En Asie, les poussées de libéralisation du marché, associées à l'évolution des comportements des clients et aux avancées technologiques, obligent les banques à passer d'une approche centrée sur le produit à une approche centrée sur le client où les données deviennent essentielles pour garantir la valeur et la pertinence des produits proposés aux clients. .
Partout en Asie, les banques ont reconnu la nécessité d'adopter le big data et l'intelligence artificielle (IA) pour rester compétitives, en utilisant l'analyse de données et l'apprentissage automatique (ML) dans un large éventail de domaines, des services personnalisés et de l'évaluation des risques à la prévention de la fraude et à l'amélioration de la clientèle. expériences d'intégration.
Lors de la Fintech Fireside Asia dernière table ronde virtuelle, des cadres supérieurs de la startup vietnamienne de services bancaires numériques Timo, de la banque virtuelle de Hong Kong Mox, du groupe bancaire malaisien CIMB et du fournisseur mondial de solutions de personnalisation axées sur les données Personetics, ont partagé des informations clés sur les tendances qu'ils ont observées dans l'industrie, comment ils ont utilisé les données dans leurs opérations, et ont discuté de certains des défis auxquels ils ont été confrontés pour passer à une banque basée sur les données.
Dorel Blitz, vice-président de la stratégie et du développement commercial chez Personetics, a déclaré que les banques se sont assises sur un trésor de données qui sont restées largement sous-utilisées. Son entreprise aide plus de 80 institutions financières à donner un sens à leurs données, en utilisant l'IA pour analyser les transactions des clients en temps réel afin de fournir des informations de gestion financière.
Dorel Blitz, vice-président, stratégie et développement des affaires, Personetics
"Pendant tant d'années, les banques n'ont pas vraiment été en mesure de tirer parti de leur plus grand atout et mine d'or, à savoir les données transactionnelles financières de leurs propres clients", a déclaré Dorel. « Là où nous intervenons en tant que Personetics… [est d'aider les banques] à tirer parti de ces mines d'or de données transactionnelles quotidiennes sur les clients à partir de multiples sources de données, y compris les services bancaires ouverts, les logiciels de comptabilité cloud des propriétaires de petites entreprises… et aider les banques à passer d'un approche réactive en enfin une approche intelligente et proactive basée sur les données financières. »
Personetics a travaillé avec la United Overseas Bank (UOB) de Singapour sur un certain nombre de projets, mais l'un des projets les plus enthousiasmants de Dorel concerne la « finance autonome », une tendance qui, selon lui, sera la prochaine évolution du secteur bancaire.
"Cela va au-delà des alertes, des recommandations et des informations de base, c'est vraiment le prochain niveau d'exploitation des données où les banques, de manière très similaire aux voitures autonomes, pourront devenir une" finance autonome "et penser et agir au nom de leurs clients et aider les clients à épargner automatiquement pour l'avenir, à réduire une dette ou à investir », a expliqué Dorel. « Les clients n'ont pas besoin de définir des objectifs, des seuils, des délais, etc. Et nous croyons que c'est l'avenir.
"La prochaine étape et le champ de bataille de la banque numérique sera une automatisation beaucoup plus cognitive… et responsable de nos vies financières, et nous permettant de nous asseoir et de nous détendre."
Vers une banque basée sur les données
Kanags Surendran, responsable régional, Digital, CIMB, a déclaré qu'à mesure que le marché devenait de plus en plus encombré et concurrentiel avec les super applications, les fintechs et les prochaines banques numériques sous licence entrant dans l'espace financier, les données deviendront "la base de différenciation".
Grâce à des outils sophistiqués et à l'IA, les banques peuvent analyser les données des clients pour offrir des services hautement personnalisés au bon moment et via le bon canal, et relever la barre de la personnalisation au point de pouvoir anticiper les besoins des clients avant même que le client ne s'en rende compte. eux.
Kanags Surendran, responsable régional, numérique, CIMB
«Il s'agit de ces comportements prédictifs, de la personnalisation. C'est là que réside la différenciation », a déclaré Kanags. "Ce sont les domaines sur lesquels nous passons beaucoup de temps en ce moment."
Haymans Fung, directeur de la clientèle chez Mox, a déclaré que les clients d'aujourd'hui veulent des services bancaires personnalisés, intelligents, sécurisés, amusants et fournis rapidement.
"Il existe une règle au sein de la banque selon laquelle tout ce que nous voulons que nos clients fassent, cela doit être fait en deux minutes et avec moins de cinq boutons du point de vue de l'expérience utilisateur (UX)", a-t-elle déclaré.
L'approbation des cartes de crédit est l'un des domaines dans lesquels la banque numérique exploite les données pour accélérer et rationaliser les processus.
