1) Optimisation de la stratégie de pricing :
Chez BNP Paribas Personal Finance, une des filiales faisait face à des défis croissants liés à la rentabilité des crédits à la consommation vendus. J'ai identifié une opportunité d'amélioration en proposant une tarification adaptée, qui prenait en compte de manière plus fine le risque d'impayé associé à chaque client.
Bien que certaines parties prenantes aient exprimé des réserves initiales, craignant que cette nouvelle approche puisse avoir des conséquences imprévues, j'ai su les convaincre grâce à une démarche fondée sur les données et l'utilisation d'analyses rigoureuses.
J'ai présenté une solution claire, explicable et facilement applicable, et la nouvelle stratégie a été déployée en juillet 2023. Plus d'un an après sa mise en place, les résultats montrent une amélioration significative de la rentabilité et une baisse des impayés. Ce succès a renforcé la performance de la filiale et instauré une dynamique de monitorage et d'amélioration continue.
2) Détection de fraudes chez Air France-KLM :
Lors de mon expérience chez Air France-KLM, j'ai dirigé un projet visant à améliorer la détection de fraudes dans le programme de fidélité d'une filiale du groupe. Avant notre intervention, les transactions n'étaient pas priorisées, et les équipes opérationnelles ne pouvaient pas analyser l'ensemble des cas, laissant passer de nombreuses fraudes. Après avoir réalisé un état des lieux des processus existants et analysé les données disponibles, nous avons développé un algorithme de scoring qui prenait en compte la probabilité de fraude ainsi que son montant, afin de classer les transactions par priorité d'analyse.
Grâce à cette nouvelle approche, le taux de détection des fraudes a plus que doublé, passant de 41% à 84%. Ce projet a non seulement optimisé les opérations de contrôle, mais a également renforcé la sécurité des programmes de fidélité.
Dans le secteur du crédit à la consommation, le marketing, le pricing et la data science, soutenus par l’intelligence artificielle, jouent un rôle clé dans la différenciation et l’amélioration des performances des entreprises. L’analyse des données permet aux institutions financières de mieux connaître leurs clients et d’adapter leurs offres en conséquence.
Grâce au Generative AI (GenAI), les outils de personnalisation deviennent encore plus puissants, avec la capacité d’ajuster les recommandations et les messages marketing en temps réel pour offrir une expérience client fluide et sur-mesure. Cette hyperpersonnalisation renforce l'engagement et la fidélisation des clients. Le pricing dynamique, rendu possible par la data science, ajuste les tarifs en fonction du profil de risque et des conditions du marché.
Cette approche permet aux banques de préserver leurs marges tout en restant compétitives, et en minimisant les risques de défaut de paiement. L’IA facilite également la gestion des risques, avec des modèles de scoring de crédit plus sophistiqués, qui anticipent les comportements des clients et réduisent les impayés.
Enfin, l'IA est cruciale pour la détection des fraudes, en identifiant des anomalies et des comportements suspects en temps réel. Toutes ces innovations doivent s’inscrire dans un cadre réglementaire de plus en plus strict, exigeant que les algorithmes soient transparents et équitables, pour éviter toute discrimination et garantir une conformité aux régulations en vigueur.
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