Services financiers

Notre vision

La data est au cœur du métier des acteurs des services financiers.

La banque, l’investissement et l’assurance affichent en général une maturité data et IA plus élevée que les autres secteurs. Après des progrès considérables dans l’exploitation à grande échelle de leurs données internes, ces acteurs se tournent désormais vers les données externes, tout en définissant une gouvernance data et IA adaptée, dans un contexte de réglementation croissante (RGPD, Data Act, AI Act). Ils font encore face à d’importants défis de transformation, par exemple :

• les fonctions risques et conformité continuent d’améliorer leurs processus grâce à une meilleure exploitation des données (détection et prévention de la fraude, gestion du risque opérationnel, IA responsable et de confiance, Data Act et AI Act, etc.) ;
• les sociétés de gestion et d’investissement évoluent rapidement grâce aux données alternatives (identification de prospects à partir des données de transaction des entreprises, sélection d’opportunités d’investissement, exploitation de données satellites, etc.) ;
• les banques de détail adoptent des outils et des modèles de data science pour améliorer leurs ventes et leurs offres en ligne (next best offer et next best action, attrition, scoring, etc.) ;
• les banques privées renforcent leur KYC grâce à un usage avancé des données ;
• les assureurs affinent leur estimation des risques grâce à des modèles d’apprentissage automatique prédictifs.

Notre offre

Emerton Data accompagne les acteurs des services financiers avec :

• des stratégies data et IA pour transformer une fonction (par exemple le pricing, le marketing ou les sinistres) ;
• la conception et le développement de plateformes de données ;
• des cas d’usage sur les données clients (marketing mix modelling, scoring, pricing, veille de marché, KYC, attrition, valeur vie client, etc.) ;
• des cas d’usage data au service de l’efficacité (gestion des sinistres, gestion des risques, lutte contre la fraude, etc.) ;
• des cas d’usage data liés à la durabilité et à l’ESG ;
• la gouvernance et le modèle opérationnel d’une IA responsable (approche stratégique, organisation et approche technique de l’équité, de la robustesse et de l’explicabilité des modèles d’IA) ;
• des approches open data et données alternatives.