Une vision pour l’avenir des services financiers
Dans le paysage financier en rapide évolution d’aujourd’hui, nous sommes à un carrefour crucial. Les institutions financières et les fintechs se sont traditionnellement appuyées sur un ensemble restreint de données pour prendre des décisions cruciales sur qui servir, comment évaluer les risques et quels produits offrir.
Mais si je te disais qu’on ne voit qu’une fraction du tableau?
Chez Flinks, nous avons passé des années à connecter les institutions financières et les services aux données dont elles ont besoin, à permettre des processus de vérification fluides et à développer des capacités d’enrichissement qui transforment des informations financières brutes en informations exploitables.
Pourtant, nous avons toujours su qu’il y avait plus dans cette histoire.
L’avenir de la finance ne se limite pas aux données bancaires — il s’agit d’embrasser la riche tapisserie de sources de données alternatives qui peuvent révolutionner notre compréhension et notre service aux clients.
Voici quelque chose que j’ai remarqué : tout au long de mon temps chez Flinks, nos clients ont constamment demandé plus de données. Ma boîte de réception reçoit régulièrement des questions du genre « Est-ce que tu supportes ce code source? » ou « Peux-tu t’intégrer à ce système? »
Le rythme constant de ces demandes me dit quelque chose d’important : nos clients ont besoin de données difficiles d’accès, et ils comptent sur Flinks pour résoudre ce problème.
Voici les sources de données alternatives
Les données alternatives représentent toute information non traditionnelle utilisée dans la prise de décisions financières qui ne relève pas des rapports de crédit standards, des relevés bancaires ou des divulgations officielles. C’est la pièce manquante dans un casse-tête qui, une fois terminé, révèle une vision globale des consommateurs et des entreprises que les données traditionnelles ne peuvent tout simplement pas offrir.
Avant d’approfondir la façon dont les données alternatives transformeront l’industrie et comment Flinks sera à l’avant-garde de ce mouvement, nous devons d’abord définir clairement les concepts.
Vous voyez, nous ne nous sommes jamais définis simplement comme une « entreprise de banque ouverte » ou un « fournisseur de données transactionnelles » – nous sommes Financial Links (c’est ce que Flinks signifie, après tout). Notre mission a toujours été de rendre les cas d’utilisation financiers complexes simples et accessibles, et l’expansion vers des données alternatives est la prochaine étape naturelle dans ce parcours.
Comprendre les données ouvertes, les données alternatives et les API ouvertes
Avant d’explorer le potentiel transformateur des données alternatives, il est essentiel de clarifier le paysage des différents types de données et des méthodes d’accès dans les services financiers aujourd’hui.
Données ouvertes vs. données alternatives
Les données ouvertes désignent des informations accessibles publiquement, librement accessibles et pouvant être utilisées par n’importe qui sans restrictions. Elle provient généralement d’agences gouvernementales, d’organisations internationales, d’instituts de recherche et d’organismes sans but lucratif. Parmi les exemples, on retrouve les données du recensement, les informations météorologiques, les horaires de transport en commun et les statistiques sur la COVID-19.
Ces données sont généralement structurées, bien documentées et disponibles gratuitement ou sous licence ouverte.
En revanche, les données alternatives désignent des sources d’information non traditionnelles utilisées pour l’analyse financière, les analyses d’affaires ou l’intelligence de marché. Contrairement aux données ouvertes, les données alternatives ne sont pas intrinsèquement publiques; Il est souvent détenu par des entreprises privées, acheté auprès de fournisseurs ou agrégé à partir de diverses sources. Cela inclut les dossiers de paiement des services publics, les informations sur la paie, les données de géolocalisation, le sentiment sur les réseaux sociaux, les images satellites, et plus encore.
Les données alternatives nécessitent généralement un traitement important pour extraire des informations pertinentes et sont valorisées pour offrir des perspectives uniques que les sources de données traditionnelles ne capturent pas.
Les principales différences résident dans leur accessibilité (public vs. souvent privé), les sources (gouvernement/milieu universitaire vs. entreprises/plateformes privées) et leur usage typique (recherche/intérêt public vs. décisions d’affaires/investissement).
