Le coup de Trafalgar

13Jan/21Off

Les cadres bancaires doivent se salir les mains pour creuser des données

Les spécialistes du marketing financier qui priorisent et accélèrent leurs stratégies de données récolteront d'énormes rendements, mais les mauvaises données et la mauvaise exécution continuent de saper la quête des institutions financières pour des informations basées sur les données. Il n'y aura pas de «ruée vers l'or» de l'analyse de données dans le secteur bancaire si les dirigeants ne retroussent pas leurs manches et ne font pas le sale boulot. Les prestataires bancaires créent-ils de nouvelles capacités de données brillantes mais les utilisent-ils pour répondre aux questions d'hier? C'est l'une des grandes questions qui hantent les experts en analyse de données du secteur bancaire qui ont participé à un panel d'institutions financières et de fournisseurs de solutions pour discuter des tendances de l'analyse de données. Les participants au panel ont déclaré que de nombreuses initiatives de données dans le secteur bancaire échouent parce que les cadres supérieurs ne s'impliquent pas suffisamment dans la transition de l'organisation. Cette réalité a, à son tour, eu un impact sur le montant que les institutions sont prêtes à investir dans les capacités de données. Cependant, les panélistes disent que la réponse n'est pas d'arrêter d'investir dans l'analyse de données, mais plutôt de changer les attentes et de mieux informer les gens sur les nouvelles capacités. De nombreuses banques ont investi dans une nouvelle technologie de base de données d'entreprise pour rassembler toutes leurs données afin d'obtenir un profil complet du consommateur », a déclaré Poornima Ramaswamy, vice-président de la pratique de l'IA et de l'analyse chez Cognizant. Mais au cours des 24 derniers mois, j'ai vu beaucoup de ces programmes s'arrêter. » La raison du retrait, a-t-elle expliqué, est le gaspillage. Bien qu'il existe la possibilité de trouver de l'or "dans les volumes de données au sein d'une institution financière, Ramaswamy a déclaré qu'il existe également de nombreux autres" minéraux "- qui ne sont pas tous utilisables". Elle a déclaré qu'un investissement important dans les personnes, la gestion, la formation et la culture est nécessaire pour trouver et utiliser ce qu'il y a en or. Il faut du courage face aux défis sans précédent d'aujourd'hui. Il faut aussi de la compassion, de la communauté et un engagement indéfectible de soutien. Nous sommes plus forts ensemble. Comme l'or, les données pertinentes sont rares Reprenant le thème des métaux précieux, le modérateur du panel, Steve Cocheo, maintenant rédacteur en chef de The Financial Brand, a observé que les dirigeants bancaires croient souvent que les institutions financières peuvent exploiter les vastes trésors de données sur les consommateurs et les transactions qu'ils ont dans leurs dossiers et produire rapidement des informations inestimables et exploitables. idées. C'est une fausse idée - les panélistes étaient tous d'accord sur ce point. Un participant, Ashish Bansal, a trouvé l'analogie «or» particulièrement appropriée. Bansal a non seulement été directeur principal de la science des données chez Capital One, mais avait également une expérience antérieure dans une société minière. La quantité d'or réelle contenue dans le minerai brut est généralement d'environ 0,01% », a-t-il déclaré. Donc, si vous extrayez 1 000 kilogrammes de minerai d'or, vous produisez environ un gramme d'or réel. Je pense que c'est également vrai pour les données. Avoir beaucoup de données ne signifie pas qu'elles sont pertinentes. » Bansal, qui est maintenant un haut responsable de l'intelligence artificielle chez Twitter, a également souligné que les comportements des consommateurs changent au fil du temps. Si vous avez dix ans de données sur les transactions, seules les trois plus récentes ont une réelle pertinence, a-t-il déclaré. Les sept années précédentes sont inutiles, car la société évolue. » Allison Sagraves, directrice des données de M&T Bank, a également été directe. Pour moi, cette idée d'une «ruée vers l'or» des données où tout le monde va trouver toute cette valeur cachée n'est pas réaliste », a déclaré Sagraves. À son avis, extraire des données utiles et trouver la meilleure façon de les utiliser est un processus itératif. L'or n'est pas le seul métal précieux au monde. Quand j'ai commencé à acheter des bijoux, j'ai acheté de l'argent - c'était moins cher et je pouvais acheter des pièces plus grandes », a-t-elle expliqué. Sagraves a suggéré de faire de même avec les données: commencer petit, avec de l'argent », puis passer à l'or.» Sagraves a décrit comment M&T a construit une vue à 360 degrés de ses clients en utilisant une technologie plus ancienne qu'ils connaissaient déjà. Pour la première fois, nous avons pu voir ensemble des relations que nous n'avions pas pu voir auparavant », se souvient Sagraves. Cela a apporté une valeur considérable à nos secteurs d'activité. J'appellerais cette étape «argent». » Lire la suite: Tout le monde doit être immergé dans les données La capacité de données de chacun doit augmenter, y compris les chefs d'entreprise. Cela ne peut pas être laissé à la seule fonction d'analyse des données. » Le panel a convenu que laisser les principales initiatives d'analyse de données aux seuls professionnels des données était une grosse erreur. Ils ont plaidé pour