Mais voici la vérité: comprendre les éléments clés de l’amélioration desdonnées de transaction est essentiel pour les entreprises du secteur financier.Que vous soyez une néobanque, une start-up fintech ou une banque traditionnellequi cherche à offrir une expérience client améliorée, maîtriser l'ABC de labanque numérique peut être une situation à quitte ou double.
Alors, comment donnez-vous du sens à tout cela ? Qu’est-ce quel’enrichissement des données bancaires ? Ou des données transactionnelles ?Décomposons cela ensemble, de A à Z, et explorons les termes et concepts clés àconnaître absolument dans le monde de la fintech.
A – API (Application ProgrammingInterface)
Les API sont la colonne vertébrale de la banque moderne. Elles rendentpossible une communication sécurisée entre les systèmes logiciels, permettantaux banques, aux entreprises de technologie financière et aux développeurstiers de partager des données et des fonctionnalités. Dans le contexte desdonnées de paiement, les API sont essentielles pour l'enrichissement destransactions, permettant aux systèmes d'accéder aux données brutes destransactions et de les améliorer avec des informations significatives.
Par exemple, Tapix est un service d'API REST basé sur le cloud qui fournitaux banques et aux fintechs un enrichissement des données de transaction leurpermettant de construire leurs propres solutions en plus de ces données.
B – Bilan comportemental
Le bilan ou l’analyse comportementale se concentre sur la compréhension desactions et des préférences des clients à travers les données. En analysant lesmodes de paiement – par exemple lafréquence des achats en ligne par rapport aux achats en magasin ou la fréquencedes achats récurrents – lesinstitutions financières peuvent adapter leurs efforts marketing, recommanderdes produits personnalisés et prévoir les besoins futurs.
Par exemple, Netflix utilise l’analyse comportementale pour recommander descontenus personnalisés, démontrant comment les données améliorent l’engagementdes utilisateurs. Les banques peuvent l’utiliser pour prévoir les besoins de leurs clients et offrir des services appropriés comme le cashback, ouéviter des problèmes potentiels.
C – Catégorisation
La catégorisation transforme les données brutes de paiement eninformations exploitables et est absolument vitale pour une améliorationprécise des paiements. Les transactions sont triées en groupes significatifs,tels que les restaurants, les services publics ou les voyages, sur la base derègles prédéfinies et de modèles d'apprentissage automatique.
Pour les clients, cela signifie des statuts financiers clairs et faciles àcomprendre. Les applications bancaires comme Revolut ou bunq catégorisentautomatiquement les transactions, aidant ainsi le budget de l’utilisateur etgérant efficacement sa vie financière.
D – Degré de qualité des données
La qualité des données est essentielle pour une prise de décision précisedans la fintech. Sans données propres, cohérentes et complètes, toute analyseou tout effort d'enrichissement entraînera des résultats erronés puisque laqualité des résultats est directement corrélée à la qualité des données misesen banque.
E – Écosystème financier intégré
La finance embarquée désigne l'intégration de services financiers dans desplateformes ou des applications non financières. Cela permet aux entreprisesd'offrir des fonctionnalités de type bancaire directement dans leur écosystème,comme les paiements, les prêts ou les assurances. Par exemple, les applicationsde covoiturage comme Uber intègrent des options de paiement et des programmesde prêt de chauffeurs à leur plateforme, ce qui simplifie les transactions etaméliore l'expérience utilisateur. De nombreuses banques numériques commeRevolut ont commencé par la finance embarquée avant d’obtenir leurs propreslicences.
La finance embarquée remodèle la banque numérique en permettant desinteractions financières transparentes et contextuelles.
F – Filtrage des fraudes
Dans ce cas particulier, les données de paiement améliorées changent ladonne, la détection des fraudes n'étant que la partie visible de l'iceberg. Enfournissant plus de contexte sur chaque transaction, comme le type decommerçant, l'emplacement et la fréquence, les algorithmes de détection defraude peuvent identifier plus précisément les anomalies.