Comment les API ouvertes jouent un rôle
Il est important de comprendre que les API ouvertes concernent fondamentalement la manière dont les données sont accessibles, tandis que les données ouvertes et les données alternatives décrivent le type de données consultées :
- Les API ouvertes sont le mécanisme technique qui permet l’accès programmatique aux données ou aux services
- Les données ouvertes sont des informations publiques qui peuvent être téléchargées ou utilisées librement
- Alternative Data consiste en des sources d’information non traditionnelles utilisées pour l’intelligence d’affaires
Des exemples d’API ouvertes incluent Google Maps, Twitter API et les API de services météorologiques. Ils peuvent être disponibles gratuitement ou nécessiter une authentification via des clés API, et incluent parfois des limites de taux ou des modèles de tarification par paliers pour une utilisation plus intensive.
Dans les services financiers, les API ouvertes sont devenues cruciales pour accéder à la fois aux données bancaires traditionnelles et aux sources de données alternatives.
Types de données alternatives dans les services financiers
Avec ces distinctions en tête, explorons les types de données alternatives qui transforment les services financiers :
- Historique des paiements pour les obligations récurrentes comme les services publics, les télécommunications et le loyer
- Données sur les services publics , y compris les historiques des paiements de gaz, d’électricité et d’eau
- Données sur l’emploi et les revenus provenant des systèmes de paie ou des plateformes mondiales de l’économie à petits boulots
- Dossiers de propriété et de location, y compris les informations sur le registre foncier
- Schémas de flux de trésorerie provenant de divers comptes
- Dossiers gouvernementaux , y compris les déclarations fiscales et autres ensembles de données du secteur public
- Les ensembles de données du marché public tels que l’indice SP500 et d’autres informations non requises pour les accréditations
- Données de pointage de crédit provenant de sources alternatives d’évaluation de crédit
- Données sur les services d’abonnement provenant de plateformes comme Netflix, Amazon et Shopify
- Données sur les actifs cryptographiques fournissant des informations sur les détentions de richesse numérique
- Données d’appareil et de géolocalisation
- Empreintes en ligne et signaux comportementaux
- Informations du registre provenant de diverses bases de données telles que les registres fonciers et les registres de décès
Ce qui rend les données alternatives intéressantes, c’est que tandis que les données bancaires traditionnelles nous donnent un aperçu des transactions financières d’un client, ces données offrent un contexte sur toute leur vie financière.
Cela nous indique non seulement ce qu’un client a fait, mais aussi potentiellement pourquoi il l’a fait, et ce que cela signifie pour sa santé financière future.
Par exemple, des paiements réguliers de services publics n’améliorent généralement pas la cote de crédit de quelqu’un, mais ils sont un excellent indicateur de responsabilité financière. De même, un historique d’emploi stable vérifié par des données sur la paie ou des plateformes de gig economy offre une vérification du revenu plus fiable que les seuls dépôts bancaires.
Ces analyses créent une image plus nuancée qui peut mener à des services financiers plus justes et inclusifs. En intégrant des données provenant de jeux de données publics, de sources gouvernementales, de services d’abonnement et de détentions en cryptomonnaies, les institutions financières peuvent développer une compréhension complète des comportements financiers des consommateurs au-delà des données bancaires traditionnelles.
Pourquoi les données alternatives sont importantes aujourd’hui
L’industrie financière connaît plusieurs facteurs convergents qui rendent les données alternatives plus pertinentes que jamais :
Évolution des attentes des clients : Les natifs du numérique s’attendent à des expériences fluides et personnalisées. Ils sont aussi plus enclins à partager des données en échange de valeur — s’ils vous font confiance.
Défis liés à l’inclusion financière : Les méthodes d’évaluation traditionnelles excluent des millions de consommateurs « invisibles au crédit » qui n’ont pas d’historique de crédit conventionnel mais sont néanmoins financièrement responsables.
Avancées technologiques : L’IA et l’apprentissage automatique peuvent maintenant traiter à grande échelle des données non structurées, extrayant des informations significatives auparavant inaccessibles.
