Au fur et à mesure du déploiement de cas d'usage toujours plus intrusifs – et particulièrement quand ils émanent des banques –, les « big data » commencent à effrayer les consommateurs. Pourtant, les applications réellement utiles ne manquent pas, à l'image des dernières recherches soutenues par BPCE autour de la fragilité bancaire.
Parmi les partenaires industriels de la chaire « Big Data & Market Insights » de Telecom ParisTech, le groupe bancaire a en effet sélectionné ce thème afin d'imaginer, grâce aux nouvelles approches d'analyse de données, des solutions originales aux difficultés financières que rencontre une partie de la population, notamment les plus de 200 000 personnes – dont 40 000 clients de BPCE – déposant, chaque année, un dossier de surendettement. Après 6 mois de travaux, les premiers résultats semblent prometteurs.
À partir d'un modèle mathématique exploitant les seules données de la relation bancaire, les chercheurs sont aujourd'hui parvenus à identifier une quinzaine de critères – caractéristiques des « signaux faibles » – permettant de prédire une situation de surendettement 6 mois avant sa survenue, avec un taux de confiance de 80%. Il ne s'agit que d'un début car la banque estime que, pour pouvoir agir efficacement (et mettre en place des mesures de prévention), elle devra améliorer la fiabilité (le prochain objectif est fixé à 85%) et, surtout, avancer sa capacité de détection à 18 – voire 24 – mois.
Parmi les partenaires industriels de la chaire « Big Data & Market Insights » de Telecom ParisTech, le groupe bancaire a en effet sélectionné ce thème afin d'imaginer, grâce aux nouvelles approches d'analyse de données, des solutions originales aux difficultés financières que rencontre une partie de la population, notamment les plus de 200 000 personnes – dont 40 000 clients de BPCE – déposant, chaque année, un dossier de surendettement. Après 6 mois de travaux, les premiers résultats semblent prometteurs.
À partir d'un modèle mathématique exploitant les seules données de la relation bancaire, les chercheurs sont aujourd'hui parvenus à identifier une quinzaine de critères – caractéristiques des « signaux faibles » – permettant de prédire une situation de surendettement 6 mois avant sa survenue, avec un taux de confiance de 80%. Il ne s'agit que d'un début car la banque estime que, pour pouvoir agir efficacement (et mettre en place des mesures de prévention), elle devra améliorer la fiabilité (le prochain objectif est fixé à 85%) et, surtout, avancer sa capacité de détection à 18 – voire 24 – mois.
Il ne semble pas que l'hypothèse soit envisagée pour l'instant, mais peut-être serait-il temps, afin d'atteindre cette cible, d'utiliser des données externes, susceptibles de compléter celles de la banque… Et puis, une fois les prévisions disponibles, il restera encore à trouver les leviers d'une action efficace, capable d'inverser les tendances et permettant aux personnes concernées d'éviter une catastrophe.
Il ne s'agira sera certainement pas de l'étape la plus simple à mettre en œuvre : ils semble délicat de devoir expliquer à un client que des algorithmes ont déterminé qu'il risque d'avoir des difficultés dans un an ou deux et que, en conséquence, son conseiller va lui proposer un accompagnement rapproché… Quoiqu'il en soit, les indicateurs utilisés dans l'analyse s'avèreront alors précieux aussi pour optimiser une démarche qu'on imagine plutôt expérimentale et itérative.
L'initiative est louable, même si elle est directement alignée avec les intérêts de BPCE et de ses banques. Elle n'est cependant pas la première du genre : American Express, entre autres, a, au cours des mois passés, lancé plusieurs offensives dans le domaine de la lutte contre la fragilité financière (cf ici, ici et là). Son exemple pourrait constituer une inspiration utile pour la poursuite des efforts du groupe français, notamment en matière d'ouverture des données à des tiers (et pas uniquement à une équipe de chercheurs), de manière à démultiplier les opportunités de progrès.
Il ne s'agira sera certainement pas de l'étape la plus simple à mettre en œuvre : ils semble délicat de devoir expliquer à un client que des algorithmes ont déterminé qu'il risque d'avoir des difficultés dans un an ou deux et que, en conséquence, son conseiller va lui proposer un accompagnement rapproché… Quoiqu'il en soit, les indicateurs utilisés dans l'analyse s'avèreront alors précieux aussi pour optimiser une démarche qu'on imagine plutôt expérimentale et itérative.
L'initiative est louable, même si elle est directement alignée avec les intérêts de BPCE et de ses banques. Elle n'est cependant pas la première du genre : American Express, entre autres, a, au cours des mois passés, lancé plusieurs offensives dans le domaine de la lutte contre la fragilité financière (cf ici, ici et là). Son exemple pourrait constituer une inspiration utile pour la poursuite des efforts du groupe français, notamment en matière d'ouverture des données à des tiers (et pas uniquement à une équipe de chercheurs), de manière à démultiplier les opportunités de progrès.
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