Les données, levier de croissance

Les données, levier de croissance

Les données sont le moteur de la révolution numérique qui touche tous les secteurs d’activité. Et la finance ne fait pas exception à la règle. Auparavant, les données nous donnaient des informations sur ce qui s’était passé. Aujourd'hui, elles peuvent nous informer sur ce qui est train de se passer et sur ce qui est susceptible de se passer. Elles sont devenues un véritable enjeu stratégique pour les entreprises. Et la grande championne de l’exploitation des données, c’est la fintech qui les utilise pour proposer de nouveaux services financiers.  

• Les analyses prédictives 
• DDDM : les données pilotent les décisions
• La fintech, championne des données ...
• ... et de la croissance

Les analyses prédictives 

Jusqu’à il y a peu, les données d’entreprise étaient collectées et traitées dans le but d’analyser l’évolution des résultats a posteriori. Mais ces dernières années, la quantité de données disponibles a augmenté de façon exponentielle : émission de signaux GPS des smartphones, navigation internet, utilisation des moteurs de recherche, messages laissés sur les réseaux sociaux, téléchargement et utilisation d’applications, publication en ligne de photos et vidéos, achats sur des sites de vente en ligne, etc. Toutes ces données fournissent des informations sur la localisation des utilisateurs, des appareils, leurs déplacements, leurs centres  d’intérêt, leurs habitudes de consommation, leurs projets, etc. Elles fournissent également des informations sur la façon dont sont utilisés les infrastructures, machines et appareils.

Grâce aux modèles et algorithmes statistiques et aux techniques d’apprentissage automatique, il est aujourd’hui plus facile de prédire les évolutions dans différents secteurs d’activité. L’arrivée des “ big data “ et de l’IA, soutenues par une architecture cloud, permet d’exploiter en temps réel des données externes considérables et non structurées, de les combiner aux données internes propres à l’entreprise, et de mettre en évidence des liens de cause à effet qui aident au pilotage stratégique de la performance. Prospection, conformité, évaluation des risques clients, automatisation des processus, gestion des débiteurs, logistique, analyses des clients : les données et les modèles prédictifs peuvent être utilisés dans l’ensemble du cycle économique. 

DDDM : les données pilotent les décisions

Data-Driven Decision Management (DDDM) est une approche de la gouvernance d'entreprise qui consiste à prendre des décisions appuyées par des données concrètes plutôt que fondées uniquement sur l'observation et l’intuition. Le succès de cette approche dépend bien évidemment de la qualité des données recueillies et de l'efficacité de leur analyse et de leur interprétation. Une étude du Center for Digital Business du MIT conclut que les entreprises les plus axées sur le DDDM affichent un taux de rentabilité 4 % plus élevé et des marges bénéficiaires supérieures de 6 %. Et pourtant, alors que 91 % des entreprises affirment que la prise de décision fondée sur les données est importante pour leur croissance, seulement 57 % d'entre elles déclarent fonctionner ainsi. 

La fintech, championne des données ...

Les fintech, comme la plateforme de crowdlending et de crowdfunding immobilier Look&Fin, bouleversent l’écosystème financier en créant des services qui se concentrent sur une meilleure connaissance du client et une meilleure adéquation entre ses attentes et la gamme de services. L’ADN de la fintech ? L’extraction, l’analyse et l’exploitation des données. Dans l’analyse du crédit aux entreprises par exemple, plutôt que de passer par un procédé traditionnel, certaines fintech proposent une analyse automatisée des données des comptes bancaires de ces entreprises et de celles générées par leurs activités, comme le paiement des fournisseurs. Cette analyse crédit est actualisée en permanence car les flux sont mis à jour quotidiennement. Au fil des ans, les techniques de modélisation de l’analyse crédit ont évolué. Elles utilisent aujourd’hui des centaines de modèles différents, divers cadres de validation et des techniques d'ensemble avec de multiples algorithmes d'apprentissage pour affiner le score final. Des outils qui permettent à des plateformes comme Look&Fin d’analyser plus finement et plus rapidement les PME qui sollicitent un financement et qui sait, à terme peut-être, de prédire quand elles auront besoin d’un crédit pour soutenir leur développement.  

... et de la croissance

Le boom de la fintech ne devrait pas s’essouffler : nouveaux modes de paiements basés sur la biométrie ou la reconnaissance faciale, paiements dématérialisés, gestion d’actifs, …. Sans parler des insurtech et des regtech.  Selon le bureau de consultance McKinsey : « Ces entreprises recherchent et analysent des données pour trouver de nouvelles idées avant même que les autres ne les aient entraperçues. Cela leur donne le pouvoir de réagir plus rapidement et plus efficacement, de sorte qu’elles se développent plus vite que le reste du marché. »