De nos jours, il semble que tout le monde parle de « données » sous une forme ou une autre. Les atteintes à la vie privée font les gros titres, mais dans le secteur des services financiers professionnels, c’est le domaine de l’analytique qui fait parler de lui. En effet, de plus en plus d’entreprises explorent comment utiliser les données au service de leurs organisations et de leurs clients.
À vrai dire, l’analyse des données joue déjà un rôle dans la comptabilité traditionnelle. L’historique des informations financières est couramment utilisé pour avoir un aperçu des rendements passés d’une entreprise, et pour les expliquer. Bien qu’utile, cette utilisation réfléchie des données, aussi connue sous le nom d’analyse descriptive et diagnostique, ne parvient pas à exploiter les applications beaucoup plus puissantes et prospectives appelées « analyses prescriptive et prédictive ». Ce dont il est question ici, c’est de termes à la mode, comme « intelligence artificielle » (IA) et « apprentissage machine », qui est en fait un sous-ensemble de l’IA.
Avec l’aide d’une équipe de scientifiques des données, les conseillers comptables et financiers peuvent utiliser l’apprentissage machine pour alimenter l’analyse prédictive. Cette dernière peut aider les entreprises à comprendre et à planifier l’avenir en trouvant, dans les données historiques, des modèles. Par exemple, les renseignements contenus sur les comptes débiteurs et concernant des transactions passées pourraient être analysés pour prévoir les soldes des comptes débiteurs et les périodes de recouvrement. Une organisation pourrait ainsi mieux gérer la trésorerie. Cette utilisation proactive des données permettrait aux entreprises d’anticiper les risques et de prendre des décisions qui donnent, en fin de compte, de meilleurs résultats.
L’analyse prescriptive, quant à elle, utilise des techniques d’optimisation et l’apprentissage machine pour aider les organisations à choisir la meilleure option pour obtenir un résultat particulier. En utilisant le même scénario de comptes débiteurs, cette analyse prospective pourrait être utilisée pour réduire les délais de recouvrement et accorder des remises pour les paiements anticipés.
Pour offrir ce niveau de service amélioré, certaines organisations professionnelles de services financiers ont commencé à embaucher des scientifiques des données. Ces spécialistes extraient, nettoient, organisent et analysent les données relatives aux clients, puis partagent les informations et les prévisions avec les professionnels de l’entreprise. Ce sont ces derniers qui communiquent avec les clients. Ils sont ainsi les mieux placés pour comprendre les activités uniques de leurs clients. Ce processus itératif de va-et-vient vise à comprendre les besoins précis des clients et à tirer le maximum d’informations des données disponibles. Grâce aux produits de l’analytique, les organisations peuvent ainsi concevoir et déployer des solutions personnalisées.
Bien entendu, l’embauche d’un scientifique des données nécessite un investissement substantiel en temps et en ressources, d’autant plus qu’il y a pénurie de candidats qualifiés. De plus, cette pratique n’en est qu’à ses débuts, de sorte que les premiers adoptants déterminent encore le rôle distinct que la science des données pourrait et devrait jouer dans le domaine des services financiers professionnels. Cela dit, les spécialistes des données peuvent apporter aux clients des entreprises qui les emploient une valeur potentielle importante.
Voici quelques-uns des avantages qu’ils présentent :
Faciliter la prise de meilleures décisions. Les scientifiques des données peuvent mesurer, suivre et enregistrer le rendement et d’autres renseignements dans l’ensemble des organisations. Ils fournissent ainsi à la direction des renseignements fondés sur la recherche pour améliorer les processus décisionnels.
Orienter les mesures à prendre en fonction des tendances. En analysant les données d’une organisation et en les comparant avec celles de ses concurrents et d’autres intervenants du marché, les scientifiques des données présentent des recommandations. Celles-ci peuvent contribuer à améliorer le rendement des entreprises, à réduire les coûts, à mieux engager les clients et, en fin de compte, à accroître la rentabilité.
Atténuer les risques et la fraude. Les scientifiques des données sont formés pour trouver les données qui se distinguent d’une manière ou d’une autre. Ils peuvent développer des modèles qui prédisent la probabilité d’une activité frauduleuse et créer des alertes qui permettent de garantir des réponses rapides lorsque des irrégularités dans les données sont reconnues.
Fournir des produits adaptés. Grâce aux résultats générés par la science des données, les professionnels des services financiers peuvent aider les clients à déterminer quand et où leurs produits ou services se vendent le mieux. Ils s’assurent ainsi qu’ils fournissent aux clients ce qu’ils veulent quand ils le veulent. Ces informations peuvent également être utilisées pour aider les entreprises à développer de nouveaux produits et de nouvelles solutions qui répondent aux besoins évolutifs de leurs clients.
Par exemple, une entreprise de services financiers professionnels peut utiliser des analyses de données avancées pour offrir plus de valeur aux clients quand des changements considérables sont apportés à la législation fiscale dans une région. Les entreprises proactives pourraient établir des rapports à l’aide de logiciels spécialisés et analyser quels clients seraient les plus touchés par de telles modifications fiscales. Plutôt que d’attendre que le client demande des services à la fin de l’année, les conseillers pourraient s’adresser directement à eux après avoir élaboré des stratégies pour qu’ils puissent économiser tout au long de l’année. Au bout du compte, les clients sont plus satisfaits.
Lors d’une conférence technique présentée il y a quelques années, Peter Sondergaard, alors vice-président et directeur de la recherche et du conseil chez Gartner inc. a déclaré : « L’information est le pétrole du 21e siècle, et l’analytique est le moteur de la combustion. » Si l’on en croit ses paroles, tout chef d’entreprise désireux de faire progresser son entreprise et qui ne souhaite pas être laissé pour compte devrait faire appel aux services d’un prestataire de services financiers professionnels axé sur les données.
Cet article sur la science des données, a été écrit par Paul Simpson, un spécialiste des données chez Elliott Davis, une entreprise indépendante associée au réseau Moore Global. © 2020. Tous droits réservés. Utilisé avec permission.