Pression concurrentielle : Les fintechs exploitent déjà des données alternatives pour acquérir des clients que les institutions traditionnelles pourraient négliger, créant une urgence pour les acteurs établis d’évoluer.
Évolution réglementaire : Les organismes de réglementation, tant aux États-Unis qu’au Canada, ont démontré un soutien mesuré aux données alternatives lorsqu’elles sont utilisées de manière responsable pour promouvoir l’inclusion financière.
Dans ce contexte, les données alternatives ne sont pas seulement un avantage concurrentiel — elles deviennent des enjeux pour les institutions qui veulent rester pertinentes.
Cas d’utilisation transformateurs pour les services financiers
Les données alternatives transforment déjà les services financiers de manière tangible dans plusieurs domaines clés :
1. Décisions de crédit plus inclusives
En intégrant des données comme le loyer, les services publics et l’historique des paiements télécom, les prêteurs peuvent identifier des personnes financièrement responsables qui n’ont pas d’historique de crédit traditionnel. Les principales fintechs ont démontré que les données alternatives peuvent permettre jusqu’à 27% d’approbations de prêts supplémentaires avec des taux d’intérêt plus bas, sans augmenter le risque.
2. Processus KYC/KYB simplifiés
Des données alternatives permettent une vérification d’identité automatisée par des sources faisant autorité plutôt que par la collecte manuelle de documents. Par exemple, un établissement a réduit son temps de vérification d’entreprise de 48 heures à moins de 20 minutes, ce qui a entraîné une augmentation de 35% des demandes complétées.
3. Vérification en temps réel des revenus et de l’emploi
La vérification directe par les systèmes de paie et les déclarations fiscales permet une évaluation des revenus plus rapide et plus fiable que la révision traditionnelle des documents, réduisant à la fois le temps de traitement et le risque de fraude.
4. Détection accrue de la fraude
Les données des appareils, la géolocalisation et les comportements aident à identifier les applications suspectes et fournissent des signes précoces de stress financier, permettant une intervention proactive.
5. Produits financiers personnalisés
Une compréhension plus approfondie des clients permet des offres de produits plus pertinentes, comme des solutions d’épargne adaptées pour les travailleurs de gig ou l’identification de prospects fortunés grâce à des propriétés et des investissements privés qui n’apparaîtraient pas dans les registres financiers traditionnels.
Comment l’IA et les API ouvertes permettent des données alternatives à grande échelle
Exploiter des données alternatives serait impossible sans la technologie moderne — plus précisément, les interfaces ouvertes de programmation d’applications (API ouvertes) pour recueillir les données et l’intelligence artificielle pour les interpréter.
Contrairement aux données traditionnelles ou même aux données ouvertes, qui sont souvent bien structurées, les données alternatives peuvent être très peu structurées et hétérogènes. Les API ouvertes permettent aux institutions de se connecter à diverses sources de données — banques, systèmes de paie, compagnies de services publics, bases de données gouvernementales — via un point d’intégration unique, standardisant ainsi l’accès à cette information diversifiée. Pendant ce temps, l’IA et l’apprentissage automatique transforment ces informations brutes en informations exploitables.
Par exemple, un modèle d’IA peut analyser des milliers de transactions pour les catégoriser, calculer les moyennes de revenus et la volatilité, identifier les ratios de dépenses et signaler des anomalies — produisant essentiellement un résumé de la santé financière d’un client. Le traitement du langage naturel peut analyser du texte non structuré provenant de diverses sources pour extraire des informations pertinentes. Ces technologies distinguent le signal du bruit, rendant les données alternatives pratiques à grande échelle.
Le résultat est un système où les institutions financières peuvent prendre des décisions basées sur les données en quelques secondes, ce qui aurait auparavant pris des jours d’analyse manuelle—si tant est qu’elles aient été possibles.
