10 façons dont les banques tirent parti de la virtualisation des données
Le secteur bancaire est en mesure de répondre avec plus d'agilité aux besoins de ses clients grâce à l’utilisation de la Data Virtualisation
Le secteur bancaire subit une transformation massive, motivée par la nécessité de fournir un service client de pointe. Dans une étude menée auprès de 107 décideurs mondiaux du secteur des services financiers, Forrester a constaté que l'amélioration de l'expérience client était la principale exigence qui motivait les besoins de transformation des entreprises, suivie par le besoin d'intégrer les canaux et la nécessité de fournir de nouveaux produits et services innovants. Une telle transformation n'est pas anodine, car elle affecte l'ensemble de l'institution, à de nombreux niveaux.
Elle nécessitera des avancées dans une ou plusieurs des dix capacités suivantes, et très certainement dans d'autres également.
Dix capacités essentielles que les banques devraient prendre en considération :
1. Reporting et analyse des risques
Pour les rapports réglementaires, y compris les rapports sur les risques et les performances, les banques ont souvent du mal à intégrer des sources disparates pour obtenir une vue unique des données sur les risques, une vue qui réconcilie toutes les différences qui pourraient survenir. La principale difficulté réside dans le temps nécessaire à la création de ces rapports, multiplié par les domaines de risque pertinents pour la banque, tels que le risque de marché, de crédit, de contrepartie ou opérationnel. De même, les banques sont souvent appelées à satisfaire aux exigences de Bâle III, ce qui peut s'avérer particulièrement difficile lorsque les banques font l'objet de fusions et de consolidations.
Pour de telles initiatives, la virtualisation des données est une solution naturelle, car les données peuvent être consolidées, en temps réel, à partir d'une myriade de sources disparates, afin de répondre aux besoins de n'importe quel rapport. Avec la virtualisation des données, les données ne sont plus le goulot d'étranglement ; les parties prenantes peuvent produire des rapports détaillés, fiables et intégrés, avec la facilité du pointer-cliquer, comme si toutes les données étaient formatées et stockées sur leurs propres ordinateurs portables. En outre, comme toutes les données pertinentes passent par la virtualisation des données en tant que couche distincte, celle-ci peut également effectuer des contrôles de qualité des données lorsqu'elle consolide les données et les met à la disposition des consommateurs.
2. Gestion des liquidités
Pour gérer plus efficacement les liquidités dans les différents services et avoirs d'une organisation financière, les banques doivent pouvoir accéder facilement à des positions de liquidité agrégées, axées sur des domaines tels que la devise, la géographie ou les produits applicables. Elles doivent ensuite comparer ces chiffres à des ratios standard tels que le ratio de financement stable net (NSFR) et le ratio de couverture des liquidités (LCR) en temps opportun, afin d'obtenir une vue granulaire et dynamique de la liquidité de l'organisation.
Pour faciliter ces efforts, la virtualisation des données peut unifier les vues des avoirs de chaque département, pour une véritable vue agrégée du risque, en capturant des développements très granulaires, pour soutenir des rapports hebdomadaires ou mensuels complétés par des changements en temps réel. Elle peut également intégrer des informations provenant d'autres sources, telles que des sources externes pour la connaissance du marché ou l'identification des besoins émergents, ou les propres systèmes ERP d'une organisation, pour suivre les commandes et les données relatives aux comptes débiteurs et créditeurs, afin de mieux prévoir les besoins de trésorerie de l'organisation.
3. Rapports sur les clients et gestion de la relation client
Il s'agit de deux activités différentes, mais liées. En préparant des rapports pour les clients, les banques essaient de leur offrir des fonctionnalités puissantes, afin de gagner leur fidélité, en leur permettant par exemple de réaliser des scénarios de simulation à l'aide d'un simple navigateur web. De même, les banques doivent gérer soigneusement chaque relation client (CRM). Pour permettre la création de rapports à l'initiative des clients et de rapports sur les clients, ces deux activités nécessitent l'intégration des données en temps réel.
Pour ces activités, la virtualisation des données permet d'établir des données en tant que service, un service qui peut être facilement consommé par des applications, ou par des experts internes ou des clients externes, en libre-service. Cela permet une variété d'applications clients, telles qu'une vue agrégée des événements et des conférences, pour un courtier interactif, ou la possibilité pour les clients d'investir des montants hypothétiques, afin de mesurer la performance de différents instruments. En ce qui concerne la gestion de la relation client, elle permet aux entreprises d'analyser plus efficacement les habitudes de consommation de leurs clients.
4. Analyse de la propension des clients et vente incitative
Si les banques pouvaient mieux comprendre ce que veulent leurs clients, ou comment les clients sont susceptibles de s'engager avec elles, elles seraient mieux à même de leur proposer de nouveaux produits et services qui répondent à leurs besoins. Dans l'environnement de marché centré sur le client d'aujourd'hui, cela signifie qu'il faut donner aux représentants au point de contact avec le client le profil correct du client, enrichi des informations, des offres et des scripts les plus pertinents et les plus récents.
Pour soutenir ces initiatives, la virtualisation des données offre aux représentants une vue en temps réel des activités du client, une compréhension détaillée de ses besoins et une offre de produit susceptible de répondre à ces besoins.
