Le Big Data et les nouveaux outils analytiques constituent l’une des facettes les plus prometteuses de la digitalisation. Dans la BFI, ils permettent une prise de décision plus rapide et plus fiable pour la gestion des risques, le pricing, la détection des fraudes, la recommandation de produits, ainsi que dans la plupart des fonctions supports (finance, RH, systèmes d’information).
Si le « data mining » n’est pas, en soi, une nouveauté dans les services financiers, il réalise cependant avec la digitalisation un spectaculaire bond en avant. D’abord, les volumes de données utilisables explosent. Certaines sont propres aux banques, comme par exemple les transactions ou les historiques de navigation sur les plates-formes client, tandis que d’autres s’échangent entre entreprises, voire sont disponibles librement, sur les réseaux sociaux par exemple. Ensuite, les progrès récents des algorithmes et des capacités informatiques – parfois qualifiés d’intelligence artificielle ou de machine learning – permettent de réaliser des prédictions de plus en plus précises à partir de ces données.
Ces outils sont comparables à ceux utilisés par les grands sites de commerce électronique pour recommander l’achat d’un produit. Fondés sur un principe simple (« des clients similaires ont des besoins ou des risques similaires ») et sur des outils mathématiques pointus, notamment les travaux du statisticien Prasanta Chandra
Si en dernier ressort, la décision appartient toujours au chargé d’affaires, à l’analyste ou au trader, elle est préparée en amont par des outils d’aide à la décision de plus en plus sophistiqués.
