10 façons pour votre entreprise financière d'utiliser l'analyse des données pour progresser

Une stratégie complète d'analyse des données donne aux entreprises financières un avantage concurrentiel, en les aidant à prise de décision des décisions éclairées, à stimuler la performance financière globale et à améliorer les résultats de l'entreprise. Le fait est que tous les types d'entreprises financières, des banques aux sociétés d'investissement, trouvent de nouvelles utilisations de l'analytique tout en optimisant les cas d'utilisation éprouvés. Vous exploitez probablement l'analytique pour certains cas d'utilisation, mais vous pouvez faire plus. L'intégration de processus d'analyse dans votre organisation peut vous apporter plus de valeur, et ce plus rapidement. Voici dix façons de avantage parti de l'analyse des données dans votre organisation financière :

1. Fournir des services financiers personnalisés

Les offres sur mesure sont indispensables pour réussir dans les services financiers. La connexion des données financières et des données relatives aux clients à des fins d'analyse vous permet de mieux comprendre les objectifs financiers, le profil de risque et la situation financière de chaque client. Vous pouvez alors proposer des offres personnalisées pour répondre aux besoins uniques des clients. Ces offres peuvent inclure des remises en argent sur les cartes de crédit ou des prêts personnels ou professionnels à un taux d'intérêt favorable. En répondant aux besoins financiers de chacun, vous améliorez l'expérience de vos clients tout en créant des opportunités de ventes croisées qui augmentent vos revenus.

2. Obtenir des informations en temps réel

informations en temps réel permettent à votre entreprise de saisir des opportunités ou de prendre des mesures si vous détectez un problème potentiel. Par exemple, vous pouvez proposer des conditions spéciales pour un prêt ou une offre de carte de débit à durée limitée pendant que quelqu'un navigue sur votre site, ou prendre des mesures immédiates si vous soupçonnez une fraude sur un compte. Par exemple, les sociétés de cartes de crédit utilisent l'analyses des données en temps réel pour approuver les transactions très rapidement et analyser les achats pour détecter les fraudes. De même, dans le domaine des opérations boursières, chaque milliseconde peut faire la différence lors de l'achat ou de la vente aux prix du marché, ce qui rend les informations en temps réel inestimables.

3. Améliorer l'efficacité opérationnelle

L'analyse permet d'automatiser les processus afin d'améliorer les opérations. Les tâches manuelles et répétitives peuvent être automatisées pour minimiser l'intervention humaine et les erreurs tout en accélérant les processus. Par exemple, l'accueil des clients, l'approbation des prêts et le traitement des transactions sont des tâches courantes qui se prêtent bien à l'automatisation. L'analyse des données peut également jouer un rôle clé dans les transformations numériques, en permettant la mise en place de processus et de flux de travail numériques qui rendent les opérations plus efficaces. Par exemple, Academy Bank a transformé ses opérations dans un environnement hybride, économisant plus de quatre heures de saisie manuelle de données par jour et développant de nouveaux services en ligne pour améliorer l'expérience client.

4. Gérer les risques dans l'ensemble de l'entreprise

Le secteur financier est constamment exposé au risque - risque de marché, risque de crédit, risque opérationnel, etc. L 'analyse des données offre une vision précoce des risques, ce qui vous donne le temps d'atténuer les problèmes de manière proactive avant qu'ils ne se transforment en problèmes à part entière. L'application de l'analyse vous permet de mieux comprendre et gérer les risques afin de protéger votre organisation contre les pertes potentielles tout en soutenant la stabilité financière. Par exemple, l'analyse des données clients, des données historiques, des scores de crédit et d'autres informations permet de prédire la probabilité qu'une personne ne rembourse pas un prêt.

5. Éclairer les décisions d'investissement financier

Dans un secteur aussi complexe que celui des services financiers, vous devez être en mesure d'analyser rapidement de grandes quantités de données pour comprendre les tendances, les changements du marché et les objectifs de performance afin d'orienter les stratégies d'investissement. Des modèles de données et des techniques d'analyse sophistiqués permettent d'obtenir des informations détaillées et de répondre à des scénarios de simulation afin d'orienter les investissements. En outre, l'analyse financière peut vous aider à construire stratégiquement un portefeuille d'investissement diversifié en fonction de votre tolérance au risque et de vos objectifs.

6. Garantir l'exactitude des rapports réglementaires

Dans votre secteur d'activité fortement réglementé, il est essentiel d'établir des rapports fiables et en temps voulu. Le respect d'une myriade de règles en constante évolution nécessite des analyses pour avoir une visibilité sur le respect des règles et pour créer des rapports précis sur la conformité et la réglementation. L'analyse des données permet également de contrôler la conformité afin d'identifier les problèmes potentiels, ce qui vous aide à éviter les pénalités en veillant à ce que les opérations respectent les protocoles légaux. En outre, les processus d'analyse offrent une piste d'audit dans les rapports, ce qui permet aux parties prenantes et aux auditeurs de savoir comment les rapports ont été créés.

