Business intelligence-dans-la-banque-de-demain

Soft Computing – 55, quai de Grenelle – 75015 Paris – tél. +33 (0)1 73 00 55 00 – www.softcomputing.com

Matinée Banque de demain & BI

25/10/2012

www.softcomputing.com Reproduction interdite sans l’accord écrit de Soft Computing 15/04/2013 2 www.softcomputing.com Reproduction interdite sans l’accord écrit de Soft Computing 15/04/2013 2

SOMMAIRE SOMMAIRE

1. Notre savoir faire en Business Intelligence

2. La banque d’aujourd’hui et de demain: des enjeux stratégiques autour de la business Intelligence

3. Vers le BI de demain

4. Quelques cas métiers

www.softcomputing.com Reproduction interdite sans l’accord écrit de Soft Computing 15/04/2013 3

Nos atouts et points forts

• Une mission depuis 20 ans : transformer les données en résultats

• Une approche de l’urbanisation étayée par de nombreuses références

• Des pôles de compétences BI reconnus comme des références sur le marché

• Une approche pragmatique soutenue par des retours d’expériences concrets

Le décisionnel est au cœur de nos savoirs-faires

• Une présence sur les acteurs majeurs tout secteur d’activité confondu, aussi bien coté MOA que MOE

• Des partenariats technologiques avec tous les grands éditeurs,

•Une capacité à aligner les réalisations technologiques avec les enjeux métier

Une connaissance approfondie des enjeux métier, du contexte fonctionnel et des environnements techniques

• Notre organisation conseil, technologie, marketing services assure une couverture complète des problématiques BI

• Une volonté de développer un partenariat long terme avec nos clients

Une capacité d’accompagnement 360° : métiers, processus, outils, projet, pour un accompagnement sur la durée


Références décisionnelles dans le domaine bancaire …

• Société Générale : – Société Générale : conception du socle décisionnel

– Crédit du Nord : projet Pilotage commercial

(pilotage et recette)

– BDDF : Cadrage Evolution du Dispositif Marketing, Convergence

– Boursorama : mise en place du DWH marketing

– Franfinance : mise en œuvre de l’EMA

• Crédit Agricole : – COMETE : constitution du DWH, étude d’opportunité appliance,

projet Geocom (SAS MA)

– APIS : étude d’opportunité DWH,

– ATLANTICA : cadrage projet CRM

– SOFINCO : Etude Laboratoire d’Innovation Risque

– NICE : fourniture du modèle DWReady pour fonder le DWH CA Technologies

• La Banque Postale : – Roadmap SI décisionnel

– Fourniture du modèles de données DWReady

– Audit décisionnel et optimisation des outils décisionnels

– Gouvernance décisionnelle, qualité des données

• Et aussi : – HSBC, Axa Assurances, Natixis Financement, Crédit Mutuel,

BDPME, ING Belgium, AtijariWafa, …

Références

Février 2010

Orientation B – Constitution de datamart(s) spécialisé(s)

schéma de principe

PEDM - Chantier E - Orientations d'Architecture Cible 26

PilotageAnalytique

3D, DFE, DFIS

Espaces de Travail

Restitutions,

par rôle et fonction

Informations de pilotage

financier, commercial,

risques, marketing,

activités processus

Entrepôts

Filière

Mensuelle (stocks)

Filière

Quotidienne(évènementiel)

CMW(Entrepôt de Pilotage)

Portail

Gestion

Campagnes

Etudes,

Production de Scores

Modélisation Production EtudesReporting

Interne

Datamart(s) Analytique(s)

Marketing Risques

Indicateurs

produits

Consolidation

(majoritaire)

Intégration

(complémentaire)

Ponctuel,

transitoire

Reproduction interdite sans l’accord exprès de Soft Computing 33

Linux BCU (D5000) : 6,9 téra-octets espace disque formaté : Production

Database

Fast Communication Manager

Cluster management network

Corporate network

Cluster management

1 CPUS DC 3.0GHz

IBM x3650 (1)

data

2 CPUS DC 3.0GHz

IBM x3650 (1)

data

2 CPUS DC 3.0GHz

IBM x3650 (2)

Admin

2 CPUS DC 3.0GHz

IBM x3650 (1)

