SECTEUR BANCAIRE

Le secteur bancaire doit se transformer rapidement pour répondre à la pression imposée par les différentes réglementations et directives mais surtout celle des clients : plus de mobilité, plus de services, de manière plus simple. De nouveaux acteurs digitaux sont apparus sur une partie de la chaîne de valeur avec de nouveaux modèles économiques et capturent une partie de la donnée et donc de la valeur client. L’ouverture des données des clients aux utilisateurs et aux acteurs tiers oblige ainsi les acteurs à innover rapidement : l’avenir appartient à ceux qui sauront s’approprier au plus vite cette nouvelle intelligence.

Les banquiers vont se recentrer sur leur expertise métier (technicité bancaire) et s’appuyer sur des solutions permettant d’automatiser certaines approches commerciales et ou d’assister les conseillers (intelligence artificielle / collaborative bots / chat bots / aide à la décision). Cette nouvelle force de frappe commerciale permettra de mettre virtuellement un conseiller derrière chaque client alors que le nombre de personnel à distance diminue et que les points de vente physique se réduisent considérablement. Les back office pourront aussi être automatisées : intelligence artificielle pour valider les dossiers de crédits, modèles des cadres règlementaires Bâle 2 et 3, etc.

Blue DME construit avec les acteurs du secteur bancaire les solutions qui permettront d’innover autour de la connaissance client.

Cas d’usage : améliorer les scorings d’appétence en identifiant des comportements-type basés sur le suivi de l’activité des comptes bancaires et des lieux de paiement des clients, l’exploitation d’informations relatives au profil ou aux facteurs de risques des clients.

LA CONNAISSANCE CLIENT POUR AUGMENTER LES PARTS DE MARCHE

L’utilisation des historiques de données internes associées à de nouvelles données externes (notamment celles concernant les « moments de vie » - déménagement, mariage, enfant, etc.-) constitue dès maintenant un atout incroyable pour comprendre le profil et les caractéristiques des clients les plus fidèles et les plus rentables.

Cette compréhension doit se traduire par une création d’« insights » (flux d’informations opérationnels pour les commerciaux ou recommandations auprès des clients) : présenter les informations clés aux conseillers commerciaux en temps réel (quel produit à vendre à qui et avec quel message), augmenter la valeur client (nombre de produit vendus), présenter les produits et services à des cibles clients précises, actions à proposer à un client en train de solder un compte, etc.

Tous les acteurs en contact avec le client doivent pouvoir accéder à ces informations à valeur ajoutée en temps réel : experts financiers, conseillers de clientèle, analystes de risque, téléconseillers en plateforme, guichetiers ou équipes marketing. Le module Customer Journey de la plateforme Blue DME permet d’intégrer ces informations dans les outils de leur quotidien.

CREDIT SCORING

L’analyse prédictive et les nouvelles technologies big data permettent de scorer efficacement de grosses volumétries de données en temps réel lors de décisions d’octroi de crédit.

Blue DME permet de chercher parmi des jeux de données internes et externes ceux qui sont pertinents : module Data Exchange.

Cas d’usage : modéliser et déployer de façon optimale le risque de crédit aux PME en prenant en compte la gamme complète de produits de prêt et les règles métiers, en s’appuyant sur un accès sécurisé aux données.

Cas d’usage : implémenter une gestion innovante du risque de fraude en développant de nouveaux modèles de scoring examinant en temps réel des milliers de transactions par seconde révélant des comportements suspects, et lever des alertes voir même bloquer des transactions à risque.

FRAUDE

La détection de fraude est une problématique courante dans de nombreux secteurs mais ce sujet a pris une importance encore plus forte dans le secteur bancaire (transactions par carte bancaire, par chèque, pratiques comptables frauduleuses, etc.).

Les banques doivent détecter rapidement mais aussi anticiper les actes de fraude et prendre des mesures immédiates pour limiter l’ impact financier.