Le Big Data et la Finance : Exemples d'Applications Concrètes
Aujourd’hui à la portée de n’importe quelle structure professionnelle, les mégadonnées ou plus communément le Big Data devient une valeur sûre en matière de développement et de croissance. On attribue à l’utilisation des mégadonnées une grande variété d’applications dans le domaine entrepreneurial, que l’on parle de TPE-PME, de grands groupes, d’industries, etc. Presque tous les secteurs se ruent dessus : tourisme, commerce et e-commerce, médecine et pharmacologie, aéronautique, automobile, ainsi de suite.
Alors, concrètement, à quels genres d’utilisations a-t-on affaire lorsqu’on parle de Big Data en entreprise ? La liste est longue. Pour ce faire, le modèle le plus répandu est le modèle en 5 V : volume, variété, vitesse, véracité et valeur.
Le Big Data permet de répondre à de nouvelles problématiques de traitement de la donnée. Les nouvelles technologies, les applications et les objets connectés produisent des masses de données importantes.
Le Big Data au Service du Marketing et de la Relation Client
Dans une optique d’optimiser leur visibilité sur internet, les entreprises optent pour la méthode du retargeting, afin de mieux intervenir là où le consommateur potentiel se trouve. Précisément, cela consiste d’abord à cibler des consommateurs clés. Il s’agit ensuite d’utiliser les données pour définir et modéliser les comportements des consommateurs, puis mieux les comprendre à travers leurs historiques de navigation. Un système de web tracking ou pistage permettra ensuite de suivre l’internaute sur d’autres sites internet.
L’analyse des mégadonnées a permis de faire évoluer le marketing comportemental au niveau d’internet. Aujourd’hui, grâce à la data science, l’intelligence artificielle du web ou encore le cloud computing, les sites internet des enseignes d’e-commerce ou de grande distribution en ligne affichent des pages d’accueil qui correspondent davantage aux goûts, aux intérêts, aux historiques de recherches des internautes, etc.
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Certaines entreprises perdent en performance tout simplement parce qu’il n’y a pas assez de recherche, de clairvoyance, de vélocité et de réactivité en matière d’amélioration de relation client. L’utilisation et l’exploitation à bon escient de la data permettent de visualiser ce qui peut compromettre la satisfaction des usagers et ce lien avec les clients. Chez les banques et les assureurs par exemple, le manque de dynamisme dans la mise en place de services mobiles personnalisés a créé du mécontentement chez la clientèle.
Dynamic Pricing : L'Adaptation des Prix en Temps Réel
La dynamic pricing vise à faire varier ou ajuster le prix d’un produit ou d’un service à la volée, en fonction des conditions réelles du marché. Plus précisément, il permet de vendre le même produit à des prix différents à des panels différents de consommateurs.
Le machine learning ou apprentissage automatique permet donc d’utiliser les mégadonnées pour comprendre et agir sur un certain nombre de variables du marché, tout en modélisant l’effet précis des changements sur les ventes. La tarification « algorithmique » qui s’ensuit se base sur le comportement des clients, le pouvoir d’achat, entre autres facteurs. Il s’agit d’une des plus grandes utilisations de la Big data dans le monde du business.
Optimisation des Ressources Humaines grâce à la Data Science
La data science a permis l’émergence de nouvelles stratégies RH et principalement en matière de recherche de compétences. Les entreprises en quête de CV de qualité n’ont plus aujourd’hui qu’à se servir chez de nombreux job-boards. Mais elles peuvent aussi compter sur de nombreuses solutions basées sur l’analyse de la data, permettant par exemple d’évaluer rapidement les compétences des candidats, de cibler les offres d’emploi, de contacter des candidats actifs ou des professionnels passifs, etc. Et cette approche par la Big data ne permet pas seulement de minimiser les coûts et les délais d’embauche.
Grâce à un algorithme, elle permet de mettre en route ce qu’on appelle recrutement prédictif : anticiper la fidélité ou la capacité de réussite au poste d’une personne recrutée.
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Analyse Prédictive et Maintenance Prédictive
L’analyse prédictive est parmi les principales prouesses dans l’utilisation de la Big data et du machine learning. Elle est principalement importante dans le secteur des industries et principalement en matière de maintenance prédictive (aéronautique, transport aérien et auto, etc). Apparentée à de la maintenance préventive en beaucoup plus poussée et tenant compte de la réalité, cette approche consiste à anticiper une panne ou un dysfonctionnement.