CSM

EXP3000

SAS

146GB@15rpm

Raid/5

EXP3000

SAS

146GB@15rpm

Raid/5

EXP3000

SAS

146GB@15rpm

Raid/5

EXP3000

SAS

146GB@15rpm

Raid/5

EXP3000

SAS

146GB@15rpm

Raid/5

Spare node

2 CPUS DC 3.0GHz

IBM x3650 (1)

IBM x3650, SLES/10 : 3 nœuds pour database

6 cpus bi-cœurs (12 cores) 3.0GHz

40 GB memory

IBM EXP3000 : cartes FC Megaraid bi ports

Disques 146GB, SAS, 15rpm, Raid/5

6.9TB disques utiles (incluant parité)

DB2 Data Warehouse V9.1.1 + DPF

DB2 Datawarehouse

Un nœud de gestion du cluster (CSM)

Un nœud de spare

Reproduction interdite sans l’accord exprès de Soft Computing 9

Architecture des données (extrait dwhcomete.ppt) 1/3

Éléments de

structure

AdressesFacturation

Personneset vues

Produits Dépôts

Services

DMT Contacts

Catalogue MKG

Cartes

Titres

Contacts

DMT Évènements

Crédits

Partenaire GREEN

Partenaire commercial

Scores

Cata

log

ue

Co

mète Concept

MC DONOUGH

OCE

DMT Encours et

Suivi

DMT Ciblage Données

LUC

Défaut

Assurance

3

A - Le DWH-N devient la base de données de référence pour tous les enjeux métiers du Groupe

Financier• Monaco• Rac V2

Côtabilité

Commerciaux• Pilotage S’Miles• Segmentation Pro• Pilotage Top Ten• Crescendo• Pilotage MS

PNB

Risques• Fermat• Bâle 2Comptabilité• Rapprochement comptable

Commission Banc.

Réglementation• Informatique et Liberté

• Anti-blanchiment

Conformité

Datamart

S’Miles Fermat

DWH

National

…

Communautés

informatiques

Outils CciauxProduction


DWReady™ : un modèle de données complet pour garantir la pérennité et l’évolutivité des systèmes décisionnels

DW Ready, un modèle de données détaillées et agrégées clé en main, orienté client et décliné par secteur d’activité : banques, assurances, télécoms, distribution, eCommerce, VPC, B2B et providers Internet.

DWReady en quelques chiffres :

11 domaines,

Plus de 500 entités,

Plus de 500 associations,

Plus de 1 500 agrégats, couvrant le pilotage, le risque, le marketing et la valeur client

Près de 3 000 données,

15 années d’expertise formalisées (par les personnes de Soft Computing ayant participé à la création de ces modèles et de son enrichissement)

De nombreuses expériences opérationnelles

DW Ready™

Soft

Com

puting

Un dataware en entité – relation pour les données élémentaires mais représentant les concepts métiers explicites pour une compréhension immédiate par les utilisateurs métier et une indépendance vis-à-vis des systèmes opérationnels

Des agrégats pour le reporting sur un schéma en étoile, adapté à l’exploitation par les outils du marché

Éléments de

structure

Géo-

mar-keting

Relations

Personnes

Physiques & Morales

Catalogue

Produits & Services

Comptes

Produits & Services

Opérations

Agrégats

Événements

Campagnes

Crédits

Dépôts EpargneMoyens de

paiements

IARD…


Quelques exemples de missions

Accroître l’efficacité

des programmes

relationnels

sur le web

Choisir les outils

du décisionnel

analytique

Augmenter

la productivité et

l’efficacité du

service après vente

Optimiser

la collecte

et moderniser

les appels aux dons

Définir la démarche

de conduite

du changement

Améliorer les outils

commerciaux

en agence

Accompagner

la refonte des

processus et des

outils marketing

Accélérer

le time to market

Accompagner

au quotidien le

développement

de la connaissance

client

Constitution du

DWH, étude

d’opportunité

appliance, projet

Geocom (SAS MA)

