L’industrie financière a toujours été un secteur hautement compétitif. Compte tenu de la maturité des technologies de rupture telles que le Big Data, le Big Data peut devenir un élément bénéfique de l’industrie financière. Les entreprises peuvent récolter des données volumineuses pour des décisions de sécurité, de personnalisation et d’investissement.

Le Big Data propose de nouveaux ensembles de données qui peuvent aider à comprendre le comportement des clients et améliorer le domaine de l’analyse prédictive. Avec cette approche basée sur les données, voyons comment le Big Data transforme le secteur financier.

Amélioration de la diversité des produits

Comme indiqué précédemment, le Big Data met désormais en évidence de nouveaux ensembles de données qui sont un moyen puissant pour comprendre la psyché des clients et leur offrir en conséquence des services financiers nouveaux et améliorés.

Par exemple, les entreprises opèrent désormais Robo-conseillers fintech qui offrent des conseils holistiques concernant les investissements numériques. Étant donné que ces Robo-conseillers utilisent le Big Data pour recueillir des informations sur les habitudes de dépenses des clients et d’autres paramètres de personnalisation, les conseils offerts seront également extrêmement pertinents pour le client. De même, d’autres services comme la disponibilité des prêts, l’analyse des risques clients, etc. peuvent être inclus dans la liste des produits financiers.

Analyse du marché

Les investisseurs peuvent exploiter efficacement le potentiel offert par les mégadonnées pour analyser les tendances du marché et faire des investissements plus intelligents. Plusieurs entreprises disposent de systèmes prédictifs de pointe qui peuvent non seulement comprendre de gros volumes de données, mais aussi les interpréter pour proposer des décisions d’investissement éclairées.

Grâce au trading basé sur l’IA, les investisseurs peuvent augmenter la rentabilité de leurs investissements. En conséquence, le domaine des investissements sur le marché ne se limite plus aux vétérans ou aux investisseurs chevronnés, mais s’étend également aux débutants qui souhaitent essayer de capitaliser sur les gains du marché.

Sécurité robuste

Dans le secteur financier, certains services sont plus vulnérables aux failles de sécurité et aux fraudes. Ainsi, les mégadonnées peuvent jouer un rôle essentiel pour combler ces lacunes et assurer la sécurité des clients. Les établissements de crédit et les banques utilisent une combinaison de apprentissage automatique et big data (clearinghouse.org) pour automatiser leur sécurité. De plus, il leur donne une longueur d’avance sur tout malfaiteur qui envisage d’exploiter les failles de sécurité, en particulier dans les systèmes obsolètes.

L’intelligence de localisation garde une trace de l’endroit où le client utilise le service financier. Il surveille également le type de produits ou services qu’ils achètent normalement et le nombre de transactions par cycle. Grâce à ces informations, les mégadonnées peuvent surveiller et mettre en évidence les écarts par rapport aux modèles d’achat habituels pour alerter et protéger les utilisateurs contre la fraude.

Moins de processus manuels

Le Big Data inaugurera avec lui l’ère de l’intelligence artificielle et du machine learning. En conséquence, les processus manuels et répétitifs tels que la documentation, la recherche de l’historique client, etc. peuvent être automatisés via des algorithmes. De plus, il diminue également le temps de réponse tout en respectant la structure réglementaire en vigueur.

Bien que la réduction des processus manuels offre une approche centrée sur le client, il est à craindre qu’elle ne compromette la sécurité d’emploi des personnes impliquées dans ces processus manuels. Cette crainte est exacerbée par le fait que les technologies sont plus efficaces, plus précises et beaucoup moins chères. Cependant, les ressources humaines déplacées peuvent être utilisées dans des postes nouveaux et diversifiés après une formation approfondie.

Avantages centrés sur le client

Les services personnalisés sont l’un des points clés des services financiers assistés par les mégadonnées. Sur la base des habitudes de dépense du client, les institutions financières peuvent proposer des recommandations personnalisées et vendre des produits répondant à leurs besoins. Grâce à cette approche à valeur ajoutée, les entreprises peuvent fidéliser leurs clients dans tous les secteurs verticaux et bénéficier d’une forte présence des consommateurs.

Analyse précise des risques

Auparavant, les services financiers comme les prêts étaient basés sur un ou deux facteurs tels que la cote de crédit, les ratios dette / revenu, etc. Cependant, le Big Data a diversifié ces ensembles de données et introduit plusieurs variables qui peuvent offrir une évaluation plus concrète et individualisée individuel.

L’apprentissage automatique tient compte des conditions économiques, du capital commercial, de la segmentation de la clientèle, etc. de manière impartiale pour identifier les investissements risqués ou les défaillants.

Défis clés

Alors que, sur le papier, le Big Data peut apparaître comme la solution ultime pour toutes les institutions financières, il comporte certains défis. Ces obstacles peuvent être spécifiques à l’entreprise et comprennent:

Volume de données

Le Big Data se caractérise par trois «V»: volume, vélocité et variété. Essentiellement, cela signifie que les technologies Big Data gèrent de grandes quantités de données dans un environnement statique et en temps réel tout en prenant en charge plusieurs types de données. Les sociétés financières sont incapables de calculer de tels volumes de données ou ne peuvent pas y accéder à partir de plusieurs canaux. De plus, les silos de données rendent difficile l’intégration de tous les Big Data collectés.

En conséquence, ils ne sont pas en mesure d’exploiter tout le potentiel du Big Data.

Précision et qualité

Les données diluées et inexactes ne sont d’aucune utilité apparente. Les entreprises doivent utiliser des données fiables pour tirer parti de l’opportunité. En ce qui concerne le secteur financier, il devient encore plus impératif de rechercher des données précises et fiables, ce qui constitue un défi majeur pour plusieurs institutions.

Sécurité et intégrité

Les institutions bancaires et financières doivent maintenir les normes de sécurité les plus élevées lors du stockage des données personnelles sensibles de leurs clients. Toute atteinte à la sécurité ou menace potentielle pourrait entraîner une grave perte de confiance. Certaines entreprises peuvent ne pas être disposées à offrir ce niveau de sécurité des données.

Règlements

En plus des réglementations en ligne, il existe plusieurs réglementations bancaires concernant la sécurité des données, la confidentialité des consommateurs, les rapports et la transparence. Le respect de ces réglementations tout en respectant la sécurité numérique peut être une tâche difficile à équilibrer.

Dernières pensées

Dans les années à venir, il est clair que le Big Data va révolutionner notre perception du secteur financier. Le Big Data donnera aux entreprises un aperçu du comportement des clients et profilera l’individu dans certains types. En conséquence, ces données peuvent être extrêmement utiles aux entreprises pour faire progresser leur entreprise et établir une clientèle fidèle.

Ce n’est qu’une question de temps avant que le Big Data n’émerge comme deuxième monnaie dans le secteur financier.

Crédit d’image: Carlos Muza; Unsplash