Le Big Data utilisé dans le secteur de la Fintech

À l’occasion de la Journée mondiale de la protection des données qui a eu lieu ce dimanche 28 janvier 2024, découvrons comment le big data façonne l’avenir de la fintech.

Comment le Big data impacte le secteur de la Fintech ?

Les entreprises qui développent des technologies numériques pour optimiser les services financiers ont été fortement impactées par l’émergence du phénomène Big data.

Le Big Data révolutionne actuellement le secteur des Fintech au niveau de la sécurité des données par exemple ou encore dans la détection des fraudes.

L’IA couplé à l’analyse de données permet de créer des profils clients plus détaillés et de prévenir les activités suspectes.

Les données alternatives (nom donné aux big data dans le domaine de la Fintech) sont utilisées dans :

• les paiements en ligne 💳,
• l’insurtech (pour les assurances numériques),
• le prêt,
• le trading.

Greather Than par exemple, promet à ses clients, de convertir les données récupérées de la conduite des GPS automobilistes, en probabilité d’accident et en impact sur le climat.

Les mégadonnées tirent également parti des datas provenant des réseaux sociaux pour évaluer les risques de crédit et répondre aux attentes changeantes des clients, facilitant ainsi les mécanismes de segmentation clients et de détection des fraudes.

En outre, l’apport du Big Data permet une meilleure prise de décision basée sur les données, améliorant ainsi l’efficacité opérationnelle, et renforçant les expériences clients. Enfin, le Big Data est un moteur clé de l’émergence de l’open banking, qui offre des services financiers plus intégrés et personnalisés, tout en augmentant le contrôle sur les données des consommateurs. L’open banking est une pratique adoptée par les banques et les institutions financières qui consiste à rendre leurs données accessibles à tous, permettant ainsi leur utilisation et partage libre.

Dans le secteur de la finance, l’information est la monnaie 🪙 du royaume.

Les gestionnaires d’actifs, en particulier, s’appuient sur un flux constant de données pour alimenter leurs décisions d’investissement. Chaque fragment d’information peut influencer le cours d’une action 📈, le rendement d’une obligation ou la valeur d’un portefeuille.

L’industrie financière, grande consommatrice d’informations, s’appuie sur ces spécialistes pour nourrir son insatiable besoin de données. Les investisseurs, qu’ils soient des institutions ou des particuliers, exigent un accès à l’information rapide, précis et pertinent pour rester compétitifs. Ils se tournent vers ces spécialistes de l’information financière pour obtenir des insights qui leur permettront de prendre des décisions éclairées 💡.

Les données alternatives : nouveau graal des gestionnaires d’actifs

Dans le paysage financier, l’arrivée du big data et des données alternatives a fait naître un nombre considérable de nouveaux acteurs qui transforment l’information en aperçus de marché 🧐 de haute valeur. Ces intermédiaires novateurs, souvent des startups agiles, puisent dans les richesses cachées des réseaux sociaux tels que Twitter et Reddit, analysant les tendances et les sentiments pour générer des signaux de trading pertinents.

Vous développez votre propre application financière proposant des tendances de marché aux consommateurs et avez besoin de développeurs à prix raisonnable ? Vous n’êtes pas là par hasard, avec le développement d’application web au Vietnam que nous proposons à nos clients, vous développerez l’application sur mesure qu’il vous faut, à moindre coût !

L’utilisation d’images satellitaires 🛰️ pour évaluer l’activité économique, comme l’analyse des parkings pour prédire les résultats de vente au détail, est devenue un outil précieux. De même, les données mobiles offrent des empreintes digitales uniques des comportements des consommateurs, qui, lorsqu’elles sont agrégées et analysées, peuvent fournir des indices sur la performance future d’une entreprise.

Ces données alternatives sont traitées par des spécialistes qui déchiffrent et interprètent ces vastes ensembles de données non structurées, transformant l’information brute en insights exploitables. Les gestionnaires de portefeuille, à leur tour, s’appuient sur ces tendances pour prendre des positions informées sur le marché, anticipant les résultats des entreprises avant qu’ils ne deviennent publics.

La pertinence de ces données dans le processus décisionnel des investisseurs souligne une transformation profonde du secteur financier, où la capacité à interpréter et à agir sur la base de données alternatives devient un puissant avantage concurrentiel. En exploitant ces nouvelles sources d’information, les gestionnaires d’actifs peuvent prendre des décisions plus éclairées, réduire le risque et maximiser le rendement pour leurs investisseurs.