Audit et optimisation

des outils décisionnels,

gouvernance

décisionnelle, qualité

des données

Évolution des

besoins

décisionnels

MT et apport des

appliances

refonte du pilotage

des plateformes

téléphoniques

Mise en place du

DWH marketing

Mise en place du

système

d’informations

marketing, magasins

et web


Des banques qui nous font confiance


SOMMAIRE SOMMAIRE






Une mutation progressive de la stratégie de relation client

Banque d’intermédiation

Banque d’équipement

Banque de relation

Hier Aujourd’hui Demain

1ère mutation Stratégie d’équipement

2ème mutation Stratégie de mise en relation

Financement de l’économie

Développement des établissements

financiers

Le client au cœur de

la chaîne de valeur

Savoir détecter les attentes et

usages du client

Adresser la bonne offre au bon client

Produire un catalogue d’offres fourni

Communication Dynamique et production

commerciale soutenue

Décloisonner les canaux

Financer la société de production et de

consommation

Offre Demande Interactions

Banque de demain

Des mutations réglementaires (MIF, Bale 1 à 3…)


Une offre pléthorique

Client hyper connecté, mobile, Multicanal => parcours client

Développement de nouveaux

modèles d’agences

Multi-bancaire Comparateur / « J’aime »

My Bank => My money

Un client 2.0 qui souhaite contrôle la relation

Une offre limitée

L’agence comme point de contact majeur

(opérations, conseil)

Des attentes Simples

Une fidélité à sa

banque

Une offre large

L’agence reste clé pour les actes de conseil, de vente

Les autres canaux deviennent majeurs pour les opérations

Exigence de conseil Diminution des prix

Remise en cause de sa banque, développement de la multi-bancarisation


Banque de demain

http://www.google.fr/imgres?imgurl=http://upload.wikimedia.org/wikipedia/fr/thumb/c/c8/Twitter_Bird.svg/220px-Twitter_Bird.svg.png&imgrefurl=http://fr.wikipedia.org/wiki/Twitter&usg=__PuJ-U6AMtVmRVdBxZTMFoU9mlS8=&h=220&w=220&sz=5&hl=fr&start=1&zoom=1&tbnid=FAGgaevgCPxWdM:&tbnh=107&tbnw=107&ei=uBR8UMTuD4jA0QWF1oGwAw&prev=/search?q=twitter&hl=fr&gbv=2&tbm=isch&itbs=1

http://www.google.fr/imgres?imgurl=http://www.numerama.com/media/attach/iphone3g.png&imgrefurl=http://www.numerama.com/magazine/18708-geolocalisation-de-l-iphone-apple-deploie-un-correctif.html&usg=__TzJfpxTOfY5CxEcXldr7tWzwxkI=&h=305&w=440&sz=120&hl=fr&start=7&zoom=1&tbnid=UwuBeZ39H89RQM:&tbnh=88&tbnw=127&ei=ahV8UMKgHMSp0QWU6YHIBg&prev=/search?q=iphone&hl=fr&gbv=2&tbm=isch&itbs=1

http://www.google.fr/imgres?imgurl=http://leblog.editions-bayard.com/wp-content/themes/chocoyoshz/images/facebook.png&imgrefurl=http://leblog.editions-bayard.com/a-propos/&usg=__mYHCwHEotEIRlbP6ZNQLkLD4y4o=&h=512&w=512&sz=44&hl=fr&start=3&zoom=1&tbnid=5DyhH8M7S3rMYM:&tbnh=131&tbnw=131&ei=mBR8UM6DHOrb0QWjtYDACA&prev=/search?q=facebook&hl=fr&gbv=2&tbm=isch&itbs=1

http://www.google.fr/imgres?imgurl=http://www.tapahont.info/wp-content/uploads/2012/06/nfc-logo.gif&imgrefurl=http://www.tapahont.info/2012/06/les-technologies-qui-vont-simposer-a-nous-le-nfc/&usg=__yLaukaJ0fPwC0C8U4z10VIcLRtU=&h=237&w=262&sz=8&hl=fr&start=1&zoom=1&tbnid=bkuvOG_iG460HM:&tbnh=101&tbnw=112&ei=zhR8UKX7LqjS0QWRz4GACg&prev=/search?q=nfc&hl=fr&gbv=2&tbm=isch&itbs=1

http://www.google.fr/imgres?imgurl=http://lagenerationy.com/wp-content/uploads/2008/11/lettrey.jpeg&imgrefurl=http://lagenerationy.com/generation-y-definition/&usg=__v0D7PnikF9ESr-P9woymr2k1efY=&h=300&w=300&sz=5&hl=fr&start=28&zoom=1&tbnid=zAR05hJRkg45vM:&tbnh=116&tbnw=116&ei=7xR8UOyaK7OM0wW37ID4Bw&prev=/search?q=g%C3%A9n%C3%A9ration+y&start=20&hl=fr&sa=N&gbv=2&tbm=isch&itbs=1