G – Gestion bancaire verte
La banque verte désigne les pratiques financières qui privilégient ladurabilité environnementale en soutenant des initiatives écologiques et enréduisant l'empreinte carbone des opérations bancaires. Cette approche comprendune série de stratégies visant à promouvoir la responsabilité environnementaleau sein du secteur financier, telles que le suivi de l'empreinte carbone, la compensation automatique du carbone, les cartes depaiement écologiques, les prêts et hypothèques écologiques ou les optionsd'investissement durable.
H – Hyper-personnalisation
L'hyper-personnalisation bancaire implique de tirer parti de l'analyse avancéedes données et de l'intelligence artificielle pour fournir des produits, desservices et des expériences hautement adaptés aux clients individuels. Cetteapproche va au-delà de la segmentation traditionnelle et des MCC en utilisantdes données en temps réel pour répondre aux besoins et préférences uniques dechaque client. Cela nécessite également une utilisation complète des données,des analyses en temps réel et une intégration de l'apprentissage automatiquequi peut prédire les comportements et les préférences des clients, permettantun engagement proactif et des offres.
I – Informations d’entrée
Les données d'entrée désignent l'information transactionnelle brute que lesinstitutions financières recueillent auprès de diverses sources. Ces donnéesservent de base pour générer des informations significatives par le biais deprocessus d'enrichissement. La qualité et l'exhaustivité des données d'entréesont cruciales, car elles influencent directement l'exactitude et la valeur del'information. Les sources courantes de données d'entrée comprennent lestransactions par carte et les retraits aux distributeurs, les virementsbancaires ou les paiements QR.
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J – JSON (notation d’objetJavaScript)
JSON est un format de données léger largement utilisé pour l'échange dedonnées entre systèmes. Dans la fintech, JSON est le format préféré des APIfournissant des données de paiement enrichies en raison de sa simplicité et desa compatibilité.
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K – Know Your Customer (KYC)
Connaître son client (Know Your Customer) est un processus fondamental deréglementation et de conformité utilisé par les institutions financières, lesentreprises de technologie financière et les entreprises pour vérifierl'identité de leurs clients. L'objectif principal de KYC est de prévenir lescrimes financiers tels que la fraude, le blanchiment d'argent et le vold'identité. Les données de paiement améliorées peuvent apporter une couchesupplémentaire dans ce processus en fournissant des informations plusapprofondies sur le comportement des clients, telles que les habitudes dedépenses et les anomalies transactionnelles.
L – Libellé des données
L'étiquetage consiste à étiqueter les transactions avec des attributsspécifiques, tels que « dépenses d'entreprise », « dépenses personnelles » ou «paiements récurrents ». Cela aide les clients à mieux comprendre leurshabitudes financières et permet aux entreprises d'analyser les données depaiement avec une plus grande précision. Les données améliorées sont égalementutilisées dans de nombreux outils PFM (gestion des finances personnelles) dansles applications bancaires numériques de Revolut, Raiffeisen ou bunq.
M – Mention du commerçant
Des noms de commerçants précis sont essentiels pour fournir de la clarté dansles dossiers de paiement numériques. Ils garantissent que les clients peuventfacilement reconnaître et comprendre leurs transactions, réduisant ainsi laconfusion et renforçant la confiance dans les services financiers. Au lieud'afficher une description vague comme « PAYPAL *ABOUTYOUSEC », un nomcommercial précis le présenterait comme « ABOUT YOU », identifiant clairementle commerçant.
Un nom précis aide dans de nombreux cas, comme celui de se conformer auxNormes révisées AN 4569 de Mastercard sur l'affichage de données améliorées sur lescommerçants.
N – Normalisation des données
La normalisation garantit que les données de paiement provenant dedifférentes sources sont normalisées pour des raisons de cohérence,d'exactitude et de convivialité. Elle harmonise diverses terminologies, formatset catégories, rendant les données uniformes et fiables pour l'analyse. Parexemple, une transaction étiquetée « épicerie » dans un ensemble de données et« supermarché » dans un autre serait normalisée à une seule catégorie, comme «Épicerie ». Ce processus est essentiel pour les institutions financières et lesentreprises de technologie financière qui traitent de grandes quantités dedonnées de transaction provenant de multiples passerelles de paiement, banqueset processeurs.
