Utiliser le Big Data dans le secteur de la finance

La digitalisation du secteur financier a permis à des technologies telles que des outils d'analytics avancés, le machine learning, l'intelligence artificielle, le big data et le cloud de pénétrer et de transformer la concurrence des institutions financières sur le marché. Les grandes entreprises adoptent ces technologies pour mettre en œuvre leur transformation digitale, répondre à la demande des consommateurs et améliorer leur rentabilité. La plupart des entreprises stockent des données nouvelles et précieuses sans toujours savoir comment en maximiser le potentiel, car ces données ne sont pas structurées ou ne sont pas captées au sein de l'entreprise.

Alors que le secteur financier évolue et se réorganise de plus en plus autour d'une approche data-driven, les entreprises doivent répondre à ces changements de façon volontaire et exhaustive. Les solutions technologiques efficaces qui répondent aux exigences analytiques avancées de la transformation digitale permettront aux organisations financières d'exploiter pleinement les données non structurées et volumineuses, de découvrir de nouveaux avantages concurrentiels et de générer des opportunités de marché.

Pour cela, les entreprises doivent comprendre la valeur des solutions technologiques de big data, ce qu'elles signifient pour leurs clients et leurs processus commerciaux.

Qu'est-ce que le big data dans le domaine de la finance ?

Le big data dans la finance fait référence aux pétaoctets de données structurées et non structurées qui peuvent être utilisées pour anticiper les comportements des clients et créer des stratégies pour les banques et les institutions financières.

Le secteur financier génère énormément de données. Les données structurées sont des informations gérées au sein d'une entreprise afin de fournir des insights clés pour la prise de décision. Les données non structurées existent dans des sources multiples en volumes croissants et offrent des possibilités d'analyse importantes.

Des milliards de dollars circulent quotidiennement sur les marchés mondiaux et les analystes sont chargés de surveiller ces données avec précision, sécurité et rapidité afin d'établir des prévisions, de découvrir de nouveaux modèles et de créer des stratégies prédictives. La valeur de ces données dépend fortement de la manière dont elles sont recueillies, traitées, stockées et interprétées. Les systèmes hérités n'étant pas en mesure de prendre en charge des données non structurées et cloisonnées sans une implication IT complexe et importante, les analystes adoptent de plus en plus des solutions de données dans le cloud.

Les solutions big data dans le cloud permettent non seulement de réduire les coûts liés aux équipements on-premise, mais aussi d'améliorer l'évolutivité et la flexibilité, d'intégrer la sécurité à toutes les applications métier et, surtout, d'adopter une approche plus efficace en matière de big data et d'analytics.

Grâce à la capacité d'analyse de divers ensembles de données, les sociétés financières peuvent prendre des décisions éclairées concernant l'amélioration du service à la clientèle, la prévention de la fraude, un meilleur ciblage des clients, des performances de haut niveau et une évaluation de l'exposition aux risques.

Comment le big data a révolutionné la finance

Les institutions financières ne sont pas nées dans le paysage digital : elles ont dû subir un long processus de conversion qui a nécessité des mutations comportementales et technologiques. Au cours des dernières années, le big data dans la finance a conduit à d'importantes innovations technologiques qui ont donné lieu à des solutions pratiques, personnalisées et sécurisées pour le secteur. En conséquence, les analyses big data ont permis de transformer non seulement les processus commerciaux individuels, mais aussi l'ensemble du secteur des services financiers.

Aperçu des marchés boursiers en temps réel

Le machine learning transforme les transactions et les investissements. Au lieu de se contenter d'analyser le prix des actions, le big data permet désormais de prendre en compte les tendances politiques et sociales susceptibles d'affecter les marchés boursiers. Le machine learning permet de suivre les tendances en temps réel, ce qui permet aux analystes de compiler et d'évaluer des données pertinentes et de prendre des décisions éclairées.

Détection et prévention des fraudes

La détection et la prévention des fraudes a été rendue possible en grande partie grâce au machine learning, alimenté par le big data. Les risques de sécurité que représentaient autrefois les cartes de crédit ont été réduits grâce à des processus d'analytics qui interprètent les habitudes d'achat. Désormais, en cas de vol d'informations sécurisées relatives aux cartes bancaires, les banques peuvent instantanément bloquer la carte et la transaction puis informer le client des menaces de sécurité.

