Tendances du marché de Externalisation de l'analyse des données Industrie
Ladoption croissante de lexternalisation de lanalyse des données au sein de BFSI stimule le marché
- Dans le secteur bancaire, lanalyse des données peut être utilisée à diverses fins, depuis lamélioration de la cybersécurité jusquà la réduction de la perte de clientèle. Encore plus de données provenant de sources externes, telles que l'implication commerciale, réglementaire et des médias sociaux, peuvent être consultées par les banques et utilisées pour leurs opérations après avoir été traitées et évaluées. Par exemple, la Redwood Credit Union de Santa Rosa, en Californie, a découvert que les données sociales étaient cruciales pour l'octroi de prêts automobiles. Auparavant, il prenait en compte la cote de crédit et l'historique des achats automobiles d'un membre lorsqu'il accordait l'approbation préalable de tels prêts tous les deux ans. Lentreprise a rapidement découvert quil existait un indicateur bien plus fiable et a modifié la fréquence doctroi des approbations préalables.
- Le Big Data a un impact considérable sur les activités des banques en contact avec les clients et en back-of-house. Il est essentiel pour effectuer des tâches de gestion des risques, qui incluent la détermination de la probabilité qu'une transaction donnée soit frauduleuse ou présente un risque de crédit. Pour chaque transaction, les systèmes d'analyse de données peuvent examiner des milliers de variables, telles que les antécédents de crédit des candidats, leurs activités de prêt antérieures, leurs activités de carte de crédit passées ou des éléments spécifiques de leurs antécédents de crédit. Cela permet aux employés de la banque de faire des prévisions éclairées sur les aspects de risque des interactions. La probabilité de défaut d'environ 9,5 millions de prêts hypothécaires a été calculée par le Corporate Investment Group (CIG) de Bank of America à l'aide d'une méthode d'analyse de données, réduisant ainsi le temps de calcul de 96 à 4 heures.
- La Financial Conduct Authority et la Banque dAngleterre ont informé le public de leurs tentatives de modification de la collecte de données lannée dernière. Le document suggère des avancées significatives en matière de collecte de données au cours des dix prochaines années pour fournir aux autorités de meilleures données tout en réduisant la pression sur les entreprises. L'énoncé de vision visant à modifier la collecte de données de la Banque et de FCA reflète le mieux cet objectif qu'ils obtiennent les données dont ils ont besoin pour accomplir leur mission, au coût le plus bas possible pour l'entreprise.
- De plus, lors de la conférence ABA pour les banquiers communautaires, la Banque de Botetourt, la Farmers Bank d'Appomattox et Select Bank Trust ont annoncé leur sélection de KlariVis, une plateforme logicielle d'analyse de données unique et exclusive créée par des banquiers pour des banquiers. En localisant et en rendant accessibles les données révolutionnaires des institutions financières communautaires, KlariVis leur permet de prendre des décisions plus stratégiques et plus éclairées. Les banques comme Select Bank Trust bénéficient d'un aperçu meilleur et immédiat des variables telles que la croissance des dépôts, des prêts et des revenus grâce à la compilation et à l'agrégation automatiques de données exploitables par KlariVis. Les banques communautaires peuvent utiliser les données pour prendre des décisions à tous les niveaux, ce qui leur confère un avantage significatif sur leurs concurrents sur le marché actuel.
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La région Asie-Pacifique devrait connaître la croissance la plus rapide
- Lanalyse Big Data est rapidement adoptée pour prédire les activités, les tendances et les comportements des clients futurs. L'analyse Big Data identifie les informations existantes, crée des connexions entre les points et les ensembles de données et nettoie les données. Les principales sociétés informatiques et organisations d'analyse du secteur établissent des pratiques de ML et créent des solutions d'IA verticalement spécifiques, que les modèles d'IA/ML et d'analyse renforcent.
- L'utilisation croissante de l'analyse est nécessaire, car les données issues de la pénétration sociale croissante contiennent des modèles cachés qui ne peuvent pas être découverts à l'aide des techniques d'analyse conventionnelles. We Are Social rapporte que la pénétration active des réseaux sociaux en Chine et aux États-Unis l'année dernière était respectivement de 64,6 % et 72,3 %, démontrant un volume important de génération de données nécessitant des analyses. Les entreprises du pays sont encouragées à choisir lexternalisation de lanalyse des données.
- Avec TCS produisant 2 milliards de dollars grâce aux services d'analyse, l'Inde est devenue le principal producteur de revenus du marché de l'analyse. Des entreprises comme India Inc., dirigées par TCS, Genpact et Wipro, investissent également massivement dans ce domaine, élargissant les services disponibles. En outre, environ 47 % des revenus analytiques de l'Inde proviennent des exportations vers les États-Unis, tandis que le Royaume-Uni, qui occupe la deuxième place, génère 9,6 % de ses 27 milliards USD de revenus d'externalisation globaux.
- Lanalyse approfondie des données et la haute technologie ont été largement utilisées en Chine pour aider les décisions politiques gouvernementales, notamment dans la lutte en cours contre le COVID-19. L'analyse avancée des données a généré une carte des flux de personnes basée sur la plate-forme de données, en particulier pour les personnes entrant et sortant de la province du Hubei ou d'autres zones d'épidémie, afin de déterminer avec qui ces personnes avaient été en contact étroit ; ces cartes suivaient les déplacements de ceux qui avaient été testés positifs au coronavirus au cours des 14 jours précédents. Le gouvernement local et la communauté pourraient mettre en œuvre des mesures défensives en raison de ces résultats.
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