Les canaux au centre des enjeux d’acquisition et fidélisation Banque de demain

Les canaux à distances deviennent un maillon clé pour la conquête de nouveaux clients, notamment pour la génération Y Et permettent un accompagnement continu des clients

Une agence technologique

Une agence lieu de vie et adaptée à son

environnement

Une agence vitrine de la marque

Une agence multicanal

L’agence reste le lieu du conseil et de la proximité relationnelle, au cœur de la stratégie de

fidélisation

Mais elle doit être repensée !

Une agence « segmentée » - Offre, clientèle -

http://www.linternaute.com/argent/banque/concept-store-bnp-paribas/hall-d-entree-concept-store-bnp-paribas.shtml


Le nécessaire accompagnement du client de demain

Chaîne de relation client amont

Chaîne de relation client aval

La banque multicanal

Socle multicanal

Moteur d’offres

Connaissance client

Internet (souscription full online)

Agence en ligne

Mobile (consultation)

Briques études, pilotage, ciblage

La connaissance de la clientèle: le datawarehouse

Internet (suivi des comptes et opérations simples)

Centres d’appel

DAB/GAB

Chargé de clientèle

Courrier


La gestion du temps réel / des nouvelles données

- un SI réactif, flexible, évolutif, adaptable, Big data -

Dématérialisation

Réseaux sociaux

Parcours client et cross canal

Mobile (paiement et souscription)

Peer to peer Banking

Poste de travail

Banque de demain


Des évolutions qui doivent être accompagnées de nouveaux Business Models - Exemple des paiements

• À date, la carte bancaire a acquis une position dominante difficile à remettre en cause…

• Un moyen de paiement incontournable avec un potentiel de croissance encore important (Visa Europe en 2011 a vu ses transactions augmenter de 13,6%)

• Les acteurs majeurs ont développé un haut niveau d'industrialisation avec des grosses usines à faibles marges sur de gros volumes

• La transaction de paiement en elle-même ne représente plus le principal potentiel de marge

Banque de demain

L'acquisition de nouveaux clients en paiement électronique

Les fonctionnalités marketing liées aux paiements pour les commerçants

Un portefeuille

dématérialisé…

… avec de nouvelles

technologies

(sans contact et

mobile)

… avec de nouvelles

fonctions

(gestion de budget,

paiement

communautaire…)

… dans des parcours

de paiement plus

fluides

(paiement mobile, dans

les transports…)

des potentiels de marge

élevés

… en assurant

le bon niveau

de sécurité

• Le futur reste à écrire : vers une dématérialisation de plus en plus poussée (sans chèque, ni carte, ni espèce) où le client utilise son compte bancaire directement pour payer

www.softcomputing.com Reproduction interdite sans l’accord écrit de Soft Computing 15/04/2013 14 2010-01

Des évolutions qui ne peuvent se faire sans maitrise du savoir

*Source : Etude « Qualité des données : organisation, confiance et initiatives » réalisée fin 2010 par le CXP auprès de 74 entreprises françaises dont le CA dépasse 100 millions d’euros

**Source : Etude « Top Predictions for IT Organizations and Users for 2011 and Beyond»

Maîtrise du savoir

Un besoin d’adopter une vue client unique pour optimiser

les relations et les offres pour chaque client

Multiplications des sources d’informations disponibles dans l’entreprise (applicatifs métier)

Une faible proportion des entreprises (28%) * ont confiance dans la qualité des données présentes dans leurs SI

Des évolutions règlementaires toujours plus exigeantes obligent les sociétés à conserver des informations aux normes