La disposition des mégadonnées et leur analyse grâce au machine learning permettent effectivement aux industries de prévoir le délai de vie réel des pièces. On peut déterminer leur niveau d’usure et les moindres défauts de fonctionnement grâce à des capteurs et autres dispositifs connectés.
Le Big Data à la Portée des TPE-PME
Les mégadonnées ne sont tout simplement plus l’apanage des grands groupes et des multinationales. Les TPE-PME sont même en première ligne pour pouvoir tirer tout le bénéfice de la big data, étant donné leur structure humaine permettant un flux d’informations et de données plus véloce et plus accessible. Nul besoin d’avoir un système de data science sophistiqué. Il suffit parfois de miser sur les données issues des pages de réseaux sociaux, des utilisateurs de son site web, de son outil CRM, de toutes les informations qui sont stockées ou qui transitent dans ses services, etc.
Mais pour passer le cap de l’utilisation de la data science, il faut déjà assurer une mise en place et une mise en fonctionnement efficace : justifier l’utilisation la Big data pour l’entreprise, mettre en place un dialogue avec les métiers et donner un cadre aux travaux de data science, s’entourer de spécialistes confirmés en datas pour le montage et la mise en œuvre du projet. A noter surtout que la réalisation d’un tel projet nécessite un délai important.
Le Big Data dans le Secteur Financier
Dans le monde de la finance, la data science est aujourd’hui sur toutes les lèvres. Mais de quoi s’agit-il exactement ? Quel est son impact réel sur le secteur financier ? Comment l’exploiter pour améliorer la performance des entreprises ? En d’autres termes, la science des données consiste à collecter des données à partir de différentes sources, puis d’en extraire des informations pertinentes. En effet, les entreprises financières collectent des volumes de données particulièrement importants, dont l’exploitation représente un véritable défi. Dans ce contexte, les data scientists financiers jouent un rôle crucial.
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Analyse des Risques
L’analyse des risques est l’un des domaines clés de la data science dans la finance. En effet, les entreprises du monde de la finance sont confrontées à divers types de risques, qui peuvent provenir de la concurrence, des crédits, du marché… La gestion de ces risques est donc une démarche essentielle, qui est généralement divisée en trois étapes : l’identification, le suivi et la hiérarchisation des risques. La data science permet, par exemple, de vérifier la solvabilité d’une personne avec une rapidité et une fiabilité inédites.
Lutte Contre la Fraude
La fraude est une préoccupation majeure pour les entreprises de la finance. Toutefois, le Big Data et les outils d’analyse de données ont permis le développement de solutions efficaces pour lutter contre ce fléau. Le machine learning permet, par exemple, d’identifier des schémas anormaux dans les données liées au trading. Alertés en temps réel, les établissements financiers peuvent investiguer immédiatement à la moindre suspicion.
Pilotage de l'Activité et Amélioration des Performances
Enfin, les acteurs de la finance ont la possibilité d’exploiter le Big Data pour piloter leur activité et améliorer leurs performances. Volkswagen Financial Services a choisi la solution BI DigDash Enterprise pour gérer ses indicateurs de performance et améliorer son développement commercial. Exit la gestion manuelle de l’intégration des données : les chiffres sont mis à disposition des utilisateurs chaque jour, par le biais d’une plateforme web ergonomique. Une stratégie qui vise à rendre les indicateurs de performance accessibles au plus grand nombre, grâce à un outil simple d’utilisation et entièrement personnalisable.
Dans la finance, les objectifs associés aux projets de data science sont nombreux, qu’il s’agisse de diminuer les coûts ou d’accélérer le lancement de nouveaux produits ou services. Pour atteindre leurs objectifs en matière de data science, les entreprises de la finance ont besoin de professionnels possédant des compétences très spécifiques. Par exemple, le groupe BPCE est devenu en 2 018 partenaire exclusif de la chaire Data Engineering et Intelligence Artificielle pour la Banque et l’Assurance de l’école Télécom ParisTech. Entre les schémas de données distincts, les formats incompatibles et les niveaux de qualité très variables, l’intégration des données nécessite un outil de Business Intelligence performant.
