Relation client : le Crédit Agricole met un pied dans le Big Data, Big Data. Un challenge autour du big data pour des étudiants lillois. Si comprendre le parcours des internautes sur un site peut notamment aider à identifier les attentes des clients et, donc, mieux répondre à leurs besoins, il faut, pour cela, compter dans ses rangs les spécialistes qui maîtrisent les nouveaux outils. « Avec cette opération, nous entrons en relation avec des jeunes qui seront bientôt sur le marché du travail. Peut-être aurons-nous demain des postes à leur proposer, au sein de notre Caisse régionale, voire ailleurs dans le groupe », souffle Frédéric Séraphin. Ce challenge big data est en effet une expérience pilote qui sera, éventuellement, déclinée dans d'autres Caisses.
Toute l'équipe Nord de France est d’ores et déjà prête à la partager. * Le groupe Crédit Agricole s’est doté en 2016 d’une Charte des données personnelles ; les travaux se font dans le respect de cette charte. Les bots prêts à remplacer les conseillers bancaires en 2018 ? Plusieurs banques expérimentent ou déploient des automates et applications d’intelligence artificielle pour assister, voire remplacer, des conseillers clientèle. Pourtant, les « chatbots », ces agents conversationnels capables d’échanger et de répondre aux requêtes des utilisateurs, ne sont pas encore à la hauteur des attentes des clients.
C’est en tout cas le point de vue que défend Forrester Research dans un rapport payant de 15 pages (« Bots aren’t ready to be bankers »). Selon le cabinet d’études américain, les banques devraient même patienter deux ou trois ans avant de déployer à grande échelle des services clients et des chatbots intégrés aux applications de messagerie (Facebook Messenger, Amazon Alexa, WeChat de Tencent…). Pour plusieurs raisons. Quand les chatbots frustrent les clients Certes, « nous constatons dans notre recherche que des chatbots proposent des réponses rapides et pertinentes à de nombreuses requêtes. Opter pour des partenaires technologiques Lire aussi : L'intelligence artificielle, le futur de la banque ? - BankObserver - BankObserver.
Le CREDIT AGRICOLE NORD DE FRANCE développe son activité scoring avec DataLab. Pourquoi avez-vous choisi DataLab ? « Nous sommes dans une architecture outils et logiciels à Nord de France dans laquelle a été mis en place un datawarehouse. Nous souhaitions développer notre activité scoring et connaissance clients en règle générale. Nous disposions déjà d’outils classiques, mais nous voulions maîtriser complètement la construction de nos modèles et aller au-delà des approches standard en intégrant une démarche exploratoire vis à vis de chaque problématique étudiée de manière à construire des indicateurs spécifiques.
DataLab nous a permis d’avoir une démarche à la fois intégrée, modulaire, nous a fait gagner du temps tout en nous laissant un espace de liberté assez grand pour inclure toutes les données que nous souhaitions intégrer à nos analyses. DataLab nous a paru la meilleure offre en adéquation avec notre problématique. » Dans quel cadre utilisez vous DataLab et que vous apporte - il ? Autres articles. Quels sont les exemples de projets de Big Data réussis dans la banque et l'assurance ? - ZDNet. Les secteurs de la banque et de l'assurance ne seront pas les parents pauvres du Big Data.
Selon une étude IDC, les entreprises françaises pourraient bénéficier grâce à lui d'un "potentiel de valeur additionnelle" de 54 milliards d'euros en 4 ans, et le secteur financier pourrait bénéficier de 20% de cette manne (deuxième marche du podium, derrière l'industrie, 24%, et les télécoms, 15%). Il est vrai que le secteur financier, par nature fortement numérisé, est voué à bénéficier au maximum de ce phénomène, et les bénéfices que peuvent tirer ces deux secteurs du Big Data sont multiples. Générer des revenus supplémentaires et… détecter les fraudes Cette technologie permet notamment de détecter les fraudes, d'optimiser les temps de traitement, de générer des revenus supplémentaires grâce à une meilleure connaissance des clients, et d'améliorer les analyses prédictives.
Concrètement, quels peuvent être les résultats attendus ? Le Big Data peut augmenter la satisfaction-client. Banque et assurance. EY - Envue 29: Du Big Data à la banque numérique - La réponse numérique à la demande du client. La révolution des données rebat les cartes dans l’univers des banques. Que veut le client numérique ? Comment répondre à l’arrivée de nouveaux acteurs comme Apple Pay ou Sixdots ? À quoi ressemblera l’agence bancaire du futur ? Nous avons écouté les réponses des plusieurs experts expérimentés : Mieke Debeerst, Director Corporate & Marketing Communications chez Belfius, Gunter Uytterhoeven, directeur marketing chez BNP Paribas Fortis, Benoît Gérard et Bernard Ghigny d’EY.
