Big data en finance : comment la data a révolutionné les métiers de la finance ?

Sommaire :

• Qu’entend-t-on par Big Data en Finance ?
• Quelles sont les principales applications du Big Data en Finance ?
• Les défis du Big Data dans la finance ?
• Par où commencer avec le Big Data ?

La croissance exponentielle du Big Data a profondément transformé la façon dont nous travaillons, impactant tous les secteurs d’activité – mais c’est certainement en finance qu’elle a connu l’adoption la plus massive, l’industrie étant particulièrement gourmande en données.   

Traditionnellement, leur traitement était confié à des humains. Les décisions étaient prises sur la base d’un calcul plus ou moins précis des tendances marché et des risques projetés.  Néanmoins, cette fonction est désormais fréquemment remplie par des machines, pilotées par des professionnels formés, comme les data scientists.   

Dans cet article, nous nous penchons sur les applications du Big Data en finance et des avantages pour le secteur. On n’oubliera pas non plus de faire un détour par les défis que représente cette transformation pour les métiers de la finance – et des pistes concrètes pour les relever ! 

Qu’entend-t-on par Big Data en finance ?  

Data et finance

Le Big Data en finance désigne de grands volumes de données (structurées et non structurées) utilisés par les banques ainsi que les institutions financières pour mettre en place des stratégies pertinentes. Il permet notamment de mieux comprendre les comportements des clients vis-à-vis du secteur et d’en anticiper les évolutions. 

De manière générale, le secteur financier est certainement l’industrie qui génère le plus de données. Comme on vient de le préciser, ces données peuvent être structurées, comme par exemple celles extraites des dossiers clients. Elles fournissent aux professionnels de la finance des informations clés pour orienter leur prise de décisions. Quant aux données non structurées, elles sont extraites de multiples sources et offrent des opportunités analytiques intéressantes. 

Le rôle des professionnels du big data

Des milliards d’euros circulent quotidiennement sur les marchés mondiaux. Les data analysts sont chargés de surveiller leurs données avec précision et doivent pouvoir réagir très vite. Ils établissent des prévisions, mettent au point des modèles (d’octroi de prêt, par exemple) et créent des stratégies prédictives.  

En ce qui concerne la collecte, le traitement et le stockage de ces données, les professionnels du secteur adoptent de plus en plus des solutions dédiées, basées sur le cloud.  

Ces dernières réduisent non seulement les coûts d’équipement sur site, mais sont aussi nettement plus fiables, rapides, évolutives et flexibles. Elles intègrent de plus une brique de cybersécurité dans toutes les applications métier et, plus important encore, offrent une approche plus efficace du Big Data et de l’analyse. 

Quelles sont les principales applications du Big Data en Finance ? 

Le Big Data en Finance permet essentiellement aux professionnels du secteur de développer une capacité d’analyse largement supérieure. C’est donc un puissant levier pour améliorer la prise de décision, l’expérience et le service client, la prévention des fraudes et des risques financiers, mais aussi l’identification de nouvelles opportunités d’investissement.   

1. Le suivi des marchés en temps réel

Le Big Data révolutionne complètement la façon dont fonctionnent les marchés boursiers. Et surtout la manière dont les investisseurs en suivent les fluctuations et prennent leurs décisions d’investissement.   

Avec l’apprentissage automatique, il devient en effet plus facile d’analyser de gros volumes de données et d’identifier des modèles prédictifs. Le secteur a développé sa capacité à exécuter des transactions à une fréquence bien plus rapide (via le trading algorithmique). 

Les analystes peuvent donc globalement prendre des décisions plus éclairées (et rentables). Le Big Data en finance réduit aussi les erreurs manuelles, le poids des biais cognitifs humains, etc.   

2. L’amélioration des modèles financiers prédictifs

L’analyse de volumes de données inédits offre également au secteur de la finance l’opportunité d’améliorer ses modèles prédictifs. Le Big Data permet par exemple de faire une meilleure estimation des taux de rendement et des résultats des investissements. Les mégadonnées, en offrant une vision globale des marchés et de leurs acteurs, atténuent les risques inhérents au trading financier.  

3. Un meilleur ciblage, qui implique un meilleur service client

Aujourd’hui, tous les secteurs d’activité sont amenés à adopter une approche beaucoup plus customer-centric, ne serait-ce que pour faire face à la concurrence et maintenir leurs parts de marché. Il en va de même pour le secteur financier, qui voit arriver de nouveaux entrants sous la forme des néo-banques (même si ces dernières sont souvent intégrées dans leur giron).  

Le Big Data en finance offre donc aux institutions qui l’adoptent la possibilité de mieux comprendre leurs clients. Et ainsi, de leur offrir une expérience beaucoup plus en phase avec leurs attentes et leurs besoins. L’analyse des données est par exemple un levier efficace pour anticiper les comportements futurs de ses clients, générer de nouveaux prospects, tirer parti des nouveaux canaux et technologies de communication, etc. Plus globalement, le Big Data permet d’améliorer les produits financiers, et donc de démultiplier la satisfaction client. 

