IA, Big Data, machine learning : ces termes reviennent souvent lorsqu’on aborde la thématique "banque et technologie". L’analyse prédictive se trouve à l’intersection de toutes ces notions. Mais que change-t-elle vraiment ?
De plus en plus d’entreprises font appel à l’analyse prédictive pour explorer les données dont elles disposent. Les banques ne font pas exception.
Analyse prédictive : définition
L’analyse prédictive consiste à utiliser les potentialités de l’intelligence artificielle pour exploiter le Big Data, c’est-à-dire la multitude de données bancaires et personnelles accumulées par les clients. Ces données sont analysées puis ordonnées, de manière à produire divers scénarios permettant d’anticiper les nouvelles demandes des consommateurs.
Le machine learning permet une amélioration continue des modèles prédictifs. Cette technologie couplée à l’IA permet d’agréger et de recouper entre elles des données, afin de permettre aux robots de mieux anticiper les comportements en réduisant la part d’incertitude inhérente à tout être humain.
Une opportunité d’enrichir l’offre de services bancaires
Derrière cette définition aux accents futuristes se cache une réalité très simple, ancrée dans le quotidien. En observant ainsi ce qui se passe dans la vie d'un client à un moment précis, les établissements financiers ont désormais les moyens techniques et technologiques d’élaborer des offres de services de plus en plus ciblées.
Bon à savoir
L’application mobile de gestion des finances personnelles Mes Banques propose un outil prédictif de visualisation de l’ensemble de son patrimoine au service des investisseurs individuels, doté de fonctionnalités avancées et d’une ergonomie accessible à tous.
Les objectifs principaux de l’analyse prédictive dans le secteur bancaire
Dans le secteur bancaire, l’objectif est triple. Il s’agit tout à la fois de pouvoir :
- mieux accompagner les clients en faisant preuve de davantage de réactivité. Ce rôle implique une anticipation des comportements permettant aux banques d’être plus présentes dans les moments de vie importants du client (chômage, naissance, décès...) ;
- proposer le bon produit au bon moment, par exemple un crédit auto lorsque le véhicule actuel affiche un taux d’usure élevé et est proche du remplacement ;
- développer une offre plus complète en identifiant les "trous dans la raquette", c’est-à-dire les zones non couvertes dans l’offre. Une banque peut, par exemple, mettre en évidence l’absence de conseil en gestion patrimoniale au moment où un de ses clients perçoit un héritage important.
Associée à d’autres partenaires – notamment dans le cadre de l’Open Banking – la banque est susceptible de proposer un écosystème de services allant bien au-delà du seul univers bancaire. En acceptant de communiquer certaines données personnelles, les clients attendent une offre de plus en plus riche et mieux adaptée à leur profil. L’analyse prédictive est un des outils pour y parvenir.
Crédit photo : Getty images
