Le 29 septembre, en matinée, Fundsquare et Numen Europe analyseront les challenges et les opportunités du big data pour l’industrie des fonds au cours d’un événement unique.

On peut ployer sous des volumes de données et ne pas savoir qu’en faire. C’est le cas dans nombre de secteurs. Et l’industrie des fonds n’y échappe pas. «Les données sont là, mais ne sont que trop rarement croisées, constate Olivier Portenseigne, Managing Director & Chief Commercial Officer, Fundsquare. Il s’agit de les examiner, dans le but de tirer des indicateurs afin de prendre de meilleures décisions. Dans le domaine de la gestion de fonds, c’est pour mieux connaitre les clients, un élément clé de la relation commerciale, mai aussi de mieux informer les clients sur les produits.»

Jeudi 29 septembre, en matinée, au cours d’un événement à Luxembourg, Fundsquare et Numen Europe présenteront au marché les challenges et les opportunités de data analytics au cours de l’événement «Enterprise Data & Data Analytics. Les challenges et les opportunités du Big Data pour l’Industrie des Fonds».

Fundsquare et Numen proposent leurs compétences respectives. Le premier facilite et automatise les relations entre les différents intervenants de l’industrie des fonds -centralisation et diffusion efficiente des données, transmission des rapports réglementaires, standardisation et optimisation des procédures relatives à la gestion des ordres. Le second, opérateur de confiance, spécialiste européen en BPO (Business Process Outsourcing) et dématérialisation, apporte son expertise en gestion documentaire des entreprises -numérisation, dématérialisation, extraction automatique des données et gestion électronique des documents pour des entreprises et organisations de toutes tailles et dans tous les secteurs. Fundsquare et Numen se connaissent bien pour avoir mis en place une solution de traitement automatisé des ordres papier sur les fonds d’investissement en 2014.

«En captant et analysant un maximum de flux de données sur ses clients, l’entreprise peut non seulement dégager des profils génériques et concevoir des services spécifiques, mais aussi personnaliser ces services et les actions marketing qui y seront associées, explique David Gray, Deputy General Manager, Numen Europe. L’objectif est de dégager des modèles susceptibles de prévoir les besoins des clients afin de leur fournir des services personnalisés en temps réel.»

L’analytics peut être descriptif, prédictif, voire prescriptif. Le premier, le descriptif a pour objectif de fournir des éclaircissements sur ce qui se passe maintenant. Le deuxième, l’analytique prédictif contribue à modéliser et prévoir ce qui est susceptible de se produire. Le troisième, l’analytique prescriptif est le domaine de l’analytique métier, qui recherche la meilleure approche pratique d’une situation donnée.

Le data analytics se distingue du big data par le prisme, l’objectif et la focalisation des analyses. Pour Fundsquare et Numen, seule la finalité compte. L’industrie des fonds cherche à extraire davantage d’information provenant de ses données, à mieux connaître ses clients et, in fine, à rationaliser et optimiser ses processus opérationnels à travers l’extraction de données et le data mining. Tout porte à une telle évolution, ne serait qu’au niveau réglementaire. MiFID II, par exemple, vise une meilleure transparence des produits, la délivrance de conseils indépendants, les commissions perçues par les intermédiaires qui vendent des fonds, la gouvernance et la stabilité des produits de placement… Tout se tient. Pour l’industrie des fonds, cela signifie mieux connaitre les clients pour mieux designer les produits et améliorer la gestion et la transparence envers les clients sur les produits.

«Nous sommes au début d’une révolution de l’industrie des fonds, pense Olivier Portenseigne. Et notre proposition en tient compte. Nous explorons en effet la possibilité d’inclure le machine learning, ce vaste champ d’étude qui donne aux ordinateurs la capacité d’apprendre sans être explicitement programmé. Un nouveau champ à explorer !»

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Le data analytics en support de l’industrie des fonds
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