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Comment la Société Générale utilise la data et l'intelligence artificielle, en trois exemples

26 octobre 2017

Comment la Société Générale utilise la data et l'intelligence artificielle, en trois exemples

FINANCE Détecter les clients qui s'apprêtent à quitter la banque, écarter moins de personnes des offres de crédit, s'implanter au plus près des utilisateurs. Voici trois exemples très concrets de l’exploitation des données au sein de la Société Générale.

 

Bertrand Cozzarolo, co-directeur de la stratégie, du digital et de la relation client, banque de détail en France de la Société Générale a répondu à ses 3 questions.

 

 

Identifier les clients attirés par la concurrence

Depuis un an et demi, la banque a adopté une nouvelle approche basée sur des algorithmes d'intelligence artificielle en collaborant avec une start-up dont l'identité reste confidentielle. "Le modèle prend désormais en compte des centaines de variables et il n'y a plus un modèle, mais "n" modèles appliqués à "n" populations", explique Bertrand Cozzarolo. "Avec cette approche, la performance a été multipliée par 4", affirme-t-il. Cela signifie que lorsque la banque contactait les 100 personnes d'une liste établie à partir de l'ancien modèle, 10 personnes comptaient effectivement quitter la banque. Désormais, 40 personnes de cette liste de 100 clients prévoient de partir. Avec cette analyse plus fine, la banque est ainsi en mesure de "retenir" davantage de clients. Après une phase de test, la solution est passée à l'industrialisation.

 


Prêter à plus de clients... sans prendre plus de risques

Pour gagner en efficacité, les équipes ont adopté une approche qui couple big data et intelligence artificielle. "Avant nous partions avec une idée préconçue en cherchant des variables. Grâce à la puissance de la machine, on part sans a priori : c'est la puissance de calcul qui détermine quelles sont les variables les plus pertinentes", détaille Bertrand Cozzarolo. Le modèle obtenu offre une analyse du risque plus fine et permet de donner un score vert à des clients qui précédemment étaient exclus du crédit.

 

 

Se rapprocher des clients

Désormais, la banque tente d'éclairer ces acteurs terrain par une approche basée sur la data. "Nous regardons où habitent nos clients, quelle est la distance moyenne entre leur lieu d'habitation et là où nous souhaitons nous implanter. Nous analysons aussi les flux en regardant les usages de leur carte de crédit pour identifier la localisation la plus pratique pour eux", détaille Bertrand Cozzarolo.

 

 

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