Protection des Données
Alors que les organisations financières collectent toujours plus de data, la protection de ces informations devient une priorité. En effet, les conséquences peuvent s’avérer désastreuses en cas de fuite ou de vol de données. D’une part, la vie privée et les informations bancaires des clients risquent d’être exposées. Pour assurer la sécurité des données, les organisations disposent heureusement d’une panoplie d’outils, allant des pare-feu aux systèmes de détection d’intrusion, sans oublier les sauvegardes de données régulières.
Les Nouvelles Technologies au Service de la Data Science
Les nouvelles technologies ont une influence certaine sur la data science. L’intelligence artificielle, par exemple, devrait jouer un rôle de premier plan, en permettant le développement de systèmes d’analyse toujours plus performants. Le machine learning, qui est une branche de l’intelligence artificielle, est une autre tendance forte. En effet, l’apprentissage automatique intervient à chaque étape de la data science, afin d’extraire de précieuses informations à partir des données et d’améliorer la prise de décision des entreprises. Enfin, l’usage du cloud se développe rapidement dans la data science. Aujourd’hui très accessibles, les solutions cloud diminuent considérablement les ressources matérielles, humaines et financières nécessaires à la mise en place et à la maintenance des infrastructures informatiques.
De la gestion des risques à la détection de la fraude, en passant par la personnalisation de l’expérience client, la science des données offre des applications concrètes pour les entreprises de la finance. Toutefois, la data science est un ensemble de techniques complexes, dont le déploiement présente de nombreux défis.
Prévision Financière Améliorée grâce aux Big Data
Les entreprises évoluent dans un monde de plus en plus complexe et incertain, où la prise de décision repose sur des informations toujours plus nombreuses et diversifiées. Dans ce contexte, l’utilisation des big data pour la prévision financière apparaît comme une solution prometteuse pour améliorer la gestion et la performance des organisations. Dans un environnement économique mondialisé, les données sont devenues un enjeu stratégique majeur pour les entreprises. Les big data, littéralement « grosses données », désignent l’ensemble des informations collectées par une organisation, qu’elles soient internes ou externes, structurées ou non structurées. La prévision financière consiste à anticiper l’évolution des différents postes du bilan et du compte de résultat d’une entreprise, afin de mieux planifier ses ressources et ses besoins. Grâce aux big data, il est désormais possible d’améliorer la qualité et la fiabilité de ces prévisions en intégrant un grand nombre de variables explicatives, qui étaient jusqu’alors difficilement accessibles ou exploitables.
Les techniques d’exploitation des big data sont nombreuses et reposent sur des approches statistiques, informatiques et mathématiques avancées. Néanmoins, l’utilisation des big data soulève également certaines questions éthiques et réglementaires, notamment en matière de protection des données personnelles. De nombreuses entreprises du secteur financier ont déjà intégré les big data dans leur processus de prévision. Ainsi, les banques utilisent ces données pour analyser le comportement de leurs clients et anticiper les risques de non-remboursement des crédits. De même, les assureurs s’appuient sur l’exploitation des big data pour ajuster leurs tarifs en fonction du profil et du comportement de leurs assurés.
En définitive, l’utilisation des big data pour la prévision financière en entreprise constitue un levier de croissance et de compétitivité majeur. En exploitant intelligemment ces données, les organisations peuvent améliorer leur prise de décision, optimiser leurs ressources et anticiper les opportunités du marché.
L'Intégration du Big Data et de l'IA : Un Duo Puissant
Le Big Data et l’IA jouent un rôle clé pour les entreprises. Cela s’explique par la croissance exponentielle du volume des données et la nécessité de les analyser. Le rôle du Big Data est de collecter quotidiennement l’ensemble des données générées par les activités humaines et les outils numériques. Ces informations proviennent de plusieurs sources comme les transactions commerciales, les interactions en ligne… De par leur volume important, leur traitement et leur analyse doivent être automatisés.
Pour les entreprises, l’analyse des volumes croissants de données du Big Data représente un défi majeur. En effet, sans structure ni interprétation, les données collectées ne peuvent être exploitées pour affiner la stratégie de l’entreprise.
L’utilisation de l’intelligence artificielle facilite la collecte et le traitement des données. L’avantage des systèmes d’IA est qu’ils permettent d’améliorer le nettoyage et l’enrichissement des données. L’intelligence artificielle, notamment avec l’apprentissage automatique, offre une analyse prédictive optimisée pour offrir des résultats plus précis. Le machine learning donne accès à l’automatisation des tâches à faible valeur ajoutée comme le nettoyage de base de données, le dédoublonnage ou le prétraitement. Grâce à l’apprentissage continu, l’intelligence artificielle peut identifier rapidement les anomalies et les fraudes.