une responsabilité partagée, répartie sur une large bande de l'équipe de direction de chaque institution. Les professionnels de l'analyse de données peuvent devenir tellement absorbés dans leur propre monde qu'ils perdent de vue le fait qu'ils essaient de résoudre un problème commercial », a observé Bansal. Chris Wheat, directeur de la recherche commerciale au JPMorgan Chase Institute, un groupe de réflexion interne, a déclaré les choses un peu plus directement: il n'y a que des questions commerciales. Je serais préoccupé par toute entreprise où la fonction de données n'avait pas d'objectif commercial clair. » Cela dit, Wheat a ajouté que les analystes de données voient parfois dans les données des éléments qui peuvent révéler des problèmes commerciaux latents ou des opportunités cachées. Selon Sagraves, M&T Bank en est encore aux premiers stades de son parcours d'analyse des données, Keyliance Antilles et le travail sur les données est donc principalement déterminé par des cas d'utilisation métier. Elle et son équipe rencontrent des gens du côté des entreprises pour discuter du type de données qui sont maintenant disponibles et de la façon dont elles pourraient aider à résoudre des problèmes commerciaux spécifiques. Elle reconnaît que plus de travail et de formation sont nécessaires, mais elle est tout pour essayer quelques choses et voir ce que nous apprenons. » Concernant le besoin de formation supplémentaire, Bansal a déclaré que la capacité de données de tout le monde doit augmenter, y compris les chefs d'entreprise. Cela ne peut pas être laissé à la seule fonction d'analyse des données », a-t-il expliqué. Les points de vue des analystes sont très différents de ceux d'un chef d'entreprise. » Bansal a conseillé aux utilisateurs de données de retrousser leurs manches. J'exhorte tous les chefs d'entreprise à s'impliquer plus directement dans leurs données plutôt que de compter sur quelqu'un pour les interpréter à leur place. » (contenu sponsorisé) (CONTENU SPONSORISÉ) Les compétences en matière de données doivent correspondre aux nouveaux outils Sagraves a déclaré qu'elle occupait le poste de CDO depuis trois ans. Les deux premiers qu'elle a consacrés à la mise en place des exigences fondamentales pour être sûr que M&T, une banque régionale, traitait des données de qualité. Maintenant, elle travaille à aider la banque à faire la transition vers une approche basée sur la connaissance des données, un processus qu'elle a décrit comme un changement de culture significatif. » Les compétences requises pour être axées sur les données et les connaissances ne sont pas nécessairement les mêmes que celles dont nous avions besoin à l'époque précédente », a déclaré Sagraves. Les exigences réglementaires ont motivé une grande partie de l'attention initiale des institutions financières sur la gouvernance et la gestion des données, a souligné Ramaswamy - la conformité, pas la créativité. Cela a été suivi par l'introduction de tableaux de bord de données, qui, a-t-elle dit, sont devenus plus jolis »et plus faciles à utiliser au fil du temps, mais n'ont pas réussi à déplacer l'aiguille vers les banques et les coopératives de crédit devenant davantage axées sur les données. Nous reconnaissons maintenant qu'il ne s'agit même pas uniquement d'être axé sur les données », a déclaré Ramaswamy. Il s'agit d'être une organisation axée sur les données - prendre des décisions éclairées et prendre les bonnes mesures. » Plus facile à dire qu'à faire. Se référant aux sociétés bancaires en général, a observé Sagraves, nous construisons de nouvelles capacités de données, mais posons-nous toujours les anciennes questions? Si oui, comment pouvons-nous commencer à changer la conversation et à poser différentes questions sur nos données? Quels nouveaux problèmes pouvons-nous résoudre pour nos clients afin d'améliorer leur expérience? » Poser de telles questions est assez simple, a déclaré Sagraves. Cependant, amener les unités opérationnelles à penser différemment les données et à comprendre ce que les données rendent possible - c'est un changement sismique. » Lire la suite: Trouver le talent pour bien faire les choses est délicat Même le géant JPMorgan Chase - 19 fois plus grand que M&T Bank - fait face à des défis difficiles à mesure qu'il devient davantage axé sur les données. Il est difficile de trouver des personnes possédant les connaissances technologiques pour réfléchir à ce que les données pourraient vous dire et qui ont également un sens commercial », a déclaré Wheat. Wheat a déclaré que la mégabanque avait tendance à développer de tels talents plutôt qu'à les acquérir. L'expertise, a-t-il dit, est essentielle pour éviter, d'une part, de poursuivre un projet technologique vraiment intéressant qui n'a pas de rentabilité », ou, d'autre part, d'être incapable de définir un véritable besoin commercial pour obtenir la bonne solution de données . Wheat ajoute cette mise en garde à toutes les institutions financières qui s'efforcent de devenir axées sur les données: Lorsque vous êtes un fournisseur de services financiers, il est vraiment très important de bien faire les choses lorsque vous traitez des données clients. Certaines des choses intéressantes et intéressantes que vous voudrez peut-être mettre en œuvre par curiosité doivent être mises en balance avec la protection de la vie financière des gens. »

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