Faire des prédictions est au cœur des préoccupations du secteur bancaire depuis bien des années. Les défis en Data Science sont nombreux. De nos jours, il est difficile d’identifier une entité, une fonction dans une banque qui n’a pas recours ou des besoins en analyse prédictive.

Les banques (de toutes tailles confondues) doivent trouver de nouvelles méthodes de saisie, d’organisation et de mise à disposition des données. Elles doivent se familiariser avec de nouveaux outils et techniques pour faire parler leurs données et intégrer des fonctionnalités basées sur les opérations, données clients, produits et services.

Les outils bons marché, la montée en puissance des technologies open-source et les nouveaux algorithmes d’apprentissage automatique ont éliminé beaucoup de barrières technologiques. Les Data Scientist peuvent désormais exploiter une quantité abondante de données en laissant l’ordinateur effectuer le travail lourd et chronophage pour trouver les meilleures prédictions. La machine «apprend» alors à faire des prédictions basées sur vos données.

Au cours des 10 dernières années, les modèles de Machine Learning pouvant être utilisés pour recueillir des informations à partir de vos données ont explosé. Il existe maintenant une multitude d’algorithmes ce qui donne lieu à de nouveaux défis de Data Science…

Data science, pourquoi est-ce si difficile ?

Découvrez 5 défis de Data Science auxquels les Banques sont confrontées et comment les surmonter 💪

• Il est pratiquement impossible de savoir exactement lequel des innombrables algorithmes et techniques de modélisation disponibles vous donnera le meilleur résultat. Compte tenu des données disponibles et de ce que vous essayez de prédire il faut en essayer plusieurs. Même les Data Scientist les plus expérimentés ne peuvent savoir a priori quel modèle fonctionnera le mieux. Compte tenu des contraintes de temps et de budget, les Data Scientist s’appuient généralement sur des modèles qu’ils connaissent bien.

• Il ne suffit pas de savoir qu’un modèle fonctionne. Avec des utilisateurs sceptiques, la restitution aux métiers et régulateurs, il est essentiel d’expliquer de manière claire et pédagogue comment et pourquoi le modèle fonctionne. Quelles données sont importantes et à quel moment, est-ce rare ou fréquent ? Pouvez-vous expliquer les raisons d’une prédiction spécifique ? est-ce basé sur une combinaison de facteurs ? L’objectif est-il seulement prédictif ? en d’autres termes, un modèle boîte noire suffit-il à répondre aux besoins sans interprétation détaillée ? Très souvent cela a peu de valeurs.   

• Il y a presque toujours des compromis qui doivent être soigneusement pris en compte. Peut-être qu’un modèle est très efficace pour détecter les résultats positifs, il en manque très peu, mais au prix d’un nombre élevé de faux positifs. Un problème classique en matière de détection de fraude et de AML. Autre cas de figure, un modèle est extrêmement précis, mais ne peut pas fonctionner à la vitesse requise pour prendre en charge les opérations commerciales réelles. De plus, peut-être qu’un modèle fonctionne très bien pour un emplacement ou groupe de clients, mais en raison des différences de comportement, fonctionne moins bien pour les autres. Ces décisions doivent être soigneusement évaluées avant de déployer un modèle pour une utilisation opérationnelle.

• Même le meilleur modèle ne peut pas corriger les erreurs de vos données. Le stockage de données, contrairement aux années précédentes est devenu facile et peu coûteux. Cela signifie que vos antécédents sont peut-être limités. Peut-être avez-vous des données pour une région, mais envisagez-vous de l’étendre à une autre ? Le modèle formé pour l’un fonctionnerait-il pour l’autre ? Pouvez-vous défendre l’utilisation de toutes les données à des fins décisionnelles, même si le modèle considère que l’âge, par exemple, est un bon indicateur ?

• Votre modèle, continuera-t-il de fonctionner au fur et à mesure que les conditions changent, par exemple en fonction de l’évolution des comportements clients ? De nombreuses conditions commerciales constituent une cible mouvante et vos modèles doivent continuellement apprendre et s’améliorer.

Le Machine Learning automatisé aide les banques à surmonter ces défis de Data Science !

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L’apprentissage automatique (inventé par DataRobot) résout bon nombre de ces problèmes et rend les autres plus faciles à gérer. Grâce à ces avancées, il est désormais possible d’obtenir une productivité nettement supérieure de la part de votre équipe de Data Scientist.

Avec le Machine Learning automatisé :

1. Trouvez le meilleur modèle en fonction de la situation étudiée en éliminant une vaste bibliothèque de ressources de modèles communs, réduisant ainsi le temps de travail (économie d’une centaine, voire de milliers d’heures) pour trouver le modèle adéquat.

2. Classez les modèles les plus performants en utilisant les indicateurs disponibles afin d’évaluer et choisir parmi les modèles les mieux adaptés à votre problème. 

3. Assurez la transparence dans l’utilisation des données de chaque modèle, en indiquant non seulement quelles données sont les plus importantes, mais également, quand les déployer.

4. Expliquez les prévisions individuelles et les caractéristiques des données précises et leurs valeurs

5. Fournissez des diagnostics pour comprendre la précision de chaque modèle à l’aide d’une variété de métriques

6. Produisez automatiquement la plupart de la documentation nécessaire à la validation et à la gestion des risques des modèles.

7. Réduisez le coût, la difficulté et le risque de déployer des modèles dans votre environnement de production en offrant des options de déploiement peu invasives comme la génération de codes, le déploiement de l’API et le déploiement à Hadoop

Pour en savoir plus sur la manière dont les banques peuvent générer de la valeur ajoutée grâce à l’IA et le Machine Learning automatisé contactez nous 👇

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Mathieu RONDEAU

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