Avec plus et De plus en plus d’entreprises non bancaires proposent désormais des produits bancaires, les données qui n’étaient auparavant accessibles qu’aux institutions financières sont désormais entre les mains des fintechs et d’autres sociétés lançant des produits bancaires intégrés. Ces données peuvent fournir une multitude d’informations sur la santé financière des clients, ainsi que des informations sur la manière dont ils dépensent leur argent et où.
La seule question est : que faire de tout cela ?
C’est une question à laquelle les banques sont confrontées depuis des décennies, mais pour les nouveaux arrivants – et en particulier les sociétés financières non traditionnelles comme X, Apple et Walmart qui rejoignent le jeu – il peut être difficile de savoir par où commencer.
En tant qu’ancien architecte en chef d’une grande institution financière, ancien directeur technique d’une banque challenger innovante et conseiller pour une société d’investissement fintech, j’ai vu cette question sous tous les angles.
J’ai vu de grandes institutions bancaires passer à côté de précieuses opportunités de revenus parce que leurs systèmes existants et leur mauvaise architecture de données les empêchent d’obtenir les bonnes données au bon moment. J’ai également vu des nouveaux venus dans la fintech avoir du mal à comprendre pleinement comment leurs clients utilisent leur produit, car ils ne savent pas comment interpréter les données bancaires dont ils disposent.
Les entreprises qui réussissent vraiment sont celles qui réussissent bien dans les deux cas. Ils structurent leurs données bancaires de manière à permettre à leur équipe de comprendre facilement comment les clients utilisent leur produit. Ils sont ensuite en mesure de transformer cette compréhension en informations exploitables qui leur permettent d’améliorer leur expérience client et d’atténuer la fraude.
Structure de données appropriée
Plus vous comprendrez votre client, mieux vous serez en mesure d’améliorer vos produits et d’affiner votre stratégie de marketing et de vente.
En tant qu’architecte en chef du secteur bancaire en redressement, je reste toujours en contact avec certains de mes amis qui restent dans ce monde. Et j’avais l’habitude de plaisanter avec l’architecte en chef de l’une des plus grandes banques du monde, basée aux États-Unis et qui restera anonyme. Chaque fois que je voyais cet ami, je lui posais une question simple : « De combien de systèmes de données disposez-vous actuellement ? » C’était une blague parce qu’il ne connaîtrait jamais la réponse.
Oubliez l’apprentissage de l’utilisation des données. Si vous ne disposez pas d’une source unique de vérité pour vos données clients qui soit facilement lisible, vous ne serez jamais en mesure de les exploiter correctement à grande échelle. Malheureusement, le dilemme de mon ami n’est que trop courant dans le monde bancaire, tant dans les institutions traditionnelles que dans les fintechs émergentes.
Résoudre un tel dilemme peut prendre des années – je devrais le savoir, car je devais le faire. Mais une bonne structure de données peut faire toute la différence à long terme.
