L'utilisation efficace de l'analyse prédictive n'est possible que dans une organisation basée sur les données.
Alejandro Galea and Albert Gamarro
Oct 17, 2017

Qu'est-ce que l'analyse prédictive?

Il y a plus d'une réponse à cette question. Mais peut-être la bonne serait là :

Une technologie qui tire des leçons de l’expérience (données) pour prédire le comportement futur d’individus afin de prendre de meilleures décisions. (Analyse prédictive: le pouvoir de prédire qui cliquera, achètera, mentira ou mourra, Eric Siegel)

Nous pouvons en déduire que la meilleure façon de prédire ce qui peut arriver dans l’avenir est de regarder les événements passés. C'est là qu'intervient l'analyse prédictive.

L’analyse n’est pas magique, mais elle se fait normalement avec beaucoup de données antérieures, un peu de magie statistique et quelques hypothèses importantes.

Les principaux composants de l'analyse prédictive

  • Les données: l'analyse prédictive ne concerne pas la taille des données, mais leur utilisation pour améliorer l'aide à la décision en fonction de la qualité des données;
  • Les statistiques: ensemble de techniques mathématiques, allant des techniques de base aux techniques avancées, qui est appliqué aux données pour obtenir des prévisions;
  • Les hypothèses: le facteur clé de tout modèle prédictif - l'hypothèse qui le sous-entend.

Types d'analyse d'entreprise

Gartner distingue quatre types d'analyse commerciale:

SDG

Types of business analytics

 

Le secteur financier doit relever le défi

L’enjeu est de passer de l’analyse descriptive (et / ou diagnostique) à l’analyse prédictive et de passer à l’analyse normative une fois que les capacités techniques et culturelles sont en place

Les entreprises utilisent actuellement plusieurs outils de BI & CPM sur le marché. Certains exemples de ces outils utilisés peuvent être Board ou BPC SAP, entre autres. Un exemple de ce défi est la façon dont ils utilisent ces outils. La plupart des cas dans le secteur financier, où les gestionnaires et les analystes pensent qu’ils utilisent déjà l’analyse prédictive, ne le font pas. Ils sont toujours dans la zone descriptive.

Ils utilisent ces outils pour faire des prévisions et de la planification. Un exemple de ceci pourrait être un tableau de bord des ventes avec des ventes mensuelles. Imaginez que cela montre que les ventes du produit A baissent de mois en mois et que la direction en conclut que le produit n’est plus assez intéressant et décide de supprimer le produit de son protocole.

Cette décision future est basée sur une ligne de tendance des prévisions où les hypothèses sous-jacentes sont un modèle linéaire, une qualité de données stable, aucune influence saisonnière et aucune interférence avec aucun autre produit nouveau ou compétitif.

Cela montre le caractère descriptif commun à la plupart des analyses du secteur financier. Comme il n’existe aucune prévision factuelle à l’appui des décisions de gestion, aucun de ces exemples ne doit être considéré comme un cas d’utilisation de l’analyse prédictive.

Cependant, ces outils offrent déjà la possibilité d’analyser différents scénarios afin de refléter l’impact des variables externes sur la prévision, d’évaluer les caractéristiques de chaque série temporelle pour un modèle approprié et d’inclure également des fonctions statistiques et des algorithmes. 

Quand l'analyse prédictive sera-t-elle possible?

L'utilisation efficace de l'analyse prédictive n'est possible que dans une organisation basée sur les données. Tout se résume à l'accès aux bonnes données "antérieures" et à l'utilisation des compétences, techniques et outils appropriés pour trouver des modèles pertinents pour l'entreprise qui puissent être utilisés pour résoudre des problèmes similaires à l'avenir.

Analyse prédictive dans le secteur financier

Aujourd'hui

La plupart des analyses commerciales effectuées dans les établissements financiers sont toujours axées sur le "rétroviseur", ce qui permet une analyse descriptive.

En fait, cette majorité au cours des deux dernières décennies a été synonyme de compte rendu des transactions. Les systèmes de reporting axés sur les données historiques et de meilleurs outils de visualisation se sont concentrés sur les activités organisationnelles telles que les ventes, les transactions, la gestion des risques, les mesures de satisfaction de la clientèle ou divers problèmes opérationnels.

Le secteur financier doit encore investir beaucoup plus dans la compréhension et l’anticipation du contexte complet dans lequel chaque client utilise ses services.

Mais il y a beaucoup de potentiel

Le secteur financier a ici un avantage concurrentiel sur la plupart des autres secteurs grâce aux données qu’il possède.

L’analyse prédictive devient essentielle pour les services financiers numériques et est utilisée efficacement. Il existe plusieurs domaines d’application de l’analyse prédictive dans lesquels les institutions financières pourraient réaliser des investissements rentables tout en améliorant l’attractivité de leurs services. Il existe quelques exemples d'applications telles que les offres par carte, l'action suivante, la tarification, le traitement des demandes d'indemnisation, l'évaluation des risques, etc.

Contexte actuel

Grâce à l’analyse prédictive, l’entreprise peut prévoir les changements dans les besoins de ses clients, cibler ses clients avec des offres de produits appropriées et opportunes, et fidéliser ses clients en offrant des informations contextuelles et des conseils qui améliorent l’expérience client.

C'est le moment à cause de:

SDG

Impact Clé

L’analyse prédictive crée de la valeur pour la prise de décision financière dans certains domaines clés. :

  • Analyse d'opérations boursières: augmentation du contrôle financier ;
  • Gérer les instruments du négoce tout au long du cycle de vie du négoce;
  • Tarification: diminution des risques de pertes;
  • Sur la base du comportement des clients passés, une banque peut modéliser les entrées et les sorties d'argent;
  • Évaluation des risques: maîtrise accrue des risques;
  • Des prévisions plus précises sur le comportement futur donneraient aux institutions financières la possibilité d'évaluer le risque encore mieux;
  • Traitement des réclamations: augmentation de la gestion des ressources humaines et de l'efficacité opérationnelle.

Basé sur la valeur de la réclamation, la nature de la blessure, le lieu, les caractéristiques et les antécédents d’assurance du client.

Opportunités

  • Des offres statiques aux recommandations en temps réel;
  • Classement continu des actions possibles;
  • La prochaine meilleure action;
  • Automatisation
  • le mobile est un canal toujours croissant pour les services financiers.

Par conséquent, les fournisseurs de produits logiciels BI & CPM cherchent constamment à atteindre ces objectifs en fournissant des outils capables d'automatiser les processus afin de créer des solutions dans un environnement omnicanal.

Les outils sont donc de plus en plus ciblés sur une technologie mobile, afin de permettre au client d'obtenir facilement une analyse prédictive, des algorithmes et des informations en temps réel, en guidant ses prises de décision quotidiennes et en lui apportant les connaissances nécessaires pour mener à bien de meilleures actions.