La combinaison du Big Data et de l’IA transforme en profondeur la manière dont les entreprises analysent leurs données. De fait, l’automatisation intelligente de traitement des données de plus en plus volumineuses assure la réduction des tâches manuelles et l’optimisation des opérations. Au moindre dysfonctionnement, ces deux technologies combinées peuvent identifier rapidement les anomalies et les fraudes, améliorant ainsi la sécurité et la fiabilité des systèmes à long terme. D’autre part, les clients des entreprises bénéficient de cette utilisation combinée avec une personnalisation des services. En outre, l’analyse prédictive des données est nettement améliorée. Les modèles d’intelligence artificielle, nourris par de vastes ensembles de données, peuvent identifier des tendances et prédire des résultats futurs avec une précision accrue.
Défis et Opportunités de l'Association Big Data et IA
L’utilisation combinée du Big Data et de l’IA constitue également un défi de taille pour les entreprises. Cela commence par la gestion des données. En utilisant le Big Data, les entreprises sont dans l’obligation d’assurer la qualité, la sécurité et la confidentialité des données collectées et analysées. Ensuite, les entreprises doivent réussir l’intégration technologique de l’IA et de la Big Data en leur sein. L'utilisation du Big Data et de l’IA nécessite également la formation des collaborateurs et leur montée en compétence sur ces sujets techniques. Ainsi, les employés sont tenus d’être formés à l'usage de ces nouvelles technologies et aux méthodes d’analyse avancées. D’autre part, ces innovations sont soumises à des évolutions technologiques continues, les algorithmes d'IA et les capacités de traitement des données changent régulièrement.
Il est également important de noter que l’association du Big Data et de l’IA transforme les modèles d'affaires et les stratégies opérationnelles. Enfin, l’utilisation conjointe de l’IA et du Big Data permet aux entreprises d’être mieux positionnées pour innover et rester compétitives sur le marché.
Exemples Concrets d'Applications
Voici quelques exemples concrets d'applications du Big Data et de l'IA dans différents secteurs :
- La santé : via une analyse fine des données médicales, des diagnostics plus précis et des traitements personnalisés sont disponibles.
- La finance : l’intelligence artificielle et le Big Data améliorent la détection des fraudes et la gestion des risques.
En France, de nombreuses entreprises ont d’ores et déjà intégré l’IA et le Big Data à leur stratégie afin d’améliorer leurs performances. D’autre part, Carrefour, le géant de la distribution, implémente ces innovations pour la gestion des stocks, l'optimisation des prix et la personnalisation des promotions. En 2023, l’entreprise a lancé un chatbot sur son site Internet pour aider ses clients à faire leurs courses au quotidien. Par ailleurs, l’entreprise énergétique EDF a adopté l’IA et le Big Data pour la gestion intelligente des réseaux électriques, la prévision de la demande énergétique et l'optimisation de la production. Au niveau du domaine aéronautique, Airbus optimise la maintenance avec l’aide l’intelligence artificielle.
Le Big Data dans le Trading Haute Fréquence et Intelligent
Dans le domaine de la finance, le Big Data a déjà pris sa place. En effet, la multitude de données disponibles permet une meilleure connaissance du marché en termes de risques et d’opportunités tout en prenant en compte des éléments politiques, sociaux, ou économiques. Cependant, en finance, c’est essentiellement le temps qui constitue un élément majeur lorsqu’il s’agit d’investir sur les marchés financiers.
Grâce au Big Data, a été développé le « trading à haute fréquence » permettant de passer plusieurs centaines d’ordres d’achat et/ou de vente en quelques secondes, voire en millisecondes, tout en optimisant la prise en compte des risques. Cela permet d’acheter pour revendre dans un laps de temps suffisamment court pour éviter une évolution potentiellement négative du marché durant l’opération.
Puisque tous les acteurs financiers utilisent désormais les techniques du trading à haute fréquence, celles-ci ne sont plus un facteur de différenciation. Les financiers se tournent désormais vers le trading intelligent utilisant le Big Data. Ils font établir des scénarios et stratégies d'investissement non plus par des traders humains, mais par une IA.
