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Cognitive Search et analyses de données : les 5 raisons de leur adoption par la finance et les assurances


Rédigé par Laurent Fanichet, Sinequa le 6 Juillet 2016

Les entreprises leader des secteurs bancaires, financiers et des assurances sont connues pour leur usage intensif des données : elles en dépendent plus que jamais pour prendre des décisions pertinentes. Elles s'appuient sur ces données pour extraire des informations sur leurs clients. Afin de relever ces défis, ces entreprises ont besoin d'agilité, d'innovation et de réactivité pour anticiper au maximum les besoins clients en constante évolution. Voici cinq cas concrets d'utilisation de la recherche cognitive et des puissantes analyses de contenus adoptés par les entreprises du secteur de la finance pour tirer profit de leur Big Data.



Laurent Fanichet, VP Marketing chez Sinequa
Laurent Fanichet, VP Marketing chez Sinequa
1 Obtenir des informations pertinentes depuis le plus large panel de sources de données : l'objectif est d'analyser, structurer et catégoriser toutes les données disponibles en vue d'obtenir une information contextualisée. Cela offre également un accès intuitif et unifié à travers toutes les sources de données internes ou externes, y compris depuis les contrats clients, les demandes d'indemnités au titre d'une police d'assurance, l'historique des règlements, les échanges d'e-mails, les données de la Gestion Relation Client (GRC), les procédures et politiques de l'entreprise, etc. Les employés doivent être en mesure d'accéder à une information pertinente sans avoir besoin de connaître où l'information est stockée, dans quel format ou comment y accéder.

2 Disposer d'une vue à 360° des clients, portefeuilles, cibles d'investissement, contrats, performances financières, et de tout autre sujet lié à l'activité de l'entreprise. Il est ainsi possible d'analyser, de façon transverse parmi toutes les unités opérationnelles, de la banque aux assurances en passant par le crédit, la gestion des actifs et de la propriété, et bien plus. Seul un « moteur d'analyse » très efficace - que certains analystes reconnus nomment les plateformes de recherche et d'analyses cognitives - peut proposer rapidement des vues à 360° de leurs clients sans modifier leurs applications existantes.

3 Détecter les activités frauduleuses et empêcher le blanchiment d'argent : les banques et les assurances se heurtent à la mission colossale d'identifier rapidement et précisément les fraudes en analysant d'immenses volumes de données. Pour réussir cette tâche, une plateforme de Cognitive Search permet la détection de schémas de données « inhabituels » grâce à des algorithmes de recherche prédictifs et la capacité à faire le lien entre les personnes, les comptes bancaires, les numéros de cartes de crédit, les transactions financières et de nombreux autres types de données. Pour déceler ces schémas comportementaux, les analystes utilisent une combinaison de graphiques interactifs, d'analyses sur la durée, des tables et la cartographie des relations.

4 Optimiser les besoins de la clientèle : la combinaison du Cognitive Search et des puissantes analyses de données permet aux entreprises d'améliorer la fidélisation des clients. À ce niveau, le traitement automatique du langage naturel associé à des agents d'exploration de texte joue un rôle majeur dans la détection d'informations pertinentes pour analyser les données et le comportement du client, par exemple en analysant une recherche d'information et des schémas de navigation sur le site web de l'entreprise. L'analyse prédictive joue également un rôle dans la relation client. Par exemple, les algorithmes d'apprentissage automatique aident les entreprises à détecter des tendances et des schémas d'utilisation dans les transactions existantes avec leurs clients. Les entreprises peuvent ainsi proposer à ces clients des offres plus en adéquation avec leurs besoins. Cela permet donc d'obtenir un retour sur investissement non-négligeable, pouvant atteindre parfois des dizaines de millions d'euros.

5 Recommander des opportunités de montée en gamme ou de vente croisée : une fois que les données clients sont collectées et analysées à travers tous les canaux disponibles, des fonctionnalités additionnelles peuvent être ajoutées à moindre effort. Les algorithmes d'apprentissage automatique tels que le « filtrage et les recommandations collectives », peuvent ensuite être utilisés pour optimiser les campagnes marketing, améliorer les offres de montée en gamme et de vente croisée. En effet, en plus de la vision à 360° sur les clients, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour recommander des produits et/ou des services pertinents pour les clients, identifiés d'après les analyses poussées de contenus et de données comportementales des clients.

Dans le monde en constante évolution de la finance et des assurances, il devient crucial pour les entreprises de ce secteur de collecter, traiter et analyser d'immenses volumes de données structurées et non structurées pour prendre de meilleures décisions tout en offrant un meilleur service aux clients. Dans cet objectif, une plateforme de Cognitive Search et d'analyses de contenus constitue une plus-value déterminante. Celle-ci délivrant une plus grande souplesse, flexibilité et évolutivité, et transformant de simples données en une vision claire et précise de l'activité.




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