Dans le monde de la finance, la data science est aujourd’hui sur toutes les lèvres. Mais de quoi s’agit-il exactement ? Quel est son impact réel sur le secteur financier ? Comment l’exploiter pour améliorer la performance des entreprises ? DigDash vous révèle tous les secrets de la science des données.
Qu’est-ce que la data science ?
La data science est un domaine multidisciplinaire qui s’appuie sur des méthodes scientifiques, des algorithmes et autres processus afin d’exploiter de grands ensembles de données.
En d’autres termes, la science des données consiste à collecter des données à partir de différentes sources, puis d’en extraire des informations pertinentes. Ces sources peuvent prendre des formes variées : bases de données clients, réseaux sociaux, applications mobiles, open data…
Ainsi, l’analyse du Big Data permet aux organisations de prendre des décisions éclairées en prédisant les comportements de leurs clients, en identifiant leurs axes d’améliorations ou en découvrant de nouvelles opportunités sur leur marché.
Le rôle croissant de la data science dans la finance
Si la science des données s’applique à tous les secteurs d’activité, elle offre de nombreuses possibilités dans le monde de la finance.
En effet, les entreprises financières collectent des volumes de données particulièrement importants, dont l’exploitation représente un véritable défi. D’autant plus que ce secteur se distingue par sa complexité et son environnement réglementaire en constante évolution.
Dans ce contexte, les data scientists financiers jouent un rôle crucial. Dotés à la fois de compétences techniques avancées et d’une connaissance approfondie de la finance, ils accomplissent une grande diversité de missions, par exemple :
- Créer des data warehouses afin de regrouper des données provenant de multiples sources.
- Améliorer la gestion des risques ou la lutte contre la fraude grâce à l’analyse de données.
- Concevoir des algorithmes permettant d’automatiser des transactions.
Quelles sont les applications concrètes de la data science dans la finance ?
Loin de n’être qu’un effet de mode, la popularité grandissante de la science des données dans le secteur financier s’explique par ses nombreuses applications potentielles.
La gestion des risques
L’analyse des risques est l’un des domaines clés de la data science dans la finance. Grâce à elle, les organisations sont en mesure de prendre des décisions stratégiques, tout en accroissant la fiabilité et la sécurité de leurs processus.
En effet, les entreprises du monde de la finance sont confrontées à divers types de risques, qui peuvent provenir de la concurrence, des crédits, du marché… La gestion de ces risques est donc une démarche essentielle, qui est généralement divisée en trois étapes : l’identification, le suivi et la hiérarchisation des risques. Cette pratique est particulièrement complexe, puisqu’elle requiert des compétences avancées dans plusieurs disciplines, comme la statistique.
Heureusement, les acteurs de la finance ont à leur disposition des données massives sur leurs clients et sur les transactions financières, qu’ils peuvent mettre à profit pour améliorer leurs modèles d’évaluation des risques.
La data science permet, par exemple, de vérifier la solvabilité d’une personne avec une rapidité et une fiabilité inédites. Grâce à de puissants algorithmes de machine learning, il est possible de décortiquer les transactions effectuées par un client et d’en tirer des conclusions précises.
La connaissance client
Avec l’émergence des outils numériques et des nouveaux modes de consommation associés, le secteur de la finance s’est très tôt intéressé à la science des données pour mieux connaître la clientèle et lui offrir une expérience optimale.
En effet, le Big Data est une véritable mine d’or, qui regorge d’informations sur les habitudes de consommation des clients. Il peut donc être exploité pour mettre en place des actions de marketing prédictif, consistant à proposer des offres correspondant parfaitement aux besoins et aux préférences de chacun.
C’est aussi un excellent moyen pour développer des services personnalisés, basés sur l’analyse de la data, mais aussi sur les renseignements obtenus à travers les interactions avec les clients.
La détection des fraudes
La fraude est une préoccupation majeure pour les entreprises de la finance. Et pour cause, la multiplication des transactions ne fait qu’accroître ce risque.
Toutefois, le Big Data et les outils d’analyse de données ont permis le développement de solutions efficaces pour lutter contre ce fléau. Des algorithmes toujours plus sophistiqués sont aujourd’hui capables de détecter immédiatement les anomalies et d’avertir les organisations concernées.
Le machine learning permet, par exemple, d’identifier des schémas anormaux dans les données liées au trading. Alertés en temps réel, les établissements financiers peuvent investiguer immédiatement à la moindre suspicion. Ainsi, il est possible de réagir avant qu’il ne soit trop tard et d’endiguer de nombreux cas de fraude.
Par ailleurs, des algorithmes de clustering permettent de diviser la data en sous-groupes (clusters) afin de regrouper les données identifiées comme suspectes, ce qui ne fait que faciliter leur surveillance.
Le pilotage de la performance
Enfin, les acteurs de la finance ont la possibilité d’exploiter le Big Data pour piloter leur activité et améliorer leurs performances. Cela passe notamment par la création d’indicateurs clés de performance (KPI), permettant de mesurer jour après jour les progrès de l’organisation, mais aussi de détecter des axes d’amélioration.
