Comment les banques peuvent utiliser l'analyse pour ne pas faire la une des journaux

Les institutions financières font les gros titres dans le monde entier. La presse ne manque pas d'informations sur les récentes faillites de la Silicon Valley Bank et de la Signature Bank à New York, et la santé générale du secteur bancaire semble susciter des craintes de plus en plus vives. S'il est trop tôt pour savoir quel sera l'impact de ces faillites sur l'économie en général, les banques régionales sont certainement sous les feux de la rampe.

En période d'incertitude, il devient de plus en plus important de répondre à la demande d'analyse de données quantitatives. Les institutions financières sont confrontées à divers défis, notamment l'incertitude économique, l'évolution du comportement des clients et les pressions réglementaires. Ces conditions changeantes exigent des banques qu'elles disposent de données fiables et qu'elles prennent des décisions en temps réel - avant que les conditions changeantes ne causent des dommages existentiels. Grâce à l'analyse des données, les banques de toutes tailles peuvent mieux connaître leurs clients, leurs marchés et leurs opérations et, surtout, réagir à l'évolution de la situation et comprendre les risques auxquels elles sont exposées.

L'analyse des données permet de mieux comprendre l'évolution rapide des conditions du marché

Les conditions économiques peuvent évoluer rapidement et les banques doivent être en mesure de s'adapter rapidement pour rester compétitives. L'analyse peut aider les banques à mieux comprendre les tendances économiques et à prendre des décisions éclairées en matière de crédit et de gestion des risques.

Par exemple, les banques peuvent utiliser l'analyse prédictive pour identifier les emprunteurs qui présentent un risque élevé de défaillance et donner aux banques les informations nécessaires pour ajuster leurs pratiques de prêt afin de maintenir un portefeuille équilibré en termes de risques. Les banques peuvent identifier des modèles et développer des modèles de risque et des taux de prêt plus précis en analysant les données des clients, telles que les scores de crédit, les historiques de paiement et les antécédents professionnels. Ce type d'information peut contribuer à réduire l'exposition aux emprunteurs à haut risque.

Comprendre l'évolution des comportements des clients

Un autre défi auquel les banques sont confrontées en période d'incertitude est l'évolution du comportement et du sentiment des clients. De nombreux facteurs peuvent influencer le comportement des clients, notamment les conditions économiques, les avancées technologiques et l'évolution des préférences des consommateurs. Les banques doivent comprendre ces changements, puis adapter leurs produits et services pour répondre aux besoins changeants de leurs clients.

L'analyse peut aider les banques à mieux comprendre le comportement des clients en analysant leurs données, telles que l'historique des transactions, le solde des comptes et les informations démographiques. En identifiant des modèles de comportement des clients, les banques peuvent développer des campagnes de marketing plus ciblées, offrir des produits et des services personnalisés et améliorer les taux de fidélisation de la clientèle. Elles peuvent également identifier les clients susceptibles d'être en difficulté en raison d'un changement de situation financière, comme une perte d'emploi, qui pourrait avoir une incidence sur leur capacité à rembourser leurs prêts.

Les banques peuvent également utiliser la segmentation de la clientèle pour regrouper les clients en fonction de leur comportement et de leurs préférences. Elles peuvent ainsi proposer des produits et des services ciblés à des groupes de clients spécifiques, tels que les retraités, les propriétaires de petites entreprises ou les milléniaux. En adaptant leurs produits et services aux besoins de segments de clientèle spécifiques, les banques peuvent améliorer la satisfaction et la fidélité de leurs clients. La fidélisation des clients fidèles et à faible risque peut aider à compenser les pertes causées par des changements économiques et géopolitiques inattendus.

La gestion des risques nécessite des données analytiques

À la suite de l'effondrement de deux banques de taille moyenne, les discussions vont bon train sur les nouvelles réglementations qui pourraient s'avérer nécessaires pour éviter de nouvelles faillites. On s'attend à ce que les banques, en particulier celles dont les actifs sont inférieurs à 200 milliards de dollars, soient confrontées à des exigences réglementaires accrues. Toute nouvelle réglementation augmentera probablement la complexité et les coûts pour les banques et leurs clients. Le renforcement de l'analyse des opérations peut aider les banques à se conformer aux exigences réglementaires en leur fournissant des informations sur leurs opérations et leurs pratiques de gestion des risques.

L'utilisation de l'analyse pour gérer les risques, comprendre le comportement des clients et se conformer aux exigences réglementaires peut aider les banques, quelle que soit leur taille, à faire face aux conditions imprévues du marché. Les établissements bancaires de taille moyenne doivent s'inspirer de l'expérience de la Silicon Valley Bank en mettant en place des cadres solides de gestion des risques et en renforçant la fidélité de leurs meilleurs clients. L'adoption d'une approche fondée sur les données pour des éléments tels que la solvabilité, la liquidité, la volatilité du marché et les risques opérationnels permettra aux banques et à notre économie de faire face à des conditions imprévisibles.

À propos de Traci Curran

Traci Curran est directrice du marketing produit chez Actian et se concentre sur la plateforme de données Actian. Avec plus de 20 ans d'expérience dans le marketing technologique, Traci a occupé des postes de direction dans le domaine du marketing chez CloudBolt Software, Racemi (acquis par DXC Corporation), ainsi que dans certaines des start-ups les plus innovantes au monde. Traci est passionnée par le fait d'aider les clients à comprendre comment ils peuvent accélérer l'innovation et obtenir un avantage concurrentiel en tirant parti de la transformation numérique et des technologies cloud.