On peut prendre l’exemple de l’Oversea-Chinese Banking Corporation (OCBC). Cette dernière a en effet analysé d’énormes quantités de données historiques sur ses clients pour déterminer leurs préférences individuelles. Cette analyse a permis à l’organisation de concevoir une stratégie de marketing à grande échelle, coordonnée et personnalisée sur plusieurs canaux (mailing, SMS, distributeurs automatiques, centres d’appels, etc.) 

4. Une meilleure gestion des risques et détection des fraudes

Les organisations financières utilisent aussi le Big Data pour atténuer les risques opérationnels et lutter contre la fraude. Les mégadonnées accessibles via le cloud atténuent en effet considérablement les problèmes d’asymétrie de l’information.  

Les banques peuvent ainsi accéder à leurs données en temps réel, et s’en servir pour identifier plus rapidement les activités frauduleuses. Par exemple, si 2 transactions sont réalisées avec la même carte de crédit dans la même journée, mais dans deux pays différents, elle pourra immédiatement en informer son titulaire et bloquer temporairement la carte bancaire concernée. 

Pour lutter efficacement contre la fraude, Alibaba a créé un système de surveillance et de gestion des risques. Ce dernier est basé sur le traitement en temps réel des mégadonnées. Le géant de l’e-commerce chinois peut ainsi identifier les transactions suspectes et capturer les signaux de fraude en analysant d’énormes quantités de données sur les comportements de ses utilisateurs en temps réel, à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique. 

Les défis du Big Data en finance  

Adoption et évolution de la culture interne

Le Big Data représente donc des gains en termes de productivité, efficacité et fiabilité. Mais il présente aussi son lot de défis. Le premier étant bien sûr l’adoption (parfois à marche forcée) de nouveaux outils. Car dans de nombreuses entreprises, les systèmes informatiques en place ne peuvent traiter un volume de données très important. 

La technologie existe déjà pour résoudre ces défis et aider les institutions financières à opérer leur transition. Néanmoins, cela implique aussi de faire évoluer leur culture interne, notamment via une mise à niveau des compétences de leurs collaborateurs. Pour les professionnels de la finance, l’enjeu est donc de surmonter les potentielles résistances organisationnelles au changement. 

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Les chantiers du big data

Au-delà du spectre organisationnel, les défis du Big Data en finance sont aussi plus complexes, s’inscrivant dans un cadre global :  

• Adopter un nouveau cadre réglementaire. Le secteur financier a toujours été confronté à des cadres réglementaires très stricts. Ils devront aujourd’hui être étendus pour s’assurer que la captation et le stockage des données se fassent de manière transparente et respectueuse des utilisateurs. Des informations personnelles peuvent en effet être recueillies (dans le cadre d’un contrat d’assurance ou d’une demande de crédit) par le biais des médias sociaux, des e-mails et des dossiers de santé ; 
• L’analyse des données. Le volume considérable de données nécessite une plus grande sophistication des techniques statistiques, afin d’obtenir des résultats précis. Certaines critiques visent la surestimation des signaux faibles en tant que modèles de corrélation et de prédiction fallacieux, en particulier pour les stratégies d’investissement à court terme ; 
• La qualité et la segmentation des données : les données financières proviennent de nombreuses sources et sont encore largement non structurées. Un vrai travail doit donc être fait pour s’assurer de leur fiabilité et réduire les silos d’accès à l’information. Cela permettra de simplifier l’accès, le stockage et l’analyse des données. 

Par où commencer avec le Big Data en finance  

Vous l’avez compris : l’adoption massive du Big Data en finance est inéluctable. Mais pour beaucoup d’organisations, grandes ou petites, la transition ne se fera pas sans difficultés. Chaque institution financière a en effet ses propres problématiques, niveaux d’application et maturité en matière de collecte et d’analyse…  

Mais la question la plus importante à se poser est tout simplement de savoir comment le Big Data peut les aider à résoudre leurs principaux problèmes commerciaux.  

Pour faciliter cette transformation, les acteurs de la finance peuvent commencer par :  

• Définir leur stratégie en matière de données en se concentrant sur un objectif commercial précis (comme améliorer l’expérience client) ;  
• Choisir les bons outils. La sélection d’une plateforme cloud à la fois flexible et évolutive permettra à l’institution de collecter plus facilement ses données et de les traiter en temps réel ; 
• Former leurs équipes. Le Big Data ne suppose pas uniquement des outils technologiques. Il doit être chapeauté par des humains disposant d’une bonne compréhension de ses leviers. Les organisations peuvent recruter des spécialistes ou aider leurs équipes à s’y former, ajoutant une nouvelle corde à leur arc !