Paiements par carte, retraits d’argent, revenus, dépenses, épargnes, comportements, consultation de comptes sur smartphones et tablettes… Vous transmettez perpétuellement des informations à votre banque sans même vous en rendre compte. Et cette quantité astronomique de données collectées chaque jour par les établissements bancaires ont de plus en plus de valeur.
Les banques s’ouvrent au Big Data
Le Big Data dans le secteur de la banque connaît un essor incroyable depuis plusieurs années et certaines start-ups ne s’y trompent pas, c’est le cas de Saagie. En effet, la plateforme Big Data française s’est rendu compte des multiples opportunités que peut offrir un tel outil au monde bancaire et tente de les exploiter.
Il s’agit ici de pouvoir traiter les données de manière agile et rapide afin d’en tirer un maximum de valeur autant au profit du client que de l’entreprise. Le traitement de cette quantité astronomique de données pourrait en effet aider à détecter les fraudes, à optimiser le temps de traitement de demandes en tous genres, de mieux comprendre les comportements des clients mais aussi d’améliorer les analyses prédictives.
A terme, la solution du Big Data permettrait d’améliorer la connaissance des clients et ainsi mieux anticiper leurs besoins et leurs comportements tout en leur offrant un service toujours plus personnalisé.
Les limites du Big Data dans le monde bancaire
Mais nous n’en sommes encore qu’au début de l’aventure Big Data et l’intégration de ce nouvel outil pose encore quelques problèmes majeurs, principalement en matière de changement culturel et opérationnel plutôt qu’en matière de capacités techniques. En effet le système n’est pas compliqué à mettre en place, mais les établissements bancaires ont du mal à se baser sur ces nouvelles données comportementales alors qu’ils se basent sur des données socio-démographiques depuis la nuit des temps.
La difficulté réside dans le fait qu’une simple équipe marketing traditionnelle n’est pas en mesure de traiter la quantité de données collectées et qu’il est indispensable d’y intégrer des « data scientists », ou ingénieurs des données. Ces professionnels sont formés afin de comprendre le système du Big Data et de tirer un maximum de valeur des données possédées par l’entreprise.
Mais les cursus scolaires en science des données restent encore peu nombreux et le besoin de formation dans ce domaine nécessite encore un effort de développement et de vulgarisation. A terme, il sera nécessaire de former ces professionnels dans l’optique de créer une réelle synergie avec le reste des parties prenantes de l’entreprise. Le chemin est encore long…
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