Transformer la finance : comment la Data Intelligence devient votre levier stratégique

Data Intelligence for Financial Services - How to realize business value with data and AI

Pour les leaders du secteur financier, le message est clair : l'ère de la transformation numérique n'est plus une projection, c'est une réalité opérationnelle. Confrontées à une pression réglementaire accrue, à des menaces de cybersécurité sophistiquées et à des attentes clients en constante évolution, les banques et les assurances doivent innover pour survivre et prospérer. La clé de cette transformation réside dans la capacité à exploiter pleinement votre principal actif : la donnée.

La Data Intelligence n'est plus une option, mais le pilier central de la performance et de la compétitivité.

Comment une approche unifiée de la donnée et de l'IA peut non seulement relever les défis actuels, mais aussi débloquer de nouvelles opportunités de croissance, d'efficacité et de sécurité ?

Les trois piliers de la transformation par la data

Une stratégie de Data Intelligence efficace repose sur une plateforme capable de briser les silos traditionnels et de gérer tous types de données. En unifiant l'accès aux données et aux modèles d'IA, vous créez une fondation solide pour l'innovation. Cette transformation s'articule autour de trois axes majeurs.

1. Stimuler la croissance et l'innovation

L'objectif est de transformer les données en nouvelles sources de revenus et en expériences client exceptionnelles. En exploitant l'IA et l'analyse en temps réel, les institutions financières peuvent créer des offres hyper-personnalisées qui renforcent l'engagement et la fidélité.

• Dans la banque : Prenez l'exemple de Discovery Bank, qui a combiné la science des données et l'IA pour récompenser les bonnes habitudes financières de ses clients. Résultat : une augmentation de 40 % de l'impact de l'engagement client et un retour sur investissement de plus de 500 %.

  
  

  De son côté, HSBC a transformé son application mobile PayMe en unifiant 14 bases de données, ce qui a permis de multiplier par 4,5 l'engagement et de conquérir 60 % du marché hongkongais.

  
  

• Dans l'assurance : Northwestern Mutual a mis en place la personnalisation à grande échelle pour ses millions de clients, réduisant le temps de mise sur le marché pour les nouveaux développements de 4-6 semaines à seulement 1-2 semaines, soit une accélération de plus de 3 fois.

  
  

2. Accroître l'efficacité opérationnelle

L'automatisation et l'optimisation des processus internes grâce à la donnée permettent de réduire les coûts et d'améliorer radicalement la productivité. Une architecture de données moderne et unifiée est le moteur de cette efficacité.

• Réduction des coûts : FactSet, un acteur majeur des marchés de capitaux, a réduit ses coûts de 83 % en adoptant une architecture ouverte et un modèle de paiement à la consommation, tout en accélérant ses temps de traitement.

  
  

• Accélération des processus : La banque ABN AMRO a rendu ses équipes 10 fois plus rapides pour répondre aux demandes métier et a développé une plateforme d'évaluation des risques de blanchiment d'argent en seulement cinq semaines. Dans le secteur de l'assurance, un grand fournisseur a amélioré de 60 fois la vitesse de scoring de ses modèles de tarification.

  
  

3. Protéger l'entreprise

Dans un environnement à haut risque, la protection contre la fraude et la conformité réglementaire sont primordiales. L'IA et l'analyse de données en temps réel offrent des capacités de détection et de prévention sans précédent.

• Lutte contre la fraude : La fintech brésilienne AME Digital opère sur le deuxième plus grand marché de la fraude au monde. En unifiant ses données, elle a atteint une précision de 90 % dans ses modèles de prévention.

  
  

  Coastal Community Bank a, quant à elle, réduit ses processus de gestion du risque et de la conformité de 48 heures à seulement 30 minutes grâce à l'analyse en quasi-temps réel.

  
  

• Gestion du risque : Un assureur mondial a multiplié par 15 la performance de ses modèles d'identification de la fraude, ce qui a permis de détecter 34 millions de dollars de fraude supplémentaire par an.

Data Intelligence

Gouvernance et sécurité : le socle indispensable

Pour les CTO et les COO, l'innovation ne peut se faire au détriment de la sécurité et de la conformité. Une plateforme de Data Intelligence moderne doit intégrer ces exigences au cœur de son architecture.

Elle doit offrir :

• Une conformité certifiée : Assurez-vous que la plateforme respecte les normes mondiales (RGPD) et sectorielles (PCI-DSS), avec des certifications et des audits à l'appui.

  
  

• Une sécurité multi-niveaux : Le chiffrement des données au repos et en transit, ainsi que des contrôles d'accès réseau et des permissions granulaires, sont non négociables.

  
  

• Une gouvernance unifiée : Des outils comme Unity Catalog permettent de centraliser la gouvernance des données structurées et non structurées, des modèles de Machine Learning et des actifs IA, garantissant une collaboration sécurisée tout en maintenant une visibilité complète sur l'accès et l'utilisation des données.

  
  

Transformez vos données en avantage stratégique

Le passage d'une information brute à une vision stratégique exploitable est ce qui définit les leaders de la finance de demain. En adoptant une approche unifiée de la donnée et de l'IA, vous ne vous contentez pas de moderniser votre infrastructure ; vous ancrez une culture de la décision éclairée par la donnée au cœur de votre organisation. C'est en faisant de la Data Intelligence votre principal avantage concurrentiel que vous assurerez une croissance durable, une efficacité maximale et une confiance client durable.

Source :

Databricks (2025) - The Data Intelligence Platform for Financial Services. How to realize business value with data and AI - Databricks