La Data Science bouleverse le monde de la finance. Découvrez comment la science des données est utilisée par ce secteur, et comment devenir Data Scientist financier.
Grâce à la Data Science, l’industrie de la finance connaît un véritable bouleversement. En analysant les données, les entreprises peuvent en extraire de précieuses informations grâce aux techniques mathématiques et statistiques.
Une large variété de méthodes et outils logiciels sont utilisés par les organisations et institutions financières. À partir des données, elles peuvent notamment mieux calculer les risques, détecter les fraudes, limiter les pertes et maximiser les gains.
Si tous les secteurs d’activité exploitent aujourd’hui la Data Science, les institutions financières figurent parmi les précurseurs. Cette industrie fut l’une des premières à se tourner vers l’analyse de données.
Qu'est-ce que la Data Science ?
Avant d’aborder plus en détail son rôle dans la finance, une piqûre de rappel s’impose sur ce qu’est la Data Science. Il s’agit d’une discipline regroupant des méthodes, des processus scientifiques, des systèmes et des algorithmes pour extraire des connaissances à partir des données structurées ou non structurées.
Pour faire simple, la Data Science consiste à collecter des données à partir de sources diverses pour en extraire