Outils de techniques pour les décisions stratégiques

Introduction à l’Analyse des Données Bancaires

• Les données bancaires : typologies, sources et importance stratégique.
• Concepts clés de la Business Intelligence (BI) et de la Data Science appliqués à la banque.
• Défis et opportunités liés à l’exploitation des données bancaires.

Atelier pratique :

• Identification et catégorisation des données bancaires pertinentes à partir d’un exemple de base de données fictive.

Outils d’Analyse des Données Bancaires

• Présentation des outils standards et avancés : Excel, Power BI, Tableau, SQL, Python/R.
• Collecte, nettoyage et préparation des données pour l’analyse.
• Automatisation des rapports et tableaux de bord interactifs.

Atelier pratique :

• Création d’un tableau de bord interactif sur Power BI pour visualiser les performances d’une agence bancaire.

Techniques d’Analyse des Données

• Analyse descriptive : indicateurs clés de performance (KPI) et métriques bancaires.
• Analyse prédictive : modèles de scoring, prévisions des comportements clients.
• Analyse prescriptive : optimisation des stratégies opérationnelles et financières.

Atelier pratique :

• Mise en œuvre d’un modèle prédictif simple avec Python pour anticiper les défaillances de crédit.

Applications Pratiques dans la Banque

• Analyse des performances commerciales : rentabilité, coût client, segmentation.
• Gestion des risques : évaluation des risques de crédit, fraude, liquidité.
• Optimisation de la gestion des portefeuilles de produits bancaires.

Atelier pratique :

• Étude de cas : segmentation des clients à partir d’un ensemble de données et recommandations pour une stratégie de fidélisation.
• Alignement des insights analytiques avec les objectifs stratégiques de la banque.
• Utilisation des données pour la conception et l’évaluation des stratégies de croissance.
• Prise de décision en temps réel grâce à l’analyse des données.

Atelier pratique :

• Élaboration d’un plan stratégique basé sur l’analyse des performances d’un réseau d’agences.
• Gouvernance et Éthique des Données Bancaires
• Sécurité et confidentialité des données clients (RGPD et autres règlementations).
• Éthique dans l’utilisation des données : biais, discrimination et transparence.
• Gestion et maintenance des infrastructures de données.

Atelier pratique :

• Évaluation d’un cas de gestion non conforme des données bancaires et propositions de solutions.
• Décisions Stratégiques Basées sur les Données