Quels sont les atouts du Data Mining pour le secteur bancaire ?

Le Data Mining peut se traduire de plusieurs façons en français : forage de données, fouilles de données ou explorations de données. Quoi qu’il en soit, il s’agit d’une composante essentielle des technologies Big Data et des techniques d’analyse de données volumineuses. Il s’agit en effet de l’étape indispensable aux Big Data Analytics, aux analyses prédictives et à l’exploitation de données.

De manière générale, le terme de Data Mining désigne le fait d’analyser des données via différentes perspectives, ainsi que le fait de transformer ces datas en informations utiles, notamment en établissant des relations entre elles, ou bien en repérant des patterns (motifs répétés). Ces informations sont ensuite utilisées par les entreprises pour augmenter leur chiffre d’affaires ou bien pour mieux s’organiser en interne, de manière à réduire leurs coûts de fonctionnement. Elles peuvent également servir à mieux cerner une clientèle, de façon à établir des stratégies marketing plus efficaces. Dans le secteur bancaire notamment, les atouts du Data Mining sont non négligeables.

Big Data et data mining : des enjeux cruciaux pour le secteur bancaire

Pour faire face aux changements profonds et rapides de l’environnement économique, le secteur bancaire est obligé de faire évoluer ses méthodes afin de mieux connaître sa clientèle et interagir avec celle-ci, au bon moment. Dans un tel contexte, ultra-concurrentiel notamment depuis l’essor des banques en ligne, les établissements bancaires voient dans le Big Data une réelle opportunité. Le data mining leur permet alors de trouver de nouveaux leviers de compétitivité, afin d’améliorer leur relation client, et donc leur ROI.

Le secteur bancaire : plus gros détenteur de volumes de données, après les réseaux sociaux

Le secteur bancaire est de ceux qui détiennent le plus gros volume de data, après les réseaux sociaux et bien sûr Google. Ces données sont présentes sous de multiples formes, notamment :

• des données structurées : retraits d’argent aux distributeurs, paiement par CB, consultation du compte sur smartphone, etc ;
• des données semi-structurées : parcours client sur le web, messages mail, etc ;
• des données non-structurées : point téléphonique avec un conseiller bancaire, centres d’appels, etc.

L’exploitation du Big Data ouvre ainsi de nouveaux horizons au secteur bancaire, tout en représentant de réelles opportunité d’accroissement de chiffre d’affaires. Désormais, les banques peuvent exploiter et croiser de nombreuses données structurées comme non-structurées, afin de surveiller la qualité de leurs services et identifier les éventuelles raisons d’une fuite de clientèle.

Cela s’avère d’autant plus important pour le secteur, qu’avec un marché bancaire saturé par un taux de bancarisation de 98 % en France, la conquête de nouveaux clients est devenue le nerf de la guerre. De plus, les produits et services tendant à se normaliser, le secteur bancaire peine à identifier de réels éléments différenciateurs. De même, nombreuses sont les études à démontrer qu’une grande majorité de clients se disent prêts à quitter leur banque s’ils trouvent mieux chez la concurrence. Les établissements bancaires doivent donc repenser leur approche classique, afin de contrôler leur taux d’attrition, fidéliser leurs meilleurs clients et améliorer les marges en proposant les bons produits, au bon moment. Pour ce faire, la technologie Big Data et ses techniques d’analyse permettent aux banques de ne plus se baser sur des échantillons de données, comme c’était avant le cas, mais de traiter des données dans leur ensemble. Grâce au data mining, il leur est ainsi possible de percevoir les vérités se cachant derrière 80 % de data non structurées. Une réelle mine d’or ! L’idée principale se dégageant également de l’exploitation du Big Data par le secteur bancaire étant notamment de rendre communicant entre eux les différents canaux de vente. De cette manière, un client qui commencerait une application en ligne sans l’achever (comme une inscription en ligne à un nouveau service), pourrait être rappelé par la suite par un conseiller bancaire, ou bien recevoir un courriel lui proposant un rendez-vous physique.

Autre besoin fondamental pour le secteur bancaire, dans un contexte où les clients sont multicanaux : exploiter les données en temps réel, ce que permettent le Big Data et le data mining. En effet, les data d’hier ne sont déjà plus celles d’aujourd’hui, il devient crucial pour les banques d’en tenir compte. D’autres sujets dans le secteur bancaire exigent également un traitement en temps réel, ou tout du moins une vue sur un jour : les traitements Bâle, les traitements du risque de liquidité ainsi que la possibilité de pouvoir augmenter la rapidité de production des Reporting réglementaires, ainsi que la qualité des données. Des projets qui peuvent être optimisés à condition de repenser les stratégies traditionnelles avec lesquelles les banques sont encore trop nombreuses à gérer les données : stockage répété d’une même donnée, ajout d’une couche d’agrégation, modélisation dans un entrepôt, etc.

Data mining : de nombreux cas d’usage concrets pour les banques

Avec l’analyse du Big Data, les banques sont en mesure de concentrer notamment leurs perspectives sur les aspects comportementaux des clients, en analysant leurs transactions et leurs données externes de géolocalisation. Les établissements bancaires peuvent ainsi répondre au mieux à leurs clients, en déployant des services plus significatifs, tout en les aidant à réaliser des économies, ce qui au final génère des revenus supplémentaires pour les banques.

Le Big Data permet aussi au secteur bancaire de détecter et caractériser des fraudes. Un enjeu de taille, étant donné que selon l’Observatoire de la sécurité des cartes de paiement, le montant des fraudes augmente chaque année. En 2014, il était ainsi de 500 millions d’euros… Le Big Data, par sa capacité à rassembler de vastes quantités de données, permet en temps réel d’identifier les comportements jugés anormaux afin de prévenir les utilisations frauduleuses de cartes bancaires ou virements. Pour exemple, les banques peuvent demander à leurs clients, en cas de doute, une authentification supplémentaire permettant la géo-localisation de ce dernier. Des méthodes encore peu généralisées en France, mais qui ne tarderont pas à le devenir.

Aussi étonnant que cela puisse paraître, le Big Data appliqué au secteur bancaire permet aussi de limiter le risque de piratage de données personnelles. En effet, il permet d’identifier les accès frauduleux sur les comptes bancaires des clients, ce qui permet de réduire drastiquement le temps de réponse aux requête de conformité. De cette manière, la transparence d’usage des données stockées et analysées en est améliorée.

Évidemment, le Big Data et le data mining sont générateurs de revenus pour les banques, puisqu’elles peuvent améliorer leurs connaissances clients pour optimiser leurs campagnes marketing. Le Big Data permet aussi le déploiement du marketing prédictif, levier de compétitivité majeur pour les banques. En effet, le fait de pouvoir analyser de manière poussée le comportement des consommateurs via leur consommation bancaire et non bancaire, permet l’établissement de tendances fortes, qui elles-mêmes permettent l’anticipation des actions.

Enfin, le data mining permet aux établissements bancaires d’améliorer considérablement leur relation client. En effet, mieux connaître chaque client permet d’instaurer avec celui-ci une relation personnalisée, en répondant de manière adaptée à ses besoins. Concrètement, cela entraîne une personnalisation immédiate des services et produits proposés, grâce à l’exploration des données générées par un client, qui en aura autorisé l’accès.

En conclusion, les banques françaises l’ont bien compris, le Big Data et le data mining sont devenus indispensables à leur croissance. Pourtant, contrairement aux banques américaines, scandinaves ou encore britanniques, elles sont encore timides dans leurs expérimentations. En cause notamment, la question de la formation et du recrutement permettant de tirer le meilleur du Big Data.