7. Renforcer la détection des fraudes et les capacités de prévention

La fraude est omniprésente dans le secteur financier et les tactiques frauduleuses deviennent de plus en plus sophistiquées et difficiles à détecter. Votre entreprise doit être en mesure d'identifier les fraudes avant que des pertes financières ne se produisent. L'analyse, y compris les modèles avancés de détection des fraudes qui utilisent des capacités d'apprentissage automatique, aide à identifier les schémas et les anomalies qui pourraient indiquer une fraude. L'analyse doit également permettre d'éviter les faux positifs. Par exemple, l'analyse doit pouvoir faire la distinction entre les achats légitimes d'un client et la fraude afin d'éviter de suspendre le compte d'un client valide.

8. Créer des prévisions financières précises

Les prévisions ont un impact direct sur la rentabilité, elles doivent donc être fiables. L'analyse des données peut fournir des prévisions précises pour faciliter la budgétisation et les investissements. Les prévisions portent sur les recettes, les dépenses et les performances financières de l'ensemble de l'organisation. Une compréhension détaillée des finances vous permet de prendre des décisions éclairées qui augmentent la rentabilité. Les prédictions basées sur les données permettent également de réaliser des analyses de scénarios, qui vous permettent d'évaluer les résultats et les risques potentiels de l'entreprise sur la base d'hypothèses que vous avez formulées sur l'avenir.

9. Déterminer la cote de crédit des clients

L'évaluation du crédit est essentielle dans le domaine financier, car elle permet aux banques et aux autres prêteurs d'évaluer la solvabilité d'un client sur la base de ses antécédents de crédit, de ses revenus et d'autres facteurs. Les analyses peuvent déterminer si la personne présente un bon risque de crédit, ce qui signifie que le client remboursera le prêt dans les délais et gérera son crédit de manière responsable. L'analyse peut être utilisée pour tout type de financement, qu'il s'agisse d'offrir un prêt ou de relever les limites d'une carte de crédit.

10. Comprendre le sentiment des clients

Comme d'autres secteurs, les entreprises de services financiers veulent comprendre la perception qu'ont les clients et le public de leur activité. C'est là qu'intervient analyse des sentiments est d'une grande aide. Elle interprète les émotions, les attitudes et les opinions qui se cachent derrière les messages postés sur réseaux sociaux , les commentaires, les réponses aux enquêtes et les autres réactions des clients. Elle vous permet de mieux comprendre les sentiments des clients à l'égard de votre marque et de vos services. Vous pouvez déterminer si vos stratégies clients et commerciales fonctionnent et apporter des améliorations en conséquence. Le sentiment des clients sert également d'indicateur économique, vous donnant un aperçu du degré d'optimisme des clients concernant leurs finances personnelles et l'économie en général.

Cas d'utilisation d'Unify Data pour les services financiers

L'analyse des données est devenue un élément essentiel de la prise de décision, des processus automatisés et des prévisions pour les services financiers. Les informations recueillies aident les entreprises comme la vôtre à rester compétitives et à s'adapter de manière proactive à l'évolution des conditions du marché et des besoins des clients. De nouveaux cas d'usages analytiques émergent constamment. L'un des moyens de tirer parti de ces cas d'utilisation est d'unifier toutes les données sur une plateforme de données en nuage unique et facile à utiliser, qui rend les données facilement accessibles aux analystes et à toute autre personne qui en a besoin. La plateforme de données Actian offre cette possibilité et bien plus encore. Elle connecte toutes vos données afin que vous puissiez mener des cas d'utilisation de services financiers en toute confiance et permettre une gestion des données 'entreprise pour les services financiers.

Ressources complémentaires :

• Academy Bank transforme ses opérations dans un environnement hybride
• Business Analytics vs. Financial Analytics : Quelle est la différence ?
• Offrir des expériences percutantes dans l'ensemble des services financiers

À propos d'Actian Corporation

Actian facilite l'accès aux données. Notre plateforme de données simplifie la façon dont les gens connectent, gèrent et analysent les données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Avec des décennies d'expérience dans la gestion des données et l'analyse, Actian fournit des solutions de de haute performance qui permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données. Actian est reconnu par les principaux analystes et a reçu des prix de l'industrie pour sa performance et son innovation. Nos équipes partagent des cas d'utilisation éprouvés lors de conférences (par exemple, Strata Data) et contribuent à des projets à code source ouvert. Sur le blog d'Actian, nous abordons des sujets tels que l'ingestion de données en temps réel, l'analyse de données, la gouvernance données, la gestion des données, la qualité des données, l'intelligence des données et l'analyse pilotée par l'IA.