Analyse précise des risques

Les grandes décisions financières, comme les investissements et les prêts, reposent désormais sur des outils de machine learning impartiaux. Les décisions calculées basées sur l'analytics prédictif prennent tout en compte, de l'économie à la segmentation des clients, mais aussi le capital des entreprises, afin d'identifier les risques potentiels tels que les mauvais investissements ou les mauvais payeurs.

Le big data appliqué à la finance

Les sociétés financières ont désormais la possibilité d'exploiter le big data pour des cas d'utilisation tels que la génération de nouveaux flux de revenus grâce à des offres data-driven, les recommandations personnalisées selon les audiences, une meilleure efficacité pour obtenir des avantages concurrentiels, une sécurité renforcée et de meilleurs services aux clients. De nombreuses sociétés financières qui savent exploiter le big data en retirent des bénéfices immédiats.

Augmentation des recettes et de la satisfaction des clients

Des entreprises comme Sidetrade ont su appliquer des solutions de big data pour développer des plateformes d'analytics qui prédisent les comportements de paiement des clients. En se familiarisant avec les comportements de ses audiences, une entreprise peut réduire les délais de paiement et générer plus de liquidités tout en améliorant la satisfaction des clients.

Accélération des processus manuels

Les solutions d'intégration de données ont la capacité de s'adapter à l'évolution des besoins des entreprises. L'accès à une vue d'ensemble de toutes les transactions permet aux sociétés de cartes de crédit comme Qudos Bank d'automatiser les processus manuels, d'économiser les heures de travail du personnel IT et de proposer des insights sur les transactions quotidiennes des clients.

Amélioration du parcours d'achat

Les anciens outils n'offrent plus les solutions nécessaires pour les données volumineuses et disparates et ont souvent une flexibilité limitée quant au nombre de serveurs qu'ils permettent de déployer.

Les outils de gestion des données dans le cloud ont aidé des entreprises comme MoneySuperMarket à extraire des données à partir de plusieurs services web dans des data warehouses destinés à la consommation par divers services, tels que la finance, le marketing, labusiness intelligence, la veille et le reporting. Des stratégies cloud comme celles-ci améliorent le parcours d'achat des clients, permettent de collecter quotidiennement des indicateurs des prévisions de performance, ainsi que des analyses de données ad hoc.

Workflow rationalisé et traitement fiable du système

L'augmentation constante des volumes de données dans le secteur bancaire conduit à la modernisation des données bancaires de base et des systèmes d'application grâce à des plateformes d'intégration uniformes. Grâce à un workflow rationalisé et à un système de traitement fiable, des entreprises comme la Landesbank Berlin ont appliqué l'intégration d'applications pour traiter 2 To de données par jour, mettre en place 1 000 interfaces et utiliser un seul processus pour toute la logistique de l'information et l'interfaçage.

Analyse des performances financières et contrôle de la croissance

Avec des milliers d'affectations par an et des dizaines d'unités commerciales, l'analyse de la performance financière et le contrôle de la croissance entre les employés de l'entreprise peuvent être complexes. Les processus d'intégration de données ont permis à des entreprises comme Syndex d'automatiser le reporting quotidien, d'aider les services IT à gagner en productivité et de permettre aux utilisateurs professionnels un accès aux insights stratégiques et à une analyse simplifiée.

Quatre grands défis en matière de big data dans la finance

Alors que le big data est rapidement généré par un nombre croissant de sources non structurées et structurées, les anciens systèmes de données deviennent de moins en moins capables de faire face aux volumes, à la vitesse et à la variété de ces données. Le management dépend de plus en plus de la mise en place de processus appropriés, de l'exécution de technologies puissantes et de la capacité à extraire des insights à partir de ces informations.

Les technologies permettant de relever ces défis sont d'ores et déjà disponibles. Cependant, les entreprises doivent comprendre comment gérer le big data, aligner leur organisation sur les nouvelles initiatives technologiques et surmonter la résistance interne générale. Les enjeux spécifiques du big data dans le domaine de la finance sont donc un peu plus complexes que ceux des autres secteurs, pour de nombreuses raisons.

1. Exigences règlementaires

Le secteur financier est confronté à des exigences règlementaires strictes, comme la proposition de règlementation bancaire Fundamental Review of the Trading Book (FRTB), qui régit l'accès aux données critiques et exige un reporting accéléré. Les technologies innovantes liées au big data permettent aux institutions financières de faire évoluer la gestion des risques de manière rentable, tandis que les indicateurs et le reporting aident à transformer les données à des fins d'analyse.