Haymans Fung, directeur de la clientèle, Mox
"L'un des points faibles pour les clients consiste à envoyer la documentation et les preuves, et [puis à faire approuver la demande]. C'est généralement une semaine ou une et demie [processus] au plus tôt pour les banques traditionnelles », a déclaré Haymans. "Nous avons vraiment cherché comment nous pourrions raccourcir ce processus d'approbation de carte de crédit, et la façon dont nous l'avons fait était avec les données."
Comme toute autre institution financière, Mox examine la cote de crédit d'un client fournie par le bureau de crédit local et tient compte de l'appétit pour le risque de la banque. Mais en plus de ces deux paramètres, il examine également les données d'un client en termes de revenus estimés, ainsi que des données comportementales.
"Grâce à ces points de données supplémentaires, cela nous aide à prendre une meilleure décision", a-t-elle déclaré. « Jusqu'à présent, l'expérience du client final a été agréable. Depuis leur compte, ils n'ont qu'à appuyer sur trois boutons et attendre au maximum deux minutes pour faire approuver la demande de carte de crédit et sans qu'ils n'aient à nous envoyer de documents supplémentaires.
CIMB s'appuie également sur les données pour automatiser les modèles de décision de crédit, un cas d'utilisation qui a permis à la banque de fournir des crédits à ceux qui étaient traditionnellement exclus du secteur financier traditionnel.
« Nous avons pu l'utiliser pour toucher davantage de clients et émettre des crédits. Il s'agit d'un marché mal desservi car ils ne figurent pas dans les bureaux de crédit/de notation », a déclaré Kanags. "En introduisant ces personnes mal desservies dans l'écosystème des prêts, vous augmentez le marché adressable."
Les données comportementales peuvent également être utilisées pour prévenir la fraude en bloquant automatiquement les transactions suspectes, a-t-il déclaré. Une autre façon pour les données d'aider la banque à renforcer son opération de fraude est de lui permettre de déterminer la propension d'un client à être fraudé.
Systèmes hérités, intégration de données et talents technologiques comme principaux défis
Henry Nguyen, PDG de Timo, a déclaré que bien que son entreprise ait utilisé les données et les informations des clients pour améliorer les fonctionnalités et l'expérience utilisateur de la plateforme, y compris l'intégration des clients, il restait encore un long chemin à parcourir.
Henry Nguyen, PDG de Timo Digital Bank
Timo a été la première offre de banque numérique à être lancée au Vietnam en 2015. Depuis lors, la société a déjà connu plusieurs changements, de commutation partenaire bancaire en 2020 et adoptant les cœurs natifs du cloud.
"Le plus difficile est d'avoir accès aux bonnes données", a déclaré Henry. "L'un des grands efforts que nous avons faits a été de migrer vers Mambu en tant que plate-forme bancaire principale pour une plus grande flexibilité et la capacité de découper toutes les données de la manière dont nous en avions besoin. Cette architecture moderne vous permet de le faire de manière beaucoup plus simple et directe.
"Nous aimons tous parler de données, mais essayer d'obtenir les bonnes données au bon moment, les regarder de la bonne façon, et ensuite vraiment... assurez-vous que vous mettez les données au travail... c'est un peu le défi pour nous parce qu'il y a il y a des tonnes de données là-bas.
Pour Kanags, les systèmes bancaires de base hérités constituent l'un des plus grands obstacles pour les banques qui cherchent à mettre en œuvre une stratégie axée sur les données.
"L'infrastructure et l'écosystème de la technologie ont été construits au fil des décennies, il ne sera donc pas facile pour vous d'avoir un point de vue unique sur les données", a déclaré Kanags. "Lorsque vous êtes une startup, vous construisez cette infrastructure autour des données dès le premier jour. Dans une organisation qui existe depuis des dizaines d'années, il peut être difficile de mettre en place une infrastructure d'informations correcte et de collecter à partir de ces plates-formes à travers ces pools de données et de le faire en temps réel. C'est là que se situe le véritable saut.
Pour Mox, une banque virtuelle soutenue par Standard Chartered en partenariat avec Hong Kong Telecom (HKT) et PCCW, deux fournisseurs de télécommunications, et Trip.com, une agence de voyage en ligne, l'un des plus grands défis a été l'intégration et la réglementation du système.
"Lorsqu'il s'agit d'intégrer les données des partenaires, c'est difficile, car il s'agit de machines différentes et parce que [ces partenaires proviennent] de secteurs différents, [qui] ont des réglementations différentes", a déclaré Haymans. "Ce n'est pas facile, même si nous sommes partenaires, et c'est l'un des plus grands défis que nous essayons de résoudre maintenant."
Les ressources humaines sont un autre défi majeur auquel les banques et les autres parties prenantes de l'ensemble du secteur financier sont confrontées.
"Aujourd'hui, on a les super applis, les fintechs, les banques... tout le monde cherche le même talent, que ce soit du digital, de l'agile ou du DevOps, c'est le même type de gens, donc vous avez une situation où il y a un manque de talent sur tous les marchés et toutes les industries », a déclaré Kanags.
