2. le traitement des donnes,
l'arrivée des outils « intelligents »
Ces techniques ont d'abord été utilisées
pour résoudre les problèmes de segmentations.
Elles ont évolue à mesure que la puissance des
ordinateurs a augmente. Grâce aux progrès de l'informatique, les
systèmes deviennent plus performants. Ils permettent un meilleur
traitement de quantités très importantes d'informations avec une
simplification accrue des opérations.
2.1 Les agents intelligents
Le système d'information d'une banque constitue un vrai
capital commercial. Les techniques statistiques traditionnelles
confrontées à l'abondance et à la diversité des
données se révèlent insuffisantes pour traiter en
profondeur cette masse de renseignements. Les systèmes à base
d'intelligence artificielle, de par leur structure non figée et
évolutive s'accommodent de connaissances imprécises et mouvantes.
Ils établissent des profils sociologiques de clients, facilitant la
segmentation ainsi que la mesure de la sensibilité des produits sur
chaque segment.
Les agents intelligents sont capables de trouver l'information
nécessaire, et d'en négocier le prix avant de la transformer en
valeur ajoutée pour l'institution.
On ne parle ci-dessus que les agents intelligents pour les
applications liées aux interfaces avec les clients. Les mêmes
techniques s'appliquent aux procédures internes.
Les champs d'applications peuvent être : la
comptabilité, le contrôle de gestion, la
sécurité...
2.2 Les réseaux neurones
Ils fonctionnent et stockent les informations comme le cerveau
humain constitué certaines de milliards de neurones. Chaque neurone est
de conception simple. Une série de récepteurs est
connectée au noyau.
Quand la combinaison des charges envoyées par les
récepteurs atteint un certain seuil, le noyau réagit. Cette
réaction peut se propager à un autre ensemble de neurones ou
à des dispositifs extérieurs, comme les muscles. Les seuils
« corrects » qui font réagir chaque neurone peuvent
représenter la couche d'entrée constituée par les
variables des problèmes pose.
2.3 Les systèmes experts
La philosophie des systèmes experts consiste à
intégrer dans un programme informatique les connaissances et
expériences des meilleurs spécialistes d'un domaine
spécifique internes/externes à une entreprise. Ils s'articulent
autour d'une base de connaissances qui reproduit l'expérience et le
« savoir faire » des meilleurs professionnels de
l'entreprise.
Le moteur d'inférence provient de l'outil informatique
mis la disposition de l'expert.
Son rôle consiste a exploiter les connaissances de la
base de données en reconduisant des raisonnements et en déduisant
de nouveaux.
Les deux parties constitutives d'un système expert sont
indépendantes. Les systèmes examinent aussi bien des
données qualitatives que quantitatives à partir desquelles ils
déduisent un profil de situation et estiment le risque
associé.
Dans le secteur de la banque, il contribue à une
réduction des coûts à travers une meilleure
évaluation des risques, une assistance lors des taches non
répétitives et d'activités de formation assistée
par ordinateur.
Ils facilitent la différenciation stratégiques
et l'acquisition d'une forte position concurrentielle par un conseil
adapté au client et une meilleure diffusion de l'expertise à
travers les institutions.
Ils aident par exemple, les attachés de
clientèle à déterminer le choix d'acceptation du
crédit.
Les systèmes experts pondèrent les attitudes
caractérisant le client, en fonction du risque statistique.
Fondés sur la technologie, ils permettent de traiter les ménages
d'une manière personnalisée en étudiant les risques au
cas. Préalablement à l'action d'un crédit, ils
analysent :
ü Le risque en fonction de l'historique du client
ü Le risque statistique ou score rapport des populations
étudies dans le passé
ü Le risque de capacité de remboursement du client
ü La cohérence générale et la
logique de la demande du client pour son financement
Certains systèmes experts reposent sur des
théoriques mathématiques extrêmement
élaborées, ces modèles permettent de construire des outils
fins de prévisions sur le marché commerciales. Dans les
institutions aussi différentes que la Société
Générale, le CIC (Crédits Industriel et Commercial), il
est largement utilise pour augmenter les compétences de diagnostic et de
conseil des collaborateurs en relation avec la clientèle dans le cadre
de la gestion patrimoniale ou encore de la préparation à la
retraite.
Pour J.-P. Doumeng, Directeur de la communication et du
développement du Celetem, « la technologie est rentrée
de manière transversale dans les modes existants, à travers
l'outil informatique, facilitant, la simulation et le diagnostic
client. »
Les utilisateurs disposent désormais d'outils
très puissants permettant de répondre en quelques secondes
à des interrogations complexes et d'aborder le client de manière
personnalisée. Ils se trouvent confrontés à profond
bouleversement dans leurs méthodes de travail remettant en cause la
relation commerciale traditionnelle. Cet inconvénient est facilement
surmontable, à condition que la mutation technologique reçoive un
accompagnement de la part d'un spécialiste portant sur l'ensemble des
aspects fonctionnels, techniques et managériaux.
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