Pensez à ce qui se passait autrefois quand vous rencontriez des formats de dates incohérents : dates chinoises, américaines, canadiennes — chacune nécessitant une ingénierie personnalisée pour être standardisée. L’IA d’aujourd’hui peut automatiquement reconnaître et normaliser ces variations sans intervention humaine. Ce qui nécessitait auparavant une ingénierie unique pour chaque source peut maintenant être géré grâce à des systèmes intelligents et adaptatifs qui apprennent et s’améliorent au fil du temps.
Ce changement technologique est ce qui rend les données alternatives véritablement accessibles à toutes les institutions financières, pas seulement à celles disposant d’énormes ressources d’ingénierie. La complexité est abstraite, vous permettant de vous concentrer sur l’utilisation des insights plutôt que de lutter pour les obtenir.
Construire l’avenir : Démocratiser l’intelligence financière
Chez Flinks, nous nous voyons comme l’intersection des données alternatives brutes, des données ouvertes et des analyses financières exploitables. Au cours de notre parcours, nous sommes passés de la fourniture de données bancaires transactionnelles canadiennes à l’expansion sur le marché américain, au traitement, à l’enrichissement et aux analyses de documents, et maintenant vers une stratégie globale de données qui englobe à la fois la banque ouverte et des sources de données alternatives.
Notre intention stratégique immédiate est de démocratiser les données alternatives — en les rendant accessibles, utilisables et précieuses pour toutes les institutions financières, peu importe leur taille ou leurs ressources techniques. Malgré son potentiel, les données alternatives restent fragmentées, complexes et difficiles d’accès.
Flinks a l’intention de changer cela en :
- Utiliser les technologies alimentées par l’IA pour standardiser et livrer efficacement des données alternatives via un cadre unifié, tout comme nous l’avons fait avec les données bancaires
- Création de connecteurs préassemblés vers des sources de données alternatives à haute valeur qui gèrent le travail lourd de l’intégration, de la normalisation et de l’enrichissement
- Assurer une intégration fluide avec l’infrastructure de données existante des clients grâce à des API flexibles et des webhooks qui s’intègrent à vos flux de travail actuels
- Développer des tableaux de bord intuitifs et des outils de visualisation qui rendent les données alternatives accessibles aux utilisateurs d’affaires, pas seulement aux data scientists
Cette démocratisation signifie que les prêteurs régionaux, les institutions financières, les coopératives de crédit et les fintechs peuvent facilement exploiter des données puissantes, nivelant ainsi la concurrence tout en favorisant l’inclusion financière des consommateurs.
Relier les points
Notre suite de produits actuelle jette déjà les bases de l’avenir des données alternatives. L’écosystème Flinks que nous avons construit pour les données bancaires offre la base parfaite pour notre expansion vers des sources de données alternatives.
Nos solutions de connectivité assurent un accès sécurisé et basé sur le consentement aux données financières. Nos capacités de paiement démontrent notre capacité à gérer des flux de travail sensibles où la vérification et l’action se font sans heurts. Nos technologies d’enrichissement de données transforment l’information brute en informations exploitables.
Ces compétences fondamentales — connectivité, sécurité et intelligence des données — sont précisément ce qu’il faut pour rendre les données alternatives accessibles et précieuses. L’infrastructure robuste qui assure actuellement des connexions fiables à des milliers d’institutions financières peut être étendue aux fournisseurs de services publics, aux bases de données gouvernementales, aux registres fonciers et à d’autres sources alternatives.
Ce n’est pas un changement radical, mais une évolution naturelle de nos capacités actuelles. Flinks ne se connecte pas seulement aux données — nous leur donnons du sens.
À mesure que nous nous étendons aux données alternatives, nous maintiendrons les mêmes normes élevées de fiabilité, de sécurité et de valeur auxquelles nos partenaires s’attendent, tout en ouvrant de nouvelles possibilités pour des perspectives financières plus approfondies.
J’aimerais beaucoup entendre parler des défis liés aux données auxquels vous faites face dans votre organisation. Quelles données vous aideraient à prendre de meilleures décisions, à servir plus de clients ou à créer des expériences plus personnalisées? Contactez-moi sur LinkedIn ou contactez-nous pour discuter davantage de vos besoins et partager vos impressions.