5. Intégration et analyse de l'utilisation multicanal
Les clients interagissent avec leurs banques en ligne, en personne, par téléphone et, de plus en plus, par d'autres canaux, tels que les SMS et même les médias sociaux. Malheureusement, il est difficile de maintenir des informations cohérentes sur des canaux disparates, et les clients ressentent ces divergences comme des interruptions dans l'expérience client transparente qu'ils sont en droit d'attendre. Pour offrir cette expérience transparente, les banques doivent assurer une meilleure intégration entre les canaux, afin de pouvoir analyser leurs efforts sur tous les canaux de manière concertée.
La virtualisation des données crée une vue dynamique et en temps réel de tous les canaux de communication applicables et met cette vue à la disposition des analystes, afin de garantir que l'expérience de chaque client est cohérente d'un canal à l'autre.
6. Intégration des médias sociaux
Les banques et autres institutions financières sont de plus en plus intéressées à enrichir leur compréhension des clients avec des points de données supplémentaires provenant des interactions et des relations de leurs clients sur les plateformes de médias sociaux. Mais pour exploiter efficacement les données des médias sociaux, les banques doivent être en mesure de les intégrer rapidement à d'autres sources de données, telles que les données de vente stockées dans les applications de gestion de la relation client (CRM).
La virtualisation des données constitue le pont qui relie de manière transparente les deux sources de données et rend les données intégrées instantanément disponibles pour l'analyse.
7. Campagnes de marketing personnalisées
L'un des aspects importants du service à la clientèle consiste à cibler de manière proactive des segments de clientèle spécifiques avec des produits spécifiques. Pour ce faire, et de manière efficace, les banques doivent souvent intégrer des données de tiers avec une vue sur les habitudes de dépenses de segments de clientèle particuliers, qui peuvent être glanées à partir des enregistrements des transactions des clients. Par exemple, les banques peuvent offrir une promotion aux utilisateurs d'un téléphone particulier, ou aux membres préférés d'un club de récompenses particulier.
Une fois de plus, la virtualisation des données peut permettre de telles campagnes en rendant extrêmement facile et rapide l'établissement de rapports sur les données de tiers, de concert avec les données transactionnelles qui évoluent de manière dynamique.
8. Tarification personnalisée
En matière de tarification, tous les clients souhaitent bénéficier d'un traitement préférentiel, mais lorsque les banques reconnaissent un client fidèle de longue date, elles savent qu'un tel traitement peut enrichir la relation client au profit de la banque et du client. Cependant, la tarification personnalisée nécessite une vue à 360° et en temps réel du client, y compris son utilisation et ses références, ainsi qu'une vue de toutes ses interactions.
La virtualisation des données, une fois de plus, fournit cette vue critique et la met à la disposition des représentants en temps réel, afin de permettre des décisions de tarification meilleures et plus informées. Plus important encore, la virtualisation des données permet d'automatiser de nombreuses fonctions de la tarification personnalisée en maintenant un profil détaillé de chaque client qui tient compte de son utilisation, de ses références et d'autres informations, de sorte que le statut préférentiel d'un client sera automatiquement connu par tous les représentants. La virtualisation des données permet également des interventions de tarification prédictive. Par exemple, si un client pose des questions sur le remboursement de la totalité de son prêt, il y a de fortes chances qu'il envisage de déménager, et la virtualisation des données permet aux banques d'agir sur la base de cette information.
9. Détection des fraudes
Pour détecter plus efficacement les activités frauduleuses et se conformer à des réglementations telles que les règles de lutte contre le blanchiment d'argent (AML) liées à la loi sur le secret bancaire, les banques doivent être en mesure de distinguer les activités normales des activités frauduleuses, sur la base d'un historique détaillé du comportement des clients, y compris les habitudes de paiement. SB-Banking-01 Faciliter la transformation numérique dans le secteur bancaire 4. La virtualisation des données peut faciliter la détection des fraudes de trois manières:
- En créant des vues de données consolidées qui exposent des schémas qui pourraient facilement passer inaperçus.
- En fournissant aux entreprises des profils d'utilisateurs riches, à utiliser comme contexte pour soutenir l'identification en temps réel des activités frauduleuses en ligne.
- En facilitant la création de rapports d'audit ou de conformité, détaillant quelles personnes ont accès à quelles données.
10. Fusions, migration, consolidation et modernisation
Ce dernier groupe d'initiatives n'est pas spécifique aux banques, mais comme il a un impact important sur toutes les initiatives susmentionnées, il mérite d'être mentionné ici. Chaque fois qu'un changement est apporté à l'infrastructure, les données deviennent plus difficiles à intégrer et cela prend plus de temps, ce qui affecte négativement la capacité des parties prenantes à exploiter les données pour prendre des décisions éclairées et rentables.
Au cours de ces activités, la virtualisation des données présente l'avantage non seulement de réduire considérablement l'impact de ces activités, mais aussi de permettre aux consommateurs de données de ne même pas se rendre compte qu'il y a eu un changement. En effet, la virtualisation des données automatise l'accès aux sources de données et, comme mentionné ci-dessus, crée une vue des données qui donne aux utilisateurs l'impression que les données se trouvent en un seul endroit.
Dans les coulisses, diverses sources sont consultées, mais l'utilisateur n'a pas besoin de connaître ces détails ou de s'en soucier. Lors d'une migration de systèmes, les utilisateurs peuvent accéder simultanément à l'ancienne et à la nouvelle source et être progressivement transférés vers le nouveau système, à leur insu.