Finnova Analytics: Un champ d’action stratégique

Parce que l’analyse des données figure parmi les thèmes stratégiques importants pour l’avenir de Finnova Banking Software, Finnova mise sur le développement conséquent d’un cadre analytique homogène et englobant tous les domaines spécialisés de toute banque moderne. Le respect efficient des exigences actuelles et futures en matière de conformité ainsi que l’optimisation des ratios comptables, la maximisation des profits et la réduction des coûts sont au cœur de nos efforts de développement.

Des démarches analytiques modernes

Avec ce projet de développement, Finnova mise sur des algorithmes uniques, ultraprécis et modernes, qui vont largement au-delà des environnements de programmation open source analytiques et qui assurent un traitement et une modélisation des données en vue de résultats optimisés et d’excellente qualité. Si le recours à ces algorithmes ne réduit pas la complexité des tâches et des défis analytiques, il permet le maniement des méthodes et démarches nécessaires à l’aide de processus entièrement automatisés.

Thématiques bancaires globales

La reconnaissance et la prévention de la fraude, l’optimisation des ventes, le profilage et la segmentation de la clientèle, les tests de résistance et les simulations dynamiques ainsi que le traitement de données structurées et non structurées ne sont que des exemples des défis analytiques sur lesquels se concentrent ces développements.

Priorités Finnova

À l’issue d’études de faisabilité réalisées en interne et en externe dans les domaines de l’optimisation des ventes et du traitement et de la modélisation des données externes, Finnova met actuellement l’accent sur le développement de la reconnaissance et de la prévention de la fraude ainsi que sur le CRM analytique. Concrètement, il s’agit de traiter des thèmes tels que l’analyse en temps réel de données internes et externes sur des clients et des contreparties ainsi que leurs relations, comportements et transactions de même que l’identification de comportements nouveaux, inconnus, suspects ou prometteurs. À l’origine issue de la conformité, l’expression «Know Your Customer» obtient ainsi une nouvelle dimension et se développe en vue d’une approche «Understand Your Customer».

Dans ce contexte, la protection des clients et de l’intégrité de la banque est toute aussi importante que l’optimisation des campagnes de vente, la satisfaction de la clientèle et la conservation d’une base de clientèle. Les fonctionnalités importantes de génération de valeur ajoutée sont d’ores et déjà à la disposition de nos clients. Elles recourent aux volumes et flux importants de données et les mettent en relation avec la base de données clients en vue d’un profilage client basé sur les risques et l’analyse comportementale. Les développements prévus des fonctions de base actuelles se concentrent sur les possibilités de modélisation, notamment des domaines de risques de crédit et de CRM analytique.

Le développement de Finnova Analytical Framework permet d’élargir les possibilités d’analyse basées sur les données structurées et non structurées ainsi que les conclusions qui en résultent.

Deep learning et big data: la numérisation des processus décisionnels

«Finnova Analytical Framework allie les toutes dernières technologies, telles que deep learning et big data analytics, à un solide savoir-faire du secteur bancaire. Cette solution possède le potentiel de numériser intégralement les processus décisionnels des banques et constitue ainsi un premier pas vers l’automatisation de l’expertise.» (citation de Prof. Thomas Zerndt, Directeur du Centre de compétences Sourcing dans l’industrie financière)

Preisverleihung Finnova Analytical Framework BEI CC Sourcing

Image: Prof. Rainer Alt, Institut für Wirtschaftsinformatik, Université de Leipzig, et Nikolai Tsenov, Product Manager Compliance, Finnova AG, lors de la remise du prix