Comment appréhendez-vous la révolution numérique ? Uytterhoeven : Un certain nombre de changements se sont greffés récemment et très rapidement sur les révolutions du mobile et d’internet, qui ont toutes deux eu besoin de 40 ans pour arriver à maturité. Subitement, 60% des Belges possèdent un smartphone, et une grande partie de la population communique abondamment sur les réseaux sociaux. Le client aux commandes Big Data. EY - Envue 29: Du Big Data à la banque numérique - Big Data entre finance et informatique.
Cela ne fait plus de doute aujourd’hui : les données sont devenues la clé de voûte de la finance. Mais comment le CFO contemporain appréhende-t-il les Big Data, les prévisions, la qualité des données et la gestion des performances dans la pratique ? Une réponse à l’aide de cinq affirmations extraites du Baromètre CFO.
Le support informatique du département Finance n’est pas optimal Lorsqu’on leur demande si le département IT met en oeuvre des projets innovants, 61% des CFO interrogés se disent " assez d’accord " ou " totalement d’accord ". Ils ont conscience que l’innovation crée des outils qui peuvent les aider à formuler des prévisions plus fondées. Une mauvaise qualité des données nuit au processus décisionnel Avec six CFO sur dix qui estiment que des problèmes de qualité ont un impact sur le processus décisionnel, il y a du pain sur la planche en matière de qualité des données. Du Big Data à la banque numérique. Big Data : le Crédit Agricole se dote d'une charte éthique.
Big data : les banques craignent le casse du siècle. Identité, déplacements, goûts… Les banques détiennent dans leurs coffres une mine d’or constituée des données personnelles de leurs clients. Un trésor qu’elles entendent défendre à leur profit, contre toutes les convoitises. LE MONDE ECONOMIE | • Mis à jour le | Par Jade Grandin de l'Eprevier Imaginez une start-up spécialisée dans l’agrégation de comptes, comme il en pullule aujourd’hui.
Vous lui avez communiqué vos coordonnées bancaires pour pouvoir consulter l’état de vos finances depuis votre mobile. Les banques sont « naturellement » le réceptacle de toutes nos informations personnelles : identité, âge, salaires,... Le temps des lingots est révolu. Ces dernières... Banque et Big Data : Citigroup tire bénéfice des données. Principal fournisseur de services financiers, Citigroup est présent dans 160 pays et responsable de 200 millions de comptes clients. Ces dernières années, l’entreprise a adopté une approche entièrement dirigée par le Big Data pour diriger sa croissance et améliorer les services qu’elle propose à ses clients. Les fournisseurs d’assurance se sont lancés tête baissée dans l’ère de l’internet des objets, grâce à l’abondance de données comportementales non structurées en provenance des objets connectés, des scanners et des capteurs.
Cependant, les autres services financiers tels que les banques d’investissement n’ont pas réussi à suivre la mouvance. Aujourd’hui toutefois, ces entreprises innovent rapidement et développent des solutions analytiques adaptées à leur secteur. Une plateforme basée sur Hadoop La plateforme utilisée par le groupe repose principalement sur Hadoop. Les ensembles de données sont sourcés depuis différentes applications ingérant des flux de données multi-structurées. Le «Big Data»… L’arme secrète des banques pour gagner plus. Le «Big Data», ou les mégadonnées… Ce concept tellement en vogue qu’il est devenu vide de sens. Tout le monde parle du Big Data, et de la manière dont cela va être une révolution dans tous les domaines, mais en réalité peu le comprennent réellement.
Vous êtes une start-up et vous voulez faire décoller votre valorisation boursière? Ajoutez le concept de Big Data à votre plan d’affaires et vous verrez comme elle va s’envoler. Mais qu’a pu voir le secteur bancaire dans le Big Data qui puisse l’intéresser? Le secteur financier s’est joint à la danse et beaucoup de banques y voient un moyen de se développer. Analyser votre vie et tirer profit du résultat Elles veulent savoir ce que vous achetez et où ; quand vous voyagez et où ; quelle voiture vous possédez ; combien vous dépensez. Dans la pratique, cela fonctionnera de la manière suivante : la banque détecte que vous achetez des livres business sur Amazon tous les mois.
Pour vous inciter à acheter à crédit A propos. Le Big Data s’invite dans le secteur bancaire. Face aux changements rapides et profonds de l’environnement économique, le secteur bancaire est amené à faire évoluer ses méthodes pour mieux connaître ses clients et interagir au bon moment. Le développement des technologies de l’information et de la communication ont permis au secteur bancaire de générer un déluge de données sur leurs clients. Les banques voient dans le Big Data, une opportunité de trouver de nouveaux leviers de compétitivité pour améliorer leur relation avec ses clients et par déduction améliorer le RIO.
Le Big data une rupture technologique Le Big Data marque une rupture dans l’évolution des systèmes d’information et répond à une triple exigence bien connue avec la célèbre règle des 3V : un grand Volume de données,une importante Variété de ces mêmes données,et une Vitesse de traitement avoisinant le temps réel. Les outils Big Data sont capables, à très haute vitesse, de collecter, partager et traiter une quantité gigantesque de données multi-structurées. Conclusion. Le big data, un enjeu crucial pour le secteur bancaire. Depuis trois mois, vous passez l'essentiel de votre pause-déjeuner les yeux rivés sur Seloger.com. Et, lorsque vous vous déconnectez du site d'annonces immobilières, c'est pour vous précipiter sur ceux des courtiers, afin de comparer les offres de prêts.
