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Sommaire du dossier sur la maîtrise des données et les organisations data-driven :
- Organisation data-driven : maîtrisez les données !
- Les 3 piliers de la gouvernance des données : connaissance, qualité et conformité
- 3 outils dédiés au traitement des données et des métadonnées
- Travail et données : ces métiers qui contribuent à rendre leur organisation data-driven
- Banque data-driven : pour la Société Générale, la donnée est un actif stratégique
- Comment Manutan a mis la maîtrise des données au coeur de sa stratégie
Devenir une banque data-driven
Malgré son âge vénérable, la Société Générale fait figure de précurseur en matière d’exploitation de données. Le groupe bancaire, fondé en 1864, a décidé d’investir le territoire de la data en 2014.
Il a également fait le choix d’y mettre les ressources nécessaires : aujourd’hui, plus de 1 000 experts de la donnée dont 65 responsables travaillent sur tout le cycle de la donnée dans l’ensemble des métiers et de ses implantations géographiques. Un chantier d’envergure pour un groupe qui compte plus de 30 millions de clients présents dans 61 pays.
La Société Générale a ainsi déployé plus de 330 cas d’usage de la donnée et de l’intelligence artificielle en production, dont près de 170 sont fondés sur de l’intelligence artificielle.
« L’usage accru et responsable des données, notamment avec l’intelligence artificielle, est un levier stratégique sur lequel Société Générale entend continuer de capitaliser pour adapter et améliorer ses modèles de distribution et de production existants, mais aussi inventer et faire grandir de nouveaux business modèles alternatifs », explique Frédéric Oudéa, directeur général de la Société Générale ; « devenir une banque data-driven, avec une utilisation responsable des données, est au cœur de notre agenda stratégique ».
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Outils de préparation de données
Considérée comme « un actif stratégique », la donnée est donc au cœur de la stratégie de la banque data-driven. Cela passe par la capacité de construire un patrimoine unique de données en ayant recours à des outils de préparation de données pour les utiliser de manière collaborative et auditable, notamment dans le suivi de la conformité et la production des différentes obligations réglementaires.
Cela passe également par l’agilité à produire, à partager et à utiliser massivement des indicateurs en temps réel sur les différents processus pour les prises de décisions. Le recours au machine learning, quant à lui, a pour objectif de personnaliser les « propositions de valeurs clients » tout en respectant les enjeux de protection des données.
À l’image de ce qu’il s’est passé dans de nombreux secteurs de l’économie lors de la pandémie de Covid-19, « l’accélération des usages digitaux a été accentuée par la crise sanitaire sur tous les segments de clientèle. Les données et l’intelligence artificielle sont en train de remodeler le secteur financier », souligne la SG.
C’est notamment vrai pour améliorer l’expérience client avec des conseils personnalisés et des recommandations adaptées. L’intelligence artificielle permet une connaissance fine de la clientèle et, dans une certaine mesure, d’anticiper ses attentes en lui suggérant des propositions commerciales personnalisées.
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IA et conseils personnalisés pour engager les clients
Parmi les plus de 330 cas d’usage de la donnée en production, figurent des scénarios qui s’adressent aux différents clients de la banque, qu’il s’agisse des particuliers, des entreprises ou des investisseurs : applications d’entrée en relation, reconnaissance faciale et biométrique, outils d’analyse de saisie des activités de marché… Ainsi, la solution Personetics dédiée à la personnalisation des données financières a pour objectif de favoriser l’engagement des clients.
« Grâce à l’intelligence artificielle, cette plateforme apporte des conseils personnalisés et précis aux clients, fondés sur leurs informations et habitudes financières, afin de leur simplifier la vie », précise la Société Générale.
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Et pour mener à bien son chantier, le groupe bancaire a dû engager « un programme d’appropriation stratégique pour permettre une compréhension approfondie de l’IA ».
Ce programme mené à l’échelle mondiale a permis en moins d’un an de former près de 5 000 collaborateurs dans 25 pays. Le prix à payer pour devenir une banque data-driven.
