Services financiers

Le secteur des services financiers est aujourd’hui complexe, avec une variété d’acteurs spécialisés et généralistes, nouveaux ou historiques, couvrant un large spectre allant des fournisseurs de données jusqu’aux services bancaires, d’investissement ou d’assurance.

Le secteur est confronté à des perturbations majeures liées aux évolutions technologiques, qui modifient la création de valeur dans l’écosystème, le tout dans un contexte de taux bas:

  • Fragmentation de la chaîne de valeur avec des FinTechs innovantes disruptant des segments avec une proposition de valeur supérieure
  • Démocratisation d’un service individualisé de haute qualité, avec des startups offrant des services Premium historiquement réservés aux clients haut de gamme
  • Intensification de la concurrence avec de nouveaux acteurs comme les FinTechs ou les GAFA
  • Impact croissant des réglementations comme celles de l’UE ou du Comité de Bâle

Ces disruptions soulèvent des interrogations pour les acteurs historiques de ce secteur :

  • Comment capitaliser sur les données des clients pour construire une offre personnalisée ?
  • Comment assurer la collecte et la sécurité des données des clients ?
  • Comment positionner mon portefeuille de services par rapport aux acteurs de la FinTechs

Leviers technologiques clés

Machine Learning

Le Machine Learning rassemble toutes les technologies permettant de calibrer automatiquement un modèle pour le rendre plus fiable. L’amélioration de la puissance de calcul et l’augmentation de la quantité de données exploitables permettent d’une part aux ordinateurs d’ajuster automatiquement leurs prédictions et leurs comportements, et d’autre part le développement d’algorithmes prédictifs et décisionnels plus précis et efficaces.

Capteurs & MEMS

La micro-électronique a engendré des progrès fondamentaux dans les capteurs et les actionneurs. Des capteurs plus compacts, moins coûteux, disposant d’intelligence embarquée, avec davantage d’autonomie et parfois autosuffisants en énergie permettent de piloter plus finement les actifs et les chaines de production ou le fonctionnement de systèmes complexes.

Deep Learning

Le Deep Learning est intimement lié aux mécanismes d’interprétation par couches successives ; ce faisant, il s’appuie largement sur les réseaux de neurones. Les nouveaux algorithmes, l’accès à de larges capacités de calcul et la démultiplication de la quantité de données exploitables ont permis des progrès radicaux dans des domaines jusqu’ici réservés à l’humain, comme la vision et le langage.

Cloud

Le Cloud rassemble toutes les technologies permettant le stockage et le traitement à distance, souvent sur des solutions partagées. La mutualisation des coûts matériels et le développement de plateformes donnent accès à toute entreprise à des infrastructures et à des services informatiques flexibles, performants et économiques.

IT modulaire

L’IT modulaire consiste à interfacer et connecter des fonctions interdépendantes mais autonomes. Grâce à des systèmes ouverts et à la standardisation des moyens de communication (APIs), la flexibilité des systèmes d’information est accrue, leur évolution accélérée.

Blockchain

La Blockchain est une technologie de stockage et de transmission d’informations sans organe de contrôle, basée sur l’enrichissement progressif et inviolable d’une chaine de blocs. Cette infrastructure décentralisée offre des possibilités prometteuses d’authentification et d’établissement d’une chaine de confiance, éléments indispensables à l’heure d’Internet.

Exemples d’accompagnement d’eleven auprès d’acteurs du secteur

Pour une banque de détail, eleven a créé un modèle permettant à une banque d’améliorer sa connaissance clients

Pour un leader bancaire Français, eleven a développé plusieurs modèles innovants pour améliorer l’efficacité de ses campagnes marketing