Solvabilité II

Bâle II

Des données de moins en moins structurées à gérer

Dans les 5 prochaines années

on prévoit un accroissement de 800% du volume des données dont 80% seront non structurées**

Un volume de données conséquent en constante

progression

Banque de demain


Des évolutions et enjeux de relation client auxquels le BI 2.0 apporte des réponses concrètes

Un parcours client personnalisé intégrant tous les canaux d’interaction avec plus de valeur ajoutée quel que soit le canal, et sans rupture

Une Banque « nomade » basée sur une gestion continue de la relation et répondant aux attentes de la génération Y

Une relation de plus en plus :

- dématérialisée pour la gestion quotidienne

- humaine pour les événements clés

De nouveaux produits et services…

« intelligents » « éco-responsables »

« généreux » « au juste prix » « modulaires »

La fiabilité et rapidité des échanges d’information comme nouveau point de comparaison

=> Une Banque « à l’écoute, impliquée, réactive »

Big Data

Référentiel « client unique »

Gouvernance / Qualité des données

Temps réel

BI agile

Données non structurées

Cloud

Banque de demain

http://fr.123rf.com/photo_4830302_graphique-personnage-et-sur-fond-blanc.html


SOMMAIRE SOMMAIRE

1. Présentation de Soft Computing






Contexte évolutif et instable: Concurrence rude, risques, opportunités à saisir

Agir et réagir plus vite et finement

face aux opportunités

Piloter plus précisément et à tous les

niveaux opérationnels, grâce au bon

niveau de synthèse

Absorber et bien exploiter les

masses de données issues de

sources hétérogènes

Maintenir la réactivité de leur groupe

Créer et innover pour faire face à

une concurrence accrue

Les entreprises gagnantes seront celles qui sauront

Toutes les données, de tout type,

au niveau élémentaire,

historisées, fiables, interprétables

Basées sur un vocabulaire et des

référentiels communs

Alimentées et référencées au fil

de l’eau

Accessibles pour tous les usages,

tant décisionnels que

transactionnels, avec le bon

niveau de service

Plus concrètement

BI 2.0


Freins opposant les données comme leviers de croissance

•Emergence de nouveaux business modèles

•Support à la personnalisation des offres ce qui assure la fidélisation des clients

•Automatisation des décisions en temps réel (cas des fraudes bancaires)

•Simulation comportementale

•Passage du « Mass marketing » au « Personal marketing » ou le « One-to-one »

Leviers de création de valeur

•Règlementation sur le respect de la vie privée

•Droit de la propriété de la donnée

•Accessibilité restreinte des données

•Des décideurs pas toujours sensibilisés à l’intérêt de l’exploitation des données

•Indisponibilités des compétences d’analyse requises pour es gros volumes de données

Freins au développement du phénomène

BI 2.0


Maturité des systèmes d’information Focus sur les points durs rencontrés

Effet tunnel, projet à plus d’un an avec risque de dérapage

Budget global et ROI difficile à quantifier Diversité voire divergence des usages

Nouveaux types de restitution (Mobilité, BAM, …) difficile à prendre en compte

Gestion de la collecte (niveau de fraicheur, de granularité, de certification/qualité)

Sécurité d’accès et confidentialité (cryptage, distribution…) difficile à assurer

Demande d’autonomie et d’agilité non satisfaite

Des métiers très éloignés de la solution

BI 2.0


Faire face au déluge d’informations en croissance exponentielle

Problématique Masse d’information générée par l’écosystème informationnel impactant la performance analytique requise par les organisations ce qui demande aujourd’hui de disposer d’une

infrastructure:

Adaptée Evolutive

Economique Puissante

Acquisition de l’information=> Opportunités business=> Avantage compétitif

L’idée est de transformer les données brutes en mine d’or

BI 2.0


Le concept Décisionnel 2.0

Toutes les données ont une valeur

Les besoins d’aujourd’hui ne présument pas ceux de demain

De nouvelles données apparaissent régulièrement

La forme, l’origine ou la localisation ne sont pas des limites (SID, SI, Partenaires, Web …)

