DATA et CREDIT

Chez CreditJob, nous recrutons de plus en plus de Data Scientist. Des professionnels de la gestion et de l’analyse de données massives appelées aussi Big Data.

Les recrutements se portent soit sur des Credits Managers doté de fortes compétences en analyse de données (voir notre billet “la data transforme le métier de Crédit Manager”) soit sur des profils à 100% de data scientists.

Pour exemple, le Crédit Agricole Provence Côte d’Azur a mis en place en 2017, un partenariat avec l’organisme de formation Data Science Tech Institute. L’objectif est de proposer aux étudiants une formation spécialisée en Data Science, appliquée au domaine bancaire.

Qu’est-ce-que la Data Science ?

Sous l’effet de la montée en puissance d’internet et des nouvelles technologies, les données de chacun des utilisateurs du net ont explosées. Dans des formats multiples : mails, vidéos, audio, photos, géolocalisation …
Le défi pour les entreprises est de pouvoir tirer parti de ces données qui ne sont rien sans un énorme travail de gestion, de tri, d‘analyse. La Data Science est celle qui va permettre l’exploitation de ces volumes importants d’informations. Elle est située entre l’informatique, les mathématiques et les statistiques.

Les progrès fulgurant de cette science ont permis de développer les capacités de stockage. Mais également d’offrir aux entreprises la possibilité d’utiliser ces données pour une approche commerciale, marketing et de fonctionnement. Ainsi, dans le domaine bancaire, la Data est utilisée dans le domaine du scoring, de la satisfaction client et dans la gestion des risques.

La Data Science et le crédit bancaire

Si la Data Science s’invite dans tous les aspects de la relation bancaire, c’est notamment dans le domaine du crédit en ligne qu’elle prend toute son ampleur.
En effet, si celui-ci poursuit sa croissance, le secteur de la banque dématérialisée cherche toujours de nouvelles méthodes pour attirer le client, le rassurer et lui offrir une expérience bancaire toujours plus efficiente. C’est là que le Big Data, souvent couplé à l’Intelligence Artificielle entre en jeu.

 

Le Crédit Scoring

Il est clair que le scoring des dossiers de crédit est plus fiable depuis l’utilisation de la Data Science.
Celle-ci permet de déterminer des signaux fiables qui ne sont pas détectables via les méthodes classiques. Ainsi, de nombreux comportements des utilisateurs sont passés en revue comme le temps passé à taper son adresse e-mail (détection des copier-coller, souvent signe d’une adresse créée pour la circonstance), horaire de la demande (les formulaires nocturnes vont susciter la méfiance…), l’identité sur les réseaux sociaux, l’heure et la fréquence d’envoi des courriels…

Également la possibilité d’exploiter de nouvelles sources de données non structurées comme les images, les photos, les publications sur les réseaux sociaux et des données accessibles gratuitement comme les statistiques Insee, les annonces légales, les liasses fiscales. Non seulement les nouveaux algorithmes permettent la prise en compte de ces nouvelles sources d’informations mais vont également les traiter et les restituer aux banques leur permettant d’affiner le scoring client.

 

La personnalisation de l’expérience client

Tisser des liens de proximité avec les utilisateurs est le nouveau défi des entreprises. Tous secteurs d’activité confondu. La banque ne fait pas exception à la règle. La Data Science offre des opportunités intéressantes comme le ciblage publicitaire. Ainsi, lorsqu’un utilisateur fait des recherches sur les moteurs de recherche sur l’immobilier, il se verra proposer des publicités de services bancaires, en totale adéquation avec ses besoins et ses requêtes.

 

La détection des fraudes

La Data Science main dans la main avec l’Intelligence Artificielle offre la possibilité de croiser les données et de prévenir les fraudes de façon très efficace. Non seulement la meilleure détection des fraudes permet à la banque d’améliorer son taux de réussite mais également d’augmenter la satisfaction des utilisateurs, moins réceptionnaires d’alerte de fraude finalement non avérées.

 

La Data Science n’en est qu’à ses débuts. Ses applications sont exponentielles pour le banques qui ont là, l’occasion de redéfinir leur process de fonctionnement pour plus de sécurité, de satisfaction et de réussite.

Que vous soyez Partenaire Client ou Partenaire Candidat, n’hésitez pas à vous rapprocher de nos équipes qui vous guideront dans les secrets de la Data Science.