O – Open Banking
L'open banking permet à des fournisseurs tiers d'accéder aux donnéesfinancières via des API sécurisées, avec le consentement de l'utilisateur. Ils'agit d'une initiative réglementaire visant à promouvoir la transparence, laconcurrence et l'innovation dans le secteur des services financiers. Enpermettant aux clients de partager leurs données bancaires avec des tiersautorisés, l’open banking permet aux utilisateurs de bénéficier de solutionsfinancières sur mesure. De plus, l’open banking pose les bases defonctionnalités innovantes comme la gestion des abonnements.
P – Processeur de paiement
Les processeurs de paiement s'occupent des aspects techniques destransactions, tels que l'autorisation, la compensation et le règlement,agissant comme intermédiaire entre les commerçants, les clients et les banques.Ils veillent à ce que les fonds soient transférés de façon sécuritaire etefficace du compte d'un client au compte d'un commerçant. Stripe, PayPal etAdyen sont des exemples de processeurs de paiement de premier plan.L'enrichissement des données des processeurs de paiement permet d'approfondirles connaissances sur les comportements de dépenses et les performances descommerçants, en particulier en aidant les commerçants cachés derrière lespasserelles de paiement.
Q – Questions sur les données
Les données interrogeables (« queryable data ») sont structurées etorganisées pour faciliter la recherche, le filtrage et l'analyse efficaces. Dans le contexte de grands ensembles de données comme les enregistrements depaiement, les données interrogeables permettent aux institutions financièresd'extraire rapidement des informations et de prendre des décisions fondées surdes données sans intervention manuelle ni retard. Par exemple, les bases dedonnées SQL et les plates-formes Big Data comme Snowflake et Elasticsearch permettent des requêtes complexes sur des ensembles dedonnées massifs en temps réel. Cette capacité est essentielle pour divers casd'utilisation, par exemple pour segmenter les clients en fonction de leurshabitudes de dépenses, identifier des tendances dans différentes régionsgéographiques et suivre les mesures de performance.
R – Règlements récurrents
Les paiements récurrents sont des transactions automatiques qui ont lieu àintervalles réguliers, permettant aux clients d'autoriser les entreprises àretirer des fonds de leurs comptes selon un calendrier prédéterminé. Ce modèleest fondamental dans les services par abonnement, les services publics etd'autres secteurs nécessitant une perception uniforme des paiements. Lesplateformes bancaires numériques ont intégré des fonctionnalités de paiementrécurrentes pour améliorer l'expérience utilisateur.
Pour que les paiements récurrents fonctionnent parfaitement, il est essentiel de disposer d'un étiquetage abonné approprié grâce à des données de transactionaméliorées.
S – Segmentation des données
La segmentation divise les données en groupes significatifs en fonction dedivers critères tels que la démographie, les habitudes de dépenses, lafréquence des transactions, l'emplacement géographique et même les préférencesde mode de vie. Cette approche analytique transforme les données brutes eninformations exploitables, permettant aux entreprises de mieux comprendre leurclientèle et de répondre à leurs besoins spécifiques. En analysant les donnéesde paiement, les banques peuvent identifier les populations sous-bancarisées etcréer des produits adaptés à leurs comportements financiers, comme desmicro-crédits ou des comptes sans fioritures.
T – Traitement enrichi destransactions
L'enrichissement des données sur les transactions transforme les données brutes,souvent désordonnées, en informations exploitables en ajoutant des informationscontextuelles telles que les noms des commerçants, les catégoriesd'entreprises, les géolocalisations et les descriptions des transactions. Ceprocessus permet aux institutions financières de mieux comprendre lecomportement des clients, de rationaliser leurs opérations et d’offrir desservices sur mesure qui stimulent l’engagement et la satisfaction. En analysantles données, les banques peuvent identifier les tendances des dépenses, prévoirles besoins des clients et concevoir des produits qui répondent à descomportements spécifiques, comme des cartes de crédit axées sur les voyagespour les voyageurs fréquents ou des recommandations d'épargne pour lescatégories les plus dépensières.
