pleinement les informations existantes de l'entreprise , à travers la création d'un système de communication ouvert, interactif et personnalisé.

Si les nouvelles dynamiques introduites par l'open banking permettent une expansion progressive des actifs informationnels disponibles, l'analyse des données est la première étape indispensable d'une banque basée sur les données destinée à influencer le présent et l'avenir de l'industrie.