L’inclusion financière, définie comme la disponibilité et l’accessibilité des providers financiers aux communautés mal desservies, est un problème essential auquel le secteur bancaire est confronté aujourd’hui. Selon la Banque mondiale, 1,7 milliard d’adultes dans le monde n’ont pas accès aux providers financiers formels, ce qui signifie qu’ils ne peuvent pas ouvrir de compte bancaire ni accéder au crédit, à l’assurance ou à d’autres produits financiers. Ce manque d’inclusion financière peut entraîner une série de résultats négatifs, notamment des difficultés à épargner pour les urgences, une capacité réduite à investir dans l’éducation ou des opportunités commerciales et une vulnérabilité accrue aux chocs financiers.
L’accès aux providers financiers et au crédit peut aider à sortir de la pauvreté des individus et des communautés entières mal desservies. En offrant un accès aux providers financiers, les banques peuvent aider les communautés mal desservies à épargner pour l’avenir, à investir dans l’éducation et les opportunités commerciales et à renforcer leur résilience financière. Ceci, à son tour, peut contribuer à stimuler le développement économique et à améliorer la qualité de vie globale dans les communautés mal desservies.
Les banques s’efforcent également d’aider les communautés mal desservies à devenir plus instruites et responsables sur le plan financier. Cela comprend la fourniture de programmes d’éducation et de formation financières through leurs functions mobiles, ainsi que la conception de produits et providers financiers faciles à comprendre et à utiliser. En aidant les communautés mal desservies à mieux comprendre leurs choices financières et à prendre des décisions éclairées sur la façon de gérer leur argent, les banques peuvent contribuer à accroître l’inclusion financière et à bâtir des communautés plus fortes et plus résilientes.
Pour faire avancer ces efforts, les banques se tournent de plus en plus vers données, analyse de données, apprentissage automatique (ML) et intelligence artificielle (IA) pour mieux comprendre et répondre aux besoins financiers des communautés mal desservies. L’une des façons dont les banques utilisent ces applied sciences consiste à tirer parti de sources de données non traditionnelles, telles que l’historique des paiements pour des éléments tels que les factures de providers publics, afin de mieux déterminer la solvabilité des personnes qui n’ont peut-être pas de FICO ou de pointage de crédit traditionnel. Cela peut aider les banques à évaluer plus précisément la solvabilité des personnes mal desservies, leur permettant d’offrir des produits et providers financiers qui répondent à leurs besoins, tout en gérant leur propre risque.
Plate-forme de données Cloudera (CDP) a également contribué à aider les banques à résoudre le problème de l’inclusion financière dans les communautés mal desservies. CDP est une plate-forme de données hybride complète qui permet aux banques de stocker, de traiter et d’analyser de gros volumes de données, y compris des données structurées et non structurées, sur une seule plate-forme intégrée. Le CDP permet aux banques d’accéder rapidement et facilement aux données dont elles ont besoin pour mieux comprendre les besoins financiers et les comportements des communautés mal desservies, et concevoir des produits et providers financiers qui répondent à leurs besoins uniques. Un exemple de cela jes PT Financial institution Rakyat Indonésiequi s’appuient sur le CDP pour les aider à se concentrer sur les initiatives de providers microfinanciers.
Les functions bancaires mobiles sont essentielles pour les banques qui cherchent à faire progresser l’inclusion financière dans les communautés mal desservies. Avec l’adoption généralisée des smartphones, les functions bancaires mobiles offrent un moyen pratique et accessible aux personnes mal desservies d’accéder aux providers financiers, même dans les zones où les banques traditionnelles peuvent ne pas être présentes.
Enfin, il convient de noter que le coût d’acquisition de nouveaux shoppers n’a jamais été aussi bas, ce qui rend les efforts d’inclusion financière plus rentables pour les banques. Avec l’utilisation croissante de l’analyse de données et du ML/AI, les banques sont en mesure de cibler plus efficacement les communautés mal desservies et de concevoir des produits et providers financiers qui répondent à leurs besoins uniques. Ces applied sciences contribuent non seulement à accroître l’inclusion financière, mais elles peuvent également générer des revenus et de la rentabilité pour les banques à mesure qu’elles élargissent leur clientèle.
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