Quels sont les défis liés à la data science dans le domaine financier ?
Dans la finance, les objectifs associés aux projets de data science sont nombreux, qu’il s’agisse de diminuer les coûts ou d’accélérer le lancement de nouveaux produits ou services. Néanmoins, la mise en œuvre de la science des données comporte son lot de défis.
Le recrutement de data scientists financiers
Pour atteindre leurs objectifs en matière de data science, les entreprises de la finance ont besoin de professionnels possédant des compétences très spécifiques. Leur rôle consiste notamment à développer des processus pour récupérer, stocker et analyser les données, afin d’en tirer des informations exploitables.
À partir de ces renseignements, ils peuvent ensuite suggérer des solutions adaptées aux problématiques stratégiques de l’organisation, et ce dans différents domaines : gestion des risques, détection de la fraude, personnalisation de l’expérience client, etc.
Par conséquent, les data scientists dans la finance sont des profils très recherchés, à tel point que les acteurs du secteur s’impliquent directement dans la formation de ces professionnels.
Par exemple, le groupe BPCE est devenu en 2 018 partenaire exclusif de la chaire Data Engineering et Intelligence Artificielle pour la Banque et l’Assurance de l’école Télécom ParisTech. Objectif affiché : développer des formations en phase avec les besoins des entreprises et appliquer au monde financier les connaissances en data science issues de la recherche.
Ainsi, le développement de la science des données implique non seulement des investissements importants en matière de formation et de recrutement, mais aussi une véritable politique de rétention des talents, les data scientists étant particulièrement courtisés.
L’intégration et la validation des données
Lors de la mise en œuvre d’une approche basée sur la data science, l’intégration des sources de données et la validation de la data constituent des défis non négligeables.
En effet, face à d’immenses volumes de données aux formats divers, provenant de sources multiples, il est particulièrement difficile de collecter, d’agréger et de transformer la data en informations compréhensibles, afin de soutenir la prise de décision.
Entre les schémas de données distincts, les formats incompatibles et les niveaux de qualité très variables, l’intégration des données nécessite un outil de Business Intelligence performant. Le processus ETL (extract, transform, load), en particulier, est indispensable pour unifier la data avant de procéder à son analyse.
Sans oublier l’importance de la data prep, qui permet d’éliminer les erreurs, les valeurs aberrantes ou les doublons susceptibles de se glisser dans les données.
La confidentialité et la sécurité des données
Alors que les organisations financières collectent toujours plus de data, la protection de ces informations devient une priorité. Elles doivent donc prendre des mesures concrètes pour garantir la confidentialité de leurs données sensibles, qu’il s’agisse de secrets commerciaux ou d’informations financières, mais aussi des données à caractère personnel de leurs clients.
En effet, les conséquences peuvent s’avérer désastreuses en cas de fuite ou de vol de données. D’une part, la vie privée et les informations bancaires des clients risquent d’être exposées. D’autre part, un tel événement peut dégrader durablement la réputation de l’entreprise.
Pour assurer la sécurité des données, les organisations disposent heureusement d’une panoplie d’outils, allant des pare-feu aux systèmes de détection d’intrusion, sans oublier les sauvegardes de données régulières. Elles peuvent également mettre en place des procédures strictes d’authentification et de contrôle interne, afin de limiter les risques.
Quelles sont les tendances émergentes de la data science dans le secteur financier ?
Les nouvelles technologies ont une influence certaine sur la data science. Au cours des prochaines années, elles contribueront donc à transformer la façon dont les acteurs de la finance analysent et traitent les données.
L’intelligence artificielle, par exemple, devrait jouer un rôle de premier plan, en permettant le développement de systèmes d’analyse toujours plus performants. De la prédiction des tendances du marché à la détection d’anomalies dans les données, en passant par l’automatisation de l’analyse, les applications de l’IA dans la data science sont nombreuses.
Le machine learning, qui est une branche de l’intelligence artificielle, est une autre tendance forte. En effet, l’apprentissage automatique intervient à chaque étape de la data science, afin d’extraire de précieuses informations à partir des données et d’améliorer la prise de décision des entreprises. Dans un futur proche, il devrait notamment permettre d’automatiser certaines tâches comme la recherche de données et l’identification de tendances cachées dans la data.
Enfin, l’usage du cloud se développe rapidement dans la data science. Aujourd’hui très accessibles, les solutions cloud diminuent considérablement les ressources matérielles, humaines et financières nécessaires à la mise en place et à la maintenance des infrastructures informatiques. Ainsi, les data scientists dans la finance peuvent configurer facilement un environnement adapté à l’analyse de données, avec la possibilité d’augmenter ou de réduire les ressources disponibles en fonction des besoins.
De la gestion des risques à la détection de la fraude, en passant par la personnalisation de l’expérience client, la science des données offre des applications concrètes pour les entreprises de la finance. Toutefois, la data science est un ensemble de techniques complexes, dont le déploiement présente de nombreux défis. L’utilisation d’un outil de Business Intelligence, permettant de collecter, d’agréger et d’analyser efficacement les données, constitue donc un prérequis indispensable à sa mise en œuvre.