Entreprises qui utilisent le Big Data dans leurs services financiers

Voici quelques illustrations d’entreprises qui ont intégré le Big data dans leurs opérations :

1. Ant Financial Services Group – Ant Financial utilise le big data pour évaluer le crédit et proposer des prêts aux PME et aux consommateurs qui n’ont pas d’antécédents de crédit traditionnels. Leur technologie de scoring de crédit, appelée Zhima Credit, analyse des données provenant de diverses sources pour évaluer la solvabilité des utilisateurs.

2. Square, Inc. – Cette société utilise le big data pour offrir des prêts aux petites entreprises qui utilisent son système de point de vente. Square Capital évalue la santé financière d’une entreprise en analysant les transactions quotidiennes et les habitudes de vente pour décider si elle est éligible pour un prêt et pour déterminer les conditions de remboursement.

3. Credit Karma – Credit Karma fournit des recommandations personnalisées pour des cartes de crédit et des prêts en analysant les données de crédit de ses utilisateurs. Ils utilisent également le big data pour aider les utilisateurs à surveiller leur solvabilité et à détecter les potentiels risques de fraude.

Ces entreprises témoignent de l’utilisation innovante du big data pour offrir des services financiers plus précis, personnalisés et efficaces, améliorant ainsi l’expérience utilisateur et la prise de décision en matière de finances personnelles et d’entreprise.

L’impact des données alternatives sur l’analyse financière : entre vision immédiate et stratégie à long terme

L’intégration des données alternatives dans les analyses financières redéfinit les attentes et les prévisions des analystes, notamment en matière de temporalité.

Ces données, souvent axées sur le très court terme, affinent les prévisions à court terme mais pourraient paradoxalement nuire à la vision à long terme ⚠️. En effet, l’abondance d’informations instantanées et leur traitement par l’intelligence artificielle tendent à focaliser l’attention des analystes sur l’immédiateté, au détriment d’une approche stratégique plus pérenne.

Cet afflux de données à court terme est doublement tranchant. D’une part, il offre aux analystes un pouvoir prédictif accru 🔮 sur les fluctuations de marché imminentes, leur permettant de capitaliser sur des mouvements rapides et des tendances émergentes. D’autre part, cette hyper-concentration sur le présent éclipse parfois la compréhension des tendances sous-jacentes et des dynamiques de long terme qui façonnent l’avenir des entreprises et des marchés.

Il en résulte un défi pour les stratégies d’investissement : trouver le juste équilibre entre l’exploitation efficace de ces données pour des gains à court terme et la conservation d’une perspective stratégique qui tient compte des trajectoires à long terme. En d’autres termes, bien que l’IA et les analyses avancées offrent des insights précieux, leur efficacité décroît lorsqu’il s’agit de naviguer dans la complexité des prévisions à long terme et de la stratégie d’investissement durable.

Ce constat soulève une question fondamentale pour l’industrie financière : Comment intégrer judicieusement les données alternatives pour enrichir, et non restreindre, notre vision financière ?

La quête d’un équilibre entre ces horizons temporels divergents est cruciale pour façonner l’avenir de l’analyse financière et de la prise de décision stratégique.

En conclusion, le big data et les données alternatives constituent une évolution majeure dans le secteur de la fintech. Les entreprises de la fintech, par leur capacité à exploiter ces données, offrent une personnalisation sans précédent et une sécurité renforcée, tout en posant les bases d’un monde financier plus ouvert et intégré grâce à l’open banking.

Les gestionnaires d’actifs, équipés d’outils analytiques de plus en plus sophistiqués, sont désormais capables d’anticiper les mouvements du marché avec une précision remarquable. Cependant, l’abondance des données à court terme invite à une réflexion plus profonde sur leur impact à long terme. La stratégie d’investissement doit donc s’adapter pour tirer parti des avantages immédiats tout en préservant une vision stratégique et durable.

Dans ce contexte, une citation d’Edgar Morin, philosophe et sociologue, semble particulièrement appropriée :

« Nous sommes à l’ère de la connaissance.

La connaissance est la clé de tout. »

Dans le domaine financier, cette connaissance est alimentée par le big data, ouvrant la porte à des opportunités inédites tout en mettant au défi notre capacité à regarder au-delà de l’horizon immédiat. Pour naviguer dans cette ère de la connaissance, les acteurs de la fintech et les investisseurs doivent rester vigilants, prêts à intégrer de nouvelles données tout en restant conscients des implications de long terme, afin d’assurer non seulement la prospérité économique mais aussi la durabilité financière pour les générations futures 🌎.

Références :

CanalXerfi : Comment le Big Data donne un aperçu de l’incertitude des investisseurs ? Interview de Thierry Foucault, professeur à HEC Paris, centre Hi! Paris.