Cet article explore le rôle de l’analyse des données dans les opérations Fintech, alors que l’espace d’innovation perturbatrice continue de croître.
Exploiter les données en utilisant une vue unique de tous les actifs pertinents, en temps réel, n’a jamais été aussi vital, et pour les institutions de services financiers, ce n’est pas différent. Les décisions fondées sur les données, aidées par l’analyse, sont cruciales dans un paysage toujours plus concurrentiel où les consommateurs iront voir ailleurs si leurs besoins ne sont pas satisfaits.
Dans cette optique, nous explorons le rôle que l’analyse des données peut jouer dans les opérations Fintech.
L’état des lieux
Historiquement, les sociétés de services financiers ont traité les données dans leurs propres départements respectifs, ce qui a conduit à des images déconnectées de l’évolution des affaires et du comportement des clients. Dans le monde des affaires d’aujourd’hui, les organisations ne peuvent pas se permettre de continuer avec cette approche, et ont besoin d’une vue unifiée pour obtenir de véritables informations.
Les études de marché actuelles prévoient que le marché mondial de l’analyse financière atteindra 25,38 milliards de dollars d’ici 2028. Bien que le rôle de l’analyse dans les opérations financées par les technologies financières soit de plus en plus important, des difficultés subsistent lorsqu’il s’agit d’obtenir des informations à partir de quantités croissantes de données, ce qui peut être attribué au manque de compétences dont souffrent les technologies en général. Ce problème peut être atténué en établissant des partenariats solides avec des fournisseurs tels que les fournisseurs de services en nuage (CSP) comme AWS et Azure, qui adaptent en permanence les capacités d’analyse.
Traitement des données en hausse
Pour traiter efficacement les données dans les services financiers, la démocratisation de la main-d’œuvre est indispensable. Les actifs ne peuvent plus se permettre d’être conservés uniquement par le personnel informatique traditionnellement qualifié.
James Corcoran, vice-président senior de la valeur client chez KX, explique : « Qu’il s’agisse de rechercher Alpha, de gérer les risques, d’assurer la conformité ou d’identifier les fraudes, le secteur des services financiers a toujours été à la pointe de l’analyse des données.
« Le défi auquel sont confrontées les entreprises de services financiers aujourd’hui est qu’il y a tout simplement trop de données à traiter intuitivement et sans soutien. Les idées ne sont plus visibles ; elles doivent être exploitées et rapidement avant qu’un problème ne survienne ou qu’une opportunité ne se présente.
» Ajoutez à cela les perturbations engendrées par la pandémie, un environnement réglementaire toujours plus complexe et l’impact incessant de la transformation numérique sur le secteur, et il est clair que l’accent mis sur les données, leur gestion et leur analyse, n’a jamais été aussi important. Chez KX, les clients des services financiers nous parlent beaucoup de la nécessité de démocratiser l’accès aux données dans l’ensemble de l’organisation, et de la nécessité de considérer les données comme un actif de l’entreprise plutôt qu’à travers le prisme d’équipes individuelles ou d’exigences spécifiques à un domaine.
« Les conséquences de l’inaction sont évidentes dans de trop nombreuses organisations : les redoutables silos de données, coûteux à gérer et difficiles à éliminer. La sphère de données mondiale se développe à un rythme incroyable, et une grande partie de cette croissance provient de données créées en temps réel. Les entreprises de services financiers doivent s’assurer que leur stratégie d’analyse des données peut suivre le rythme. »
Services bancaires ouverts
L’analytique s’avère particulièrement fructueuse dans le segment open banking de la Fintech. L’open banking étant axé sur la portabilité des données financières personnelles, afin d’offrir aux consommateurs des services plus personnalisés, la science des données et l’analytique ont un rôle fondamental à jouer.
« Il est difficile de surestimer l’importance de l’analyse des données dans les Fintech. Non seulement elle peut être la base d’un large éventail d’offres commerciales différentes, mais elle joue également un rôle essentiel dans l’optimisation et l’information sur le fonctionnement des entreprises », a déclaré Alistair Dent, directeur de la stratégie chez Profusion.
« Les startups peuvent se différencier et acquérir un avantage concurrentiel en proposant des services plus créatifs et plus utiles. La seule façon d’y parvenir est de disposer d’une capacité de science des données solide et innovante, capable de soutenir le développement. En termes simples, vous ne pouvez pas avoir de conseillers financiers pilotés par l’IA ou de plateformes d’agrégation financière sans analyse de données.
« Les progrès de la science des données et des fintech sont inextricablement liés – ils se poussent mutuellement vers l’avant. Des solutions fintech plus créatives nécessitent des techniques de science des données plus complexes. »
L’analytique au niveau du conseil d’administration
Bien entendu, aucun projet de déploiement technologique ne peut générer cette importante valeur commerciale si le conseil d’administration n’est pas impliqué dans la vision. Une fois cette vision concrétisée, les conseils d’administration des services financiers peuvent utiliser l’analyse pour prendre des décisions fondées sur des données qui ont une incidence sur les résultats de l’entreprise.
« Autrefois une question informatique, les données devraient être au cœur des modèles et stratégies d’entreprise. Les décisions du conseil d’administration doivent être fondées sur des informations précises plutôt que sur des approches utilisées par le passé, qui ne sont pas adaptées à l’environnement actuel », explique Anurag Bhatia, vice-président senior et responsable de l’Europe chez Mphasis.
» Pour exploiter l’innovation et monétiser leurs données, la première étape pour les dirigeants est d’instiller la bonne infrastructure numérique pour éliminer les silos et rendre les données de qualité plus accessibles. Le cloud est ici un puissant catalyseur, qui facilite l’innovation continue et ouvre la porte à l’utilisation de capacités avancées d’IA et d’apprentissage automatique pour une analyse optimale des données « .
« Une fois que les dirigeants obtiennent une visibilité totale de leurs données, non seulement ils peuvent les utiliser pour parvenir à des informations significatives, mais ils peuvent également se conformer plus facilement à un paysage réglementaire en constante évolution, notamment en matière de protection des données, de prévention des fraudes et de gestion des risques. »
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