Dans leurs habitudes de consommation, les populations intègrent de plus en plus l’utilisation des outils numériques : PC, smartphones, etc. Pour s’adapter à ces changements, les acteurs du monde tertiaire s’attèlent à réformer leurs processus internes pour offrir de meilleurs services. En particulier, le secteur bancaire améliore également ses approches pour faire face à cette révolution que les spécialistes qualifient de « transformation digitale ». Les professionnels de la banque misent ainsi sur de nouveaux outils de pilotage centrés sur le digital pour rendre leurs offres plus pertinentes.
Le Big Data pour améliorer les approches marketing des banques
Le consommateur du 21 ᵉ siècle se distingue par sa particularité à recourir aux solutions digitales proposées par sa banque pour effectuer des achats et par la même occasion des paiements. Il n’est donc plus impératif de disposer de liquidité sur soi. Cet aspect a amené la banque à insister davantage sur les interactions via les outils numériques au détriment des contacts physiques. Ce nouveau type d’échanges a notamment permis aux banquiers de déployer l’approche du Big Data pour optimiser la relation client.
Comme cela a été le cas dans d’autres domaines (médecine, industries, etc.), le big data rend possible la collecte de données volumineuses pouvant être utilisées à des fins diverses. Dans ce cas précis, il sert à avoir une meilleure connaissance des habitudes commerciales du client. Il s’agit notamment des données recueillies par le biais des communications électroniques, services d’assistance en ligne, forums, réseaux sociaux.
Grâce à l’analyse de ces informations, les institutions ont la capacité d’anticiper sur les attentes de leurs interlocuteurs et de proposer en retour des produits pertinents. Il devient dès lors possible de développer une approche marketing plus personnalisée et donc plus efficace. Le Big data apparaît en somme comme un outil idéal pour accroître la qualité de l’expérience client. En outre, ces structures financières pourront s’appuyer sur ce dernier aspect pour accentuer leurs stratégies de fidélisation.
Le Process Intelligence, un outil de modélisation et de prévision
À l’instar du big Data, d’autres outils de pilotage s’appuyant sur la dynamique de transformation digitale des activités bancaires ont vu le jour. L’un d’eux est le Process Intelligence (PI). Dans son mode de fonctionnement, le PI apparaît comme un « assistant intelligent » qui s’occupe d’analyser le contenu des systèmes d’information (SI) de l’entreprise. De façon courante, la circulation des informations intrabancaires est réalisée par des logiciels professionnels qui enregistrent l’ensemble des processus. L’IA sert donc à tester la qualité de ces processus automatiques internes à la banque afin de mettre en évidence les éventuels dysfonctionnements.
Dans le cadre des procédures d’étude des dossiers de financement par exemple, l’utilisation du PI peut permettre d’examiner l’historique des données enregistrées au niveau des SI. Des gains de temps et des simplifications de processus de traitement peuvent ressortir de cette analyse. En clair, le process Intelligence remplit des fonctions de modélisation, de prévision, d’amélioration des tâches courantes. Son apport se remarque notamment dans la détection des activités en doublon ou à faible valeur ajoutée.
L’intelligence artificielle pour faciliter la prise de décisions opérationnelles
Dans le milieu de la finance, de nombreux outils utilisant l’intelligence artificielle (IA) sont d’ores et déjà en expérimentation. Chatbots et logiciels d’apprentissage sont quelques-uns de ces instruments digitaux « intelligents » dont disposent les conseillers bancaires pour piloter leurs travaux. Ils jouent notamment un rôle d’assistance en structurant l’information fournie par le client et en la présentant sous une forme plus simplifiée. Le professionnel a donc la possibilité de délivrer une réponse efficace en un temps optimal.
Dans le domaine des activités de prêts ou d’investissement par exemple, les systèmes IA peuvent constituer une aide précieuse pour déterminer le profil de l’usager. Sans même voir le demandeur de crédit, le conseiller obtient toutes les informations nécessaires pour effectuer un ciblage et un scoring adéquats. En conséquence, les aléas d’informations et autres risques d’incertitudes liées au client sont identifiés en temps opportun.
En outre, l’IA est dotée de fonctionnalités statistiques qui permettent aux gestionnaires de portefeuilles d’orienter efficacement les placements sur les marchés financiers.