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.

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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. Grâce à certains organismes,  l’obtention d’un crédit en quelques minutes via un smartphone y est déjà possible,  comme le mentionne le journal Les Echos.

Le Big Data pour la banque est un mouvement inéluctable. Tous les organismes s’y convertissent, comme ING cité dans Les Echos qui noue des partenariats avec des jeunes sociétés expertes. Du côté des banques traditionnelles, la vague Big Data qui déferle depuis quelques années s’accompagne d’intégration en interne de spécialistes et d’investissements dans des technologies Cloud de pointe pour gérer le traitement des grands volumes de données.

«Le Big Data et le crédit en ligne constituent, après la banque en ligne à la fin des années 1990, une deuxième rupture technologique sur laquelle nous misons pour rebattre les cartes dans le secteur bancaire.» Benoît Legrand, responsable FinTech, ING

Comment peuvent-être utilisées les données clients des banques ?

Précisons d’abord de quelles données il peut être question. Et elles proviennent de différentes sources : internes, ce sont celles traditionnellement collectées par la banque autour du contexte de l’acte de paiement, « une données précieuse » souligne un expert des solutions de fidélisation et de monétisation. Il s’agit des montants, dates, heures et points de vente de la transaction, synthétise le Blog Visionary Marketing Innovation.  Elles peuvent aussi concerner les commerçants (SIRET, objet social, etc.), on les qualifie d’externes.

Mieux cerner le comportement d’achat est l’enjeu à la clé. Croisées et avec les algorithmes prédictifs, ces data peuvent être exploitées pour l’envoi ‘’d’offres de fidélisation’’, comme un coupon de réduction chez un commerçant régulièrement fréquenté par le client ou ‘’d’offres de conquête’’ : un coupon chez un commerçant concurrent.

Pour l’obtention de crédit, l’éventail des sources de données peut être considérablement élargi grâce aux « signaux faibles ». En marge de l’historique financier du client, ce sont ses traces numériques, ses activités sur les réseaux sociaux qui peuvent être aussi analysées pour mieux cerner sa solvabilité. Un argument est à mettre sur le compte de ces pratiques : faciliter l’accès au crédit comme en témoignent pour les Echos Kathryn Petralia, cofondatrice de Kabbage, société de financement élue parmi les 100 sociétés les plus prometteuses de 2015 par Forbes : « Les clients qui nous autorisent à accéder à une page d'entreprise active sur Facebook présentent un risque d'être mauvais payeurs inférieur de 20 % à ceux qui ne le font pas ». Pour Damien Guermonprez, président de LemonWay, spécialisée dans l’analyse des activités numériques est aussi un excellent garant : « Tout simplement parce qu'il y a plus de vérité sur Internet que dans ce qui est déclaré par certains candidats à un emprunt ».

Les algorithmes pour les services financiers : entre innovation, adaptation et intrusion

Mieux guider et servir leurs clients, et plus rapidement pour s’adapter au rythme du digital et à la généralisation des usages, créer de nouvelles offres : le Big Data est une opportunité pour les organismes financiers traditionnels de redynamiser la valeur ajoutée de leurs conseillers en agence, alors qu’ils sont bousculés par les FinTech. À en croire une analyse Deloitte, le banquier traditionnel est ‘’ringardisé’’ par Internet. En France, un tiers des clients des banques françaises pensent en savoir plus que le conseiller de leur organisme bancaire. Mais l’enjeu pour les banques va bien au-delà.  Financement participatif sur les plateformes numérique, prêts peer to peer, adoption de la banque en ligne, paiements sans intermédiaire… Les innovations dans le secteur financier fleurissent chaque jour.  Selon Deloitte, le phénomène attaque de front « la souveraineté de la relation client » pour la banque. Dès lors, « la connaissance comportementale du client est au cœur du modèle économique de demain » et « la bancarisation individualisée » est un des beaux défis de l’industrie financière.

Ces nouveaux services sont-ils trop intrusifs ? Si le Big Data transforme en profondeur les métiers de la banque et la nature des nouveaux services, la question de l’éthique est fondamentale. Pour Deloitte, « les secteurs de la banque, la finance et l’assurance sont certainement mieux armés qu’aucun autre pour savoir concilier les exigences réglementaires (projet de règlement européen sur la protection des données, Bâle III et Solvabilité II) ».

Du côté des clients, les retours sont moins enthousiastes et c’est encore Deloitte qui le souligne : le pourcentage de clients prêts à fournir des informations personnelles contre des services plus adaptés a baissé entre 2013 et 2015. Le consommateur se lasserait de la multiplication des sollicitations.