Cinq minutes à tuer ? Vous voilà sur Google, à la recherche des derniers articles parus sur l'évolution récente des prix de l'immobilier, des taux, ou encore des frais de notaire. Nul besoin d'être Sherlock Holmes pour deviner que vous avez la ferme intention d'acquérir un appartement dans un futur proche. Sans que vous ne lui ayez (encore) rien demandé, votre banque serait donc bien inspirée de vous adresser sous peu une offre de prêt immobilier. Laquelle vous semblerait autrement plus opportune que les propositions de crédit auto dont votre établissement bancaire vous bombarde régulièrement, alors que vous ne possédez pas de voiture. Mais pour ce faire, encore faudrait-il que votre banque dispose de tous les indices précités. Le #BigData va-t-il nous faire aimer notre banquier.
Les organismes financiers classiques se mettent à l’heure du Big Data. En exploitant nos données de transactions et aussi nos activités sur Internet, ils affinent la connaissance de nos comportements pour limiter les risques aux crédits et imaginer de nouveaux services. Une orientation qui doit être menée avec délicatesse pour ne pas devenir contre-productive. Obtenir un prêt plus rapidement, être alerté par sms d’un risque de découvert, bénéficier d’offres très ciblées… l’exploitation du Big Data par les organismes financiers ouvre de nombreuses possibilités et pourrait les transformer en véritables experts marketing de la consommation et du crédit. Certes, l’utilisation des données (retraits, nature et lieux des dépenses, revenus) n’est pas encore généralisée à ces fins et reste très encadrée mais la tendance à l’usage des algorithmes et de l’analyse prédictive pour faire évoluer la relation client est déjà une réalité sur le continent américain (Nord et Sud) et en Asie.
Banque et Big Data : une révolution à l'horizon. Nous avons régulièrement abordé sur ce blog le thème de la transformation digitale des banques. Mais nous n’avons toutefois pas encore abordé le lien entre la banque et les Big Data. Le 16 mars dernier se tenait une conférence CCM Benchmark sur les Big Data et la valorisation des données bancaires. Les Big Data ont fait couler beaucoup d’encre, mais il est encore tôt pour les voir révolutionner les usages des entreprises. Gartner les avait d’ailleurs placés il y a quelques années au stade du « gouffre des désillusions » dans son « Hype Cycle ». Toutefois, cela n’empêche pas les banques de s’intéresser à l’exploitation de la masse de données bancaires qu’elles possèdent, avec évidemment beaucoup de précaution concernant la sécurité et l’ « anonymisation » de ces données, réflexe ultra important dans un secteur aussi sensible.
Banque et Big Data : des données internes et externes Pour commencer, il est important de savoir de quelles données nous parlons et de connaître leur provenance. Banques : Le Big Data au service d’enjeux majeurs de la banque de (...) Article paru le 9 août 2016 | Partager sur les réseaux sociaux Classé dans : Big Data Banque, Finance, Assurances Dans un environnement marqué par un ralentissement économique, un renforcement des réglementations et un marché difficilement expansible, les banques ont à leur disposition trois leviers numériques afin d’accroitre l’efficacité de leur stratégie. Accroitre la fidélisation de sa clientèle La volonté, d’une grande majorité des clients, de vouloir changer de banque révèle avant tout une non-adéquation entre les besoins des clients et l’offre de services des banques. Certains acteurs des Télécoms détectent par exemple les intentions de désengagement de leurs clients depuis leurs sites web et applications digitales.
Grâce au Big Data, les banques possèdent une grande variété de données clients. Le facteur-clé ? Digitaliser son offre de service La plupart des campagnes marketing sont axées sur la satisfaction et la fidélisation du client. Analyser pour mieux segmenter et attirer. Le Big Data au service d’une connaissance client affinée. C’est un fait reconnu : les banques sont aujourd’hui des acteurs aux rôles multiples (banque de détail, services de crédit, assurances, leasing, etc.), une tendance qui ne fait que s’accélérer. De plus, elles développent une stratégie multicanal (web, Agence, Mobile), afin de répondre rapidement aux besoins de leurs clients. L’évolution de leurs activités, la relation ultraconnectée avec leurs clients et, de manière générale, l’activité numérique des banques font croître les données collectées relatives à chaque client.
Comment créer de la valeur en canalisant les informations pertinentes ? Comment mieux comprendre les comportements et les anticiper ? Le système d’information des banques d’aujourd’hui doit faire face à plusieurs défis : plus de données provenant de canaux hétérogènes ;des produits plus nombreux à créer et à suivre ;une réactivité accrue à fournir ;une plus grande ouverture vers l’extérieur. Pour les relever, l’écosystème du Big Data avance des atouts indiscutables.