Tapix se spécialise dans les services avancés d'enrichissement des donnéesde transaction, offrant des API qui s'intègrent parfaitement dans les systèmesbancaires à l'intérieur de nombreuses couches, telles que l'ajout de détailscomplets sur les commerçants, l'amélioration des données avec des informationsde géolocalisation, l'attribution de catégories précises ou l'ajout defonctionnalités telles que le localisateur de guichets automatiques ou letraceur d'empreinte carbone.
U – URL
Une adresse URL dans le contexte des données de paiement fait référence àl'adresse Web associée à une transaction, souvent utilisée pour fournir desdétails supplémentaires sur un commerçant ou un fournisseur de services. L'enrichissement URL aide à faire correspondre les transactions de paiementavec des sites Web marchands précis et vérifiés. En veillant à ce que chaqueentrée de paiement contienne une adresse Web pertinente, ces données aident lesinstitutions financières à améliorer la clarté, à réduire la confusion chez lesclients et à améliorer les efforts de détection de la fraude.
V – Visualiseurs de données
Les outils de visualisation jouent un rôle important dans la transformationde données de paiement complexes en formats facilement digérables, tels que destableaux de bord interactifs, des graphiques et des graphiques. Ces outilspermettent aux décideurs de cerner les tendances, de surveiller le rendement etde concevoir des stratégies efficaces en toute confiance. Les applicationsbancaires comme Revolut ou bunq utilisent la visualisation pour aider lesutilisateurs à comprendre leurs habitudes de dépenses, leurs performancesd'investissement et les progrès de l'épargne. Des fonctionnalités telles queles diagrammes circulaires pour la catégorisation des dépenses rendent lesdonnées financières intuitives et attrayantes.
W – Wallet : frais de retrait
Les frais de retrait sont des frais imposés par les institutionsfinancières lorsque les clients retirent de l'argent aux guichets automatiques,aux succursales bancaires ou à d'autres points d'accès en espèces. Ces fraispeuvent varier en fonction de facteurs tels que la méthode de retrait, lemontant de la transaction et si le distributeur ou la banque se trouve dans leréseau du client.
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X – XML (eXtensible Markup Language)
Alors que JSON domine les API modernes en raison de sa nature légère et desa facilité d'utilisation, XML (eXtensible Markup Language) reste un outilvital dans les systèmes existants et les industries spécifiques nécessitant desformats de données robustes et hautement structurés. XML est largement utilisédans les systèmes de données de paiement pour assurer la compatibilité avec lesanciennes plates-formes tout en maintenant une structure lisible par machinequi prend en charge des hiérarchies de données complexes. Dans le traitementdes paiements, XML joue un rôle clé en facilitant les transactions entre lessystèmes qui n'ont pas encore migré vers des API modernes.
Y – Yeux sur les dépenses annuelles
Un aperçu annuel des dépenses est un résumé financier qui fournit auxutilisateurs une ventilation complète de leurs habitudes de dépenses au coursde la dernière année. Cette fonctionnalité, couramment présente dans lesapplications bancaires numériques comme Monzo et les outils de finances personnelles, aide lesparticuliers et les entreprises à analyser leur comportement financier, àoptimiser leurs budgets et à planifier leurs dépenses futures.
Z – Zéro délai de détection
La détection Zero-day utilise des données de paiement améliorées et desanalyses avancées pour identifier les vulnérabilités, les risques ou lesmenaces dès leur apparition, fournissant aux institutions financières unmécanisme de défense proactif. En analysant les modèles transactionnels, enidentifiant les anomalies et en corrélant les points de données, les systèmesde détection zero-day peuvent identifier les problèmes qui pourraient autrementpasser inaperçus jusqu'à ce que des dommages importants surviennent. Celagarantit également la conformité aux cadres réglementaires tels que la DSP2 etles lignes directrices anti-blanchiment (LBA).
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