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Comment utiliser le Big Data dans la FinTech ?

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FinTech désigne les  «technologies financières» générales des outils et logiciels, qui évoluent dans le secteur de l’innovation technologique applicable aux services financiers et bancaires. Leur champ d’actions s’étend du financement alternatif des entreprises jusqu’au paiement en ligne, en passant par la gestion d’épargne, le prêt, les agrégateurs de comptes bancaires, etc.   

Leur but:  offrir aux clients des services de meilleure qualité et moins coûteux. Les FinTech ont donc une approche disruptive de l’univers de la banque, de la finance et de l’assurance.  

Les investisseurs du monde entier accompagnent ce mouvement avec intérêt. En France, entre 2014 et 2015, investissement a augmenté de plus de 750%, bondissant de 19 millions d’euros à 167 millions d’euros. Actuellement, on compte une cinquantaine de FinTech déployée sur le marché français.  

Selon  MarketsandMarkets , le marché mondial du Big Data est actuellement évalué à près de 140 milliards de dollars. D’ici 2025, il devrait atteindre 230 milliards de dollars avec un TCAC de 10,6%. Cela fait du développement d’applications FinTech une priorité pour les entreprises qui transforment les services financiers grâce à l’analyse de données volumineuses.  

La FinTech est l’une des industries qui utilise l’élargissement du Big Data en raison de ses services complexes, de l’utilisation des technologies IoT et du besoin d’analyse des risques et de sécurité, ce qui nécessite des opérations rapides sur de grandes quantités de données.    

Les développeurs de Big Data aident les  FinTechs  à collecter une quantité impressionnante d’informations et à tirer des informations qui comptent vraiment dans le processus de prise de décision.  

  

Qu’est-ce que le Big Data?  

  

Le Big Data  constitue essentiellement de grandes quantités de données de différents types et nécessite un logiciel particulier pour les collecteurs, les gérer et les analyseurs. Ce logiciel comprend des analyses de Big Data sur le marché bancaire et des plateformes de Big Data qui conseillent les organisations à obtenir des informations précieuses sur la façon dont leurs clients utilisent leurs produits et services.    

Alors que les entreprises obtiennent de plus en plus d’informations à partir de dizaines de sources telles que des sites Web, des applications, des réseaux sociaux, des appareils IoT et des capteurs, il devient de plus en plus difficile de les analyser.  

Le  terme Big data est plutôt obscur et les gens peuvent avoir des interprétations différentes. En règle générale, les mégadonnées peuvent prendre trois directions dans le secteur financier:  

  • Analyseur le client  
  • Analyseur prédictif  
  • Analyseur en temps réel  

 

Il existe trois caractéristiques principales du Big Data  :  

Volume  : l es outils traditionnels ne sont pas capables de gérer la quantité de données qui doit être gérée par une plateforme Big Data.  

Vitesse  : les données doivent être réalisées en temps réel, ce qui est une exigence pour la plupart des entreprises.  

Variété  : u ne bonne plateforme Big Data devrait être capable de traiter différents types de données, y compris des données non structurées telles que l’audio, les tweets, les mises à jour de statut et les vidéos.  

  

Pourquoi la FinTech a besoin de Big Data 

  

La demande de  Big Data en finance est forte, et elle est motivée par plusieurs choses.  

  

1 – Absence de lien personnel avec les clients 

Les utilisateurs s’attendent à pouvoir résoudre leurs problèmes sans avoir à se rendre dans une agence bancaire, mais cela rend plus difficile la collecte d’informations sur les clients. Les appareils mobiles permettent aux entreprises de collecter différents types de données, notamment la géolocalisation, les interactions les plus courantes des utilisateurs, le comportement des utilisateurs et l’exploitation de la navigation. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour compenser un manque d’interaction personnelle avec les clients. 

  

2 – L’augmentation de la présence  des  FinTechs sur les réseaux sociaux

Les  réseaux sociaux ne sont plus seulement un outil pour se connecter avec les amis et la famille: les utilisateurs font des achats et se connectent avec des entreprises sur les réseaux sociaux. Pour les entreprises FinTech, il est essentiel d’évaluer le comportement des utilisateurs sur les réseaux sociaux afin d’obtenir des informations et les utiliser lors de l’offre de produits ou de services.   

  

3 – L’évolution des attentes des clients 

Les clients attendent des entreprises qu’elles satisfassent non seulement leurs besoins, mais elles prévoient et dépassent leurs attentes. Ceci est impossible sans informations sur les clients. Une entreprise FinTech doit collecter des données à partir de plusieurs canaux tels que son application mobile, son site Web, ses appareils portables, ses médias sociaux et ses appareils intelligents pour les anciennes offres personnalisées pour les clients.  

  

4 – Des quantités de données en constante augmentation   

Selon  TechJury , en 2020, une personne moyenne génère 1,7 mégaoctets de données par seconde. Cela représente un total de 2,5 quintillions d’octets par jour pour tous les internautes. Les entreprises FinTech  ressentent  ce succès en raison des tendances actuelles qui intègrent des technologies telles que l’IoT, l’intelligence artificielle et l’intégration avec les médias sociaux et la technologie mobile pour collecter de grands flux d’informations.   

Les nouvelles méthodes d’authentification telles que la biométrie et le comportement (basé sur les mouvements de la souris, les rythmes du clavier, etc.) garantissent également de grandes quantités de données pour fonctionner correctement. De plus, toutes ces données doivent être effectuées en temps réel.  

   

5 – La  croissance de la concurrence dans le secteur FinTech 

Le marché des FinTech se développe rapidement et chaque jour de plus en plus d’entrepreneurs, de startups et d’entreprises établies. Le succès sur ce marché concurrentiel dépend directement de la capacité d’un produit FinTech à fournir un service. Le Big Data permet aux entreprises d’optimiser leurs processus en temps réel et de fournir les meilleurs services à leurs clients sur la base de données concrètes.  

Pour prendre l’avance sur ses concurrents, il est essentiel de réduire les coûts opérationnels  : cela permet aux entreprises d’allouer des ressources au marketing et de réduire les prix pour les clients. Les organisations FinTech doivent donc automatiser leurs processus pour réduire les coûts, et les informations issues du Big Data peuvent y contribuer.  

 

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