Big Data et la Lutte Contre la Criminalité Financière
En France, la CNIL (Commission nationale de l’informatique et des libertés) est l’autorité de contrôle en matière de protection des données personnelles. Cependant, le contrôle de la CNIL ne suffit pas à lui seul : il faut protéger les internautes des excès du phénomène Big Data en prônant une connexion plus responsable.
Lors du salon BIG DATA & AI tenu les 26 et 27 septembre 2022 au Palais des Congrès à Paris, Crédit agricole a dévoilé la mise en place de son système de repérage. En effet, la banque a développé 37 modèles d’intelligence artificielle répartis dans ses 37 caisses régionales. L’Autorité de Contrôle Prudentiel et de Résolution (ACPR) propose d’expérimenter les méthodes collaboratives et la mutualisation des données pour lutter contre le blanchiment des capitaux et les transactions suspectes. En effet, l’objectif de l’ACPR est de booster la réflexion de place sur les applications de l’IA dans le domaine de la LCB-FT.
L'Enjeu Environnemental du Big Data
Selon l’Agence internationale de l’énergie, les data centers (centres de stockage des données) représenteraient à eux seuls, entre 1 et 1,5 % de la consommation mondiale d’électricité. En effet, selon une étude du Guardian en 2024, les émissions de gaz à effet de serre d’Apple, Microsoft, Meta, Google et Amazon seraient 7,62 fois supérieures aux rapports officiels produits par ces sociétés. Cette étude montre que tout est souvent affaire de communication et de manière de compter. Certes, il n’est pas évident d’allier le développement massif des data centers nécessaires pour le Big Data et les IA avec les objectifs de développement durable. En effet, ceux-ci consomment beaucoup d’électricité pour être alimentés et surtout, refroidis. Il n’en reste pas moins que des alternatives existent pour limiter au mieux l’impact environnemental de ce secteur.
Conclusion
Le Big Data et l'IA offrent des possibilités infinies pour les entreprises françaises, en transformant la manière dont elles gèrent leurs processus, prennent des décisions et interagissent avec leurs clients. Cependant, ces technologies comportent aussi des défis qu'il convient d'anticiper. Les entreprises qui sauront s’adapter aux évolutions technologiques et saisir les opportunités qu’elles offrent seront les leaders de demain.
Le Big Data est ici utilisé pour fournir des informations sur les clients. On cherche à proposer des produits plus simples, en analysant et en prédisant le comportement des clients. Cela est notamment permis grâce aux données issues des médias sociaux, des appareils équipés de GPS et des images de vidéosurveillance.
Le potentiel du Big Data se révèle dans la vitesse des traitements. Malgré la massivité des données à appréhender, la livraison de résultats est rapide grâce à l'usage du Big Data.
Spécifiquement chez les assureurs, le Big Data affiche sa performance dans un suivi des comportements et dans le recalcul des risques en continu. Les compagnies peuvent alors proposer de nouveaux produits. Par exemple, le concept du pay as you drive permet d'individualiser le risque en fonction du comportement de l'assuré. Ce dernier accepte la collecte et l'analyse de ses données personnelles liées à son comportement de conducteur automobile pour que soit modulé le montant de ses primes.
Les technologies du Big Data ont conquis les directions financières des entreprises et des fintechs : outils, coûts, expertise sont devenus plus accessibles. Les fintechs investissent des marchés de niche et proposent leurs produits directement aux clients finaux ou à des établissements plus installés.
L'utilisation du Big Data concerne tous les acteurs du monde financier, des grandes banques aux compagnies d'assurance, en passant par les directions financières d'entreprises et les fintechs.
Traiter des données issues des sources diverses est un plus pour les établissements bancaires. La mission des banques est de différencier un client fragile d’un client non fragile, qui lui, conservera après le diagnostic un circuit classique de traitement par la relation clientèle. Elles devront détecter la source de la fragilité du client.
A la différence des Turbos proposés par la Société générale, BNP Parisbas ou Barclays, le Turbo24 prend en compte les cotations 24 h/24.
En Corée, un cas d’usage intéressant est celui de Lending. Le domaine du crédit peer-to-peer est en très forte croissance, en témoigne l’exemple de Lending Club qui a déjà diversifié son offre, en permettant par exemple aux banques d’investir à leur tour dans des prêts peer-to-peer, ou en s’adressant aux entreprises pour proposer du prêt entre salariés. Google se dit même intéressé par le projet.
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