2. Sécurité des données

Avec l'essor des piratages et des menaces avancées et persistantes, les mesures de gouvernance des données sont essentielles pour atténuer les risques associés au secteur des services financiers. Les outils de gestion des données reposant sur le big data garantissent la sécurité et la protection des données, ainsi que la détection immédiate d'activités suspectes.

3. Qualité des données

Les sociétés financières ne veulent pas se contenter de stocker leurs données, elles veulent aussi les exploiter au mieux. Comme ces données proviennent d'un grand nombre de systèmes différents, elles ne concordent pas toujours, ce qui constitue un obstacle à la gouvernance des données. Les solutions de gestion des données garantissent des informations exactes, exploitables et sécurisées.

Des outils d'analytics en temps réel permettent également d'accéder en simultané aux big data stores, avec précision et rapidité, afin d'aider les entreprises à obtenir des insights de qualité, et de lancer de nouveaux produits, de nouvelles offres de services et de nouvelles fonctionnalités.

4. Silos de données

Les données financières proviennent de nombreuses sources comme des documents de collaborateurs, des e-mails, des applications d'entreprise, etc. La combinaison et la réconciliation de données volumineuses nécessitent des outils d'intégration de données qui simplifient le processus en termes de stockage et d'accès.

Les solutions de données big data et le cloud fonctionnent de concert pour relever et résoudre ces défis majeurs du secteur. Plus les institutions financières adopteront des solutions de cloud computing, plus elles prouveront aux marchés financiers que les solutions de big data sont bénéfiques tant pour l'IT que pour l'activité commerciale.

Le big data dans le domaine de la finance : comment démarrer

Les grandes sociétés financières ont ouvert la voie à l'adoption du big data et ont prouvé que ses solutions sont bien réelles. Les sociétés financières ont chacune leur propre niveau d'application et de maturité en matière de big data, mais la motivation principale d'adoption de ces solutions a toujours pour cœur la question suivante : « Comment les données peuvent-elles résoudre nos principaux problèmes commerciaux ? »

Que cette question fondamentale porte sur l'expérience client, l'optimisation opérationnelle ou l'amélioration des processus métier, les organismes financiers doivent prendre certaines mesures pour s'engager pleinement dans la transformation data-driven et réaliser les promesses des solutions cloud et big data.

1. Définissez une stratégie en matière de données

La définition d'une stratégie en matière de données doit toujours s'articuler autour d'un objectif commercial. Une stratégie exhaustive s'appliquera à tous les services en interne, ainsi qu'au réseau de partenaires. Les entreprises doivent analyser la direction que prennent leurs données et leur développement, au lieu de se concentrer sur des solutions temporaires, à court terme.

2. Choisissez la bonne plateforme

Chaque entreprise a des besoins différents. Opter pour une plateforme de données cloud flexible et évolutive permet aux entreprises de collecter autant de données que nécessaire tout en les traitant en temps réel.

Plus important encore, le secteur financier doit opter pour des plateformes axées sur la sécurité. Suivre avec précision les données et garantir aux acteurs clés un accès à des informations de qualité constitue ce qui fait ou défait une stratégie en matière de données.

3. Prenez les problèmes un par un

Le big data offre de nombreuses possibilités. Identifiez et relevez les défis commerciaux puis ajoutez les solutions une par une pour implémenter une technologie big data cohérente et réaliste. Les cas d'usage de base peuvent facilement être étendus au fil du temps.

Des solutions big data pour le secteur de la finance

Les données deviennent une seconde monnaie pour les organismes financiers, qui ont besoin d'outils adaptés pour les monétiser. Alors que les grandes entreprises continuent d'adopter pleinement le big data, de nouvelles offres technologiques proposent des solutions économiques qui donnent aux entreprises petites et grandes un accès à l'innovation ainsi qu'un avantage concurrentiel remarquable.

La plateforme cloud end-to-end de Talend accélère la visibilité financière grâce à la préparation des données, l'intégration de données d'entreprise, la gestion de la qualité et la gouvernance.

Vous souhaitez en savoir plus sur les avantages des data warehouses dans le cloud ? Vous êtes prêt à exploiter les bénéfices du big data pour votre institution financière ? Utilisez avec Talend Data Fabric pour intégrer rapidement des applications cloud et on-premise, ainsi que différentes sources de données.