La donnée doit produire de l’information

Stratégique

Tactique

Pilotage

Opérationnel

Un capital

en

constante

évolution …

… apport de

valeur dans tous

les processus de

l’entreprise

La donnée récente, même non certifiée,

La donnée non structurée,

De l’information média (associée ou non),

Des photos datées, des indicateurs et des informations calculées,

La très haute volumétrie

Différents niveaux de service

Le besoin de flexibilité

Gérer :

BI 2.0


Le concept Décisionnel 2.0 : point de vue fonctionnel

Gouvernance

Services d’intégration

Services de persistance

Services d’accessibilité

•Des données, des usages, des processus, …

•Référencement, intégration, gestion de la qualité, Transformation, …

•Organisation, Mise en relation, Ajout de valeur, Historisation, Stockage, …

•Exposition, Mise à disposition, Mise en forme, Sécurité, …

Des services de base appuyés sur une gouvernance orientée métier

BI 2.0


Remise en cause des principes établis Exploitation des nouvelles technologies

Pas de recherche d’intégration maximale des données :

Approche par référencement et syndication de données

Utilisation de solutions spécialisées pour les fonctions

complexes: textmining, gestion des médias,

recherches complexes

Mise en œuvre de solutions orientées services

Gestion de la performance par les concepts systèmes plus que

par les développements ou l’optimisation récurrente

Systématisation des solutions de restitution multi sources, avec une logique d’accès de type moteur de recherche

Les évolutions se font plutôt par ajout de nouveaux domaines,

reliés par les référentiels externes plutôt que par évolution des existants

Besoins d’accès à de fortes volumétries de données, alimentées à haute fréquence pour servir les besoins organisationnels et la pléthore

d’utilisateurs et de clients qui accèdent à ces données

Entre temporalité et évolution de l’information, les projets à cycle long ne

peuvent plus être portés par les DSI

Proposer un socle fortement intégré, basé sur des technologies spécialisées, capable de répondre à des

besoins décisionnels et opérationnels en environnement de haute volumétrie aux meilleurs délais

BI 2.0


Facteur clés de succès pour un décisionnel 2.0: Application aux solutions départementales spécialisées BI 2.0


Et au bout de tout ça

Partager avec ses clients les informations clés les concernant et enrichir ses données avec celles qu’ils

acceptent de partager (réseaux sociaux)

Connaitre sa part d’audience et sa réputation sur le Web

Évaluer la performance d’un processus de bout en bout en prenant en compte le fonctionnement actuel

(temps réel), récent et de référence

Paramétrer facilement le SID pour réagir sur un évènement, (soupçon de fraude, franchissement de seuil,

dégradation de score, …) et initier un processus d’alerte puis de correction

Être en mesure d’utiliser tous les médias (images, texte, son,…) dans les processus décisionnels, tant pour

leur contenu, que pour faciliter l’exploitation des information (image produit, texte d’un blog, …)

Pouvoir mettre en œuvre et alimenter en donnée des solutions d’arbitrage prédictif en production (Yield

Management, Campagne auto-apprenante, moteur de règle, pricing dynamique)

Donner de l’autonomie aux équipes d’experts pour accéder aux données sans risque de dégradation des

SLA

Prise en compte des contraintes de budget et de délais pour faire évoluer le SID, et réduire le Time to

Market en gérant des « petits projets décisionnels »

BI 2.0


SOMMAIRE SOMMAIRE

1. Présentation de Soft Computing






Rappel – Qu’attendons-nous du SI décisionnel de demain ?

Rela

tio

n

à l

a d

on

née

Usag

e

Tech

no

log

ie

Systèmes décisionnels Départementaux

Redondant et vertical

Production

BDD BDD BDD

L’information utile

est considérée comme un savoir

Le savoir c’est le pouvoir

Système en silos Très Technique

Limité et contrôlé Peu d’utilisateurs

Production

Entrepôt de données

Systèmes décisionnels communs

Cohérence et réactivité


est considérée comme une ressource

Système ouvert Orienté données métier

Contrôle faible Hebdo / mensuel

Multi-utilisateurs experts


Des systèmes

Adapté au nouveaux standards de réactivité

Efficace / adapté aux grosses volumétries

transactionnelles

Orienté client (parcours, usages)

Flexible

Fiable

Franchir les limites actuelles des systèmes

Assurer la mise à disposition des informations dans les processus

multicanal (souscription, communication…)

Permettre une consolidation des données temps réel

(aide à la vente, pilotage… )

Gérer l’immédiateté du mobile banking, le nomadisme

Redéfinir le parcours client, gérer en continue la relation

Apporter la flexibilité et la réactivité en terme d’offres…


Risques

Fraude

Conformité

Marketing

Commercial

Historique Volumétrie Temps réel Interaction

Financier

Un SI décisionnel générateur de valeur dans tous les domaines Cas métiers

Rebond commercial

Modélisation

Traçabilité Lutte anti-blanchiment

Contrôles des opérations

Parcours client cross canal

Pilotage

commercial

Alertes client /

conseiller

Liquidités

octroi

Moteur

d’offres

Réseaux sociaux

Pilotage

Financier

Pilotage du risque

Modélisation

Contrôle des opérations

Parcours client cross canal

Rebond commercial

Portail


Un SI décisionnel qui doit nous affranchir du choix entre réactivité et efficacité Cas métiers

Transactionnel

Détection de mouvements de comptes en fonction d’un seuil (exemple : flux créditeur réel

de plus de 4 000 euros)

Alerte au conseiller à J+1

Une réactivité satisfaisante Mais une information brute qui ne

permet pas de différencier le fonctionnement classique d’un client,

d’un mouvement exceptionnel

Décisionnel

Détection de mouvements de comptes anormalement élevés par rapport au comportement

passé du client

Alerte au conseiller entre S+1 et M+1

Une information « intelligente », qui permet de traiter efficacement les

événements Mais une réactivité qui ne correspond pas

au temps commercial et fait perdre des opportunités

Un même constat au final : le conseiller ne traite pas les événements soit parce qu’ils sont trop nombreux, soit parce qu’ils sont trop anciens


Un SI Décisionnel temps réel pour un traitement des événements « chauds » à forte valeur ajoutée

Dépôt sur le compte

Cas métiers

Ce mouvement est-il suspect au regard de la LAB ?

Comportement passé, règles expertes, vérification de la connaissance client

Temps

réel

Cellule LAB / LAT Conseiller

Alerte Demande

d’informations

Un communication multi-canal

et personnalisée

J+1 Ce mouvement est-il exceptionnel ?

Quel est le mouvement moyen du client sur les 6 derniers mois ?

Qui est mon client ?

Profil / produits détenus / canal de communication préféré…

Quelle est la meilleure offre ?

Moteur de préconisation

Quel canal pour cette offre, ce client ?

Priorité de traitement de cette opportunité, réglementation, autres événements clients associés

Soir


Un SI Décisionnel efficace et adapté aux grosses volumétries pour profiter de toutes les opportunités commerciales Cas métiers

Paiement

Ce paiement est-il habituel ? Est-il potentiellement frauduleux ?

Comportement passé du client

Modèle datamining et règles expertes (montant / fréquence / origine…)

Temps réel

Alerte SMS

Blocage

opération

Le client est-il éligible à une facilité de paiement / crédit ?

Scoring à la volée + vérification risque

Solde insuffisant

/ Limite proche Alerte risque

+ offre commerciale

Temps réel Le solde du compte ou autorisation de découvert sont-ils suffisants ?

Tps réel

http://www.google.fr/imgres?imgurl=http://www.lesroisducommerce.fr/zoom.550.550.1497RC12924.jpg&imgrefurl=http://www.lesroisducommerce.fr/Monetique-dir12226/Terminal-paiement-electronique-12924.0000.html&usg=__lkgXjHtdnXvRhuyyfYnlGYt8l3Q=&h=550&w=550&sz=144&hl=fr&start=9&zoom=1&tbnid=Bg8luKDqXjvcZM:&tbnh=133&tbnw=133&ei=XBJeT5u6FIW98gPsl4SUDw&prev=/search?q=terminal+de+paiement+electronique&um=1&hl=fr&sa=N&gbv=2&tbm=isch&um=1&itbs=1

http://www.google.fr/imgres?imgurl=http://www.lormont.fr/IMG/alertesms.png&imgrefurl=http://www.lormont.fr/spip.php?page=alertesms&usg=__1zuEb0sdecp2evHfUurQdO79CU4=&h=303&w=250&sz=15&hl=fr&start=4&zoom=1&tbnid=uLo0UbpL64bcJM:&tbnh=116&tbnw=96&ei=eBZeT_ulEo3w8QPo4bjsDg&prev=/search?q=alerte+SMS&um=1&hl=fr&sa=N&gbv=2&tbm=isch&um=1&itbs=1


Repenser les parcours clients multicanal cohérent et sans rupture Cas métiers

Information / Simulation Souscription Gestion

Le client fait une simulation

de crédit à la consommation Il souscrit à l’offre

Il suit l’avancement de

son dossier en temps réel

Enregistrement de la

simulation

Le client retrouve sa simulation

sur Internet et peut souscrire à l’offre

Il suit l’avancement de

son dossier en temps réel

Il souscrit à l’offre accompagné

par le conseiller à distance

La plate-forme le renseigne

sur l’avancement du dossier

Le client obtient les informations

complémentaires

call back

Le conseiller retrouve le dossier

et conclut la vente en face à face

Le conseiller peut consulter

l’avancement du dossier

Rendez-vous

Relance par e-mail

Abandon

Courrier physique

Envoi de l’offre personnalisée

Abandon

SMS de confirmation

décaissement


Une gestion des actions commerciale peu réactives face aux nouveaux besoins du client

Le plan d’action Commercial est défini en amont (trimestre précédent, année n-1)

Pour préparer les campagnes (supports de communications, déroulés commerciaux)

Pour pouvoir gérer la cohérence de communication afin de ne pas sur-solliciter le client

Le client est « pollué » par des propositions qui ne

tiennent pas compte de son besoin au moment de la

proposition

La banque ne répond pas à ses besoins qui peuvent dès

lors être satisfaits par un concurrent

Plan d’action Commercial

J F M A M J J A S O N D

Cas métiers

Le déclenchement est planifié sans prendre en compte l’évolution des besoins du client

J F M A M J J A S O N D

Campagnes

Contacts

Besoins

Satisfaction client


Vers une gestion de la pertinence des offres en temps réel

Contacts prévus

Le client est ciblé dans plusieurs campagnes tout au long de l’année.

Offre A: Assurance Auto

Offre B: Epargne

Courrier « Joyeux Anniversaire »

Contacts effectifs

Le client se rend en agence car il souhaite souscrire un crédit

Le conseiller recherche la meilleure

proposition de crédit pour son client. Cette information est utilisée pour l’ajustement des

prochains contacts sortants

Offre A : Assurance Auto

Proposition de Crédit

Offre B: Epargne X Offre C:

Assurance Crédit

Courrier « Joyeux Anniversaire »

Satisfaction client

Utilisation d’un moteur d’offres préconisées en tant que socle commun

à tous les contacts client entrants et sortants, quel que soit le canal et accessible en temps réel

Adaptation au besoin du client

Réactivité Efficacité

commerciale

Cas métiers


Un SI réactif, flexible et puissant

Rela

tio

n

à l

a d

on

née

Usag

e

Tech

no

log

ie

Systèmes décisionnels Départementaux

Redondant et vertical

Production

BDD BDD BDD


est considérée comme un savoir

Le savoir c’est le pouvoir

Système en silos Très Technique

Limité et contrôlé Peu d’utilisateurs

Production

Entrepôt de données

Systèmes décisionnels communs

Cohérence et réactivité


est considérée comme une ressource

Système ouvert Orienté données métier

Contrôle faible Réactivité hebdomadaire Multi-utilisateurs experts

Fusion Transactionnel

décisionnel

Synchronisation des SI transactionnels et

décisionnels Agilité et interactivité


est considérée comme un service

Système synchronisé Orienté actions métier

Sécurisé et adapté Temps réel

Multi acteurs



Une BI en cohérence avec les nouveaux modes de consommation et d’accès aux données

La bonne

information

Au bon

moment

dans la bonne

forme

N’importe

où

N’importe

quand

Pour la bonne

personne

Data quality

Gouvernance

MDM

BI anywhere

Cloud

Mobile

Temps réel

Big Data

In memory

BI self service Collaborative

Visualisation

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Business intelligence-dans-la-banque-de-demain

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