HSBC parie sur le Big Data

HSBC lance une campagne pour recruter 1000 experts du digital pour renforcer son utilisation du Big Data. Cet important investissement illustre parfaitement une tendance de fond dans le secteur de la finance : l’intégration du Big Data pour transformer les activités.

Le Big Data au cœur de nouvelles stratégies

La campagne de recrutement de la banque britannique va surprendre de nombreux analystes car elle intervient à peine 3 ans après la suppression de 50 000 postes. Elle indique néanmoins que la banque a décidé d’intégrer le numérique et le Big Data en particulier, au cœur de sa stratégie. Josh Bottomley, à la tête du Digital de HSBC au niveau mondial, déclare que la nouvelle "équipe digitale de banquiers" utilisera le Big Data pour améliorer différentes activités de la banque. Dans un entretien accordé au South China Morning Post, il indique que cette équipe «… va avoir besoin de créer de nouveaux produits et services tout en contrôlant les risques pour protéger la confidentialité et la sécurité des clients ». Bottomley doté d’une forte expérience technologique dispose d’une vision basée sur les données. Avant de rejoindre HSBC, il a notamment passé un an en tant que responsable display chez Google.

Le Big Data au cœur de la création de nouveaux produits

Les banques telles que HSBC disposent d’une quantité conséquente de données sur leurs clients et autres tiers, qu’elles peuvent utiliser pour développer  leurs activités. L’analyse du parcours clients permet de renforcer leurs programmes de rétention et de fidélisation par des actions marketing ciblées et le lancement de produits et services innovants. Le machine learning permet d’optimiser les scores de crédit ou encore la gestion des risque et des fraudes. L’analyse prédictive renforce les prises de décision d’achat et de ventes et permet d’anticiper de nouvelles tendances et événements qui pourraient impacter les activités à court, moyen et long terme des banques. Le recrutement de 1000 data scientists permettra à HSBC d’explorer ces nouvelles voies pour identifier de nouvelles opportunités de croissance.

Le Big Data au service de la gestion des risques

L’utilisation du Big Data n’est pas nouvelle chez HSBC, qui tire déjà parti des données pour gérer les risques de criminalité financière.  En avril dernier, la banque britannique annonçait ainsi utiliser l’analyse de données pour identifier des signes de potentiels risques de blanchiment d’argent. L'intelligence artificielle et les analyses avancées permettent à HSBC de traiter rapidement de gros volumes de données externes et internes relatives aux transactions client par exemple. «HSBC recherche en permanence des moyens de renforcer ses capacités existantes pour détecter et prévenir les crimes financiers», déclarait récemment Ray O’Brien, Global risk COO and head of global risk analytics chez HSBC. La gestion des risques est facilitée par l’utilisation des méga données et l’intégration de flux spécialisés comme les listes de sanctions et de personnes politiquement exposées. L’utilisation et l’analyse de ces données permet de réduire les risques et offre des garanties plus fortes que les processus d’analyses manuelles.

L’usage du Big Data se généralise dans les services financiers

Les experts prédisent que de nombreuses entreprises du secteur de la finance feront des investissements similaires dans le Big Data dans les années à venir. Une étude récente de SNS Telecom & IT prédit que les entreprises de ce secteur investiront 9 milliards de dollars dans le Big Data cette année, pour atteindre 14 milliards de dollars par an d’ici 2021. Statista estime que 81% des entreprises de banque de détail au Royaume-Uni adopteront le big data à l’horizon 2020, soit un taux largement supérieur à tout autre secteur d’activité. Le Big Data offre de nombreuses opportunités commerciales aux banques, aux assureurs, aux sociétés de gestion de patrimoine ou encore aux organismes de crédit. Les entreprises qui ignorent ces développements risquent de se faire dépasser.

Combiner données internes avec des données externes pertinentes via le Data as a Service

Toutes les entreprises savent que le Big Data peut transformer leurs activités si elles exploitent des sources de données pertinentes. Capitaliser sur des solutions Data as a Service (DaaS) permet de déceler des informations utiles en combinant données internes et flux de contenus externes pertinents. Cette combinaison de données permet aux entreprises de :

  • Gagner du temps et d’identifier plus rapidement les informations à valeur ajoutée en tirant parti de contenu normalisé et enrichi de méta données.
  • Gérer plus efficacement leurs risques en intégrant des flux de données d’actualités, de listes de sanctions ou encore de personnes politiquement exposées (PPE) à leurs outils de surveillance et de gestion des risques.
  • Dépasser la concurrence. Il est prouvé que les entreprises qui capitalisent sur les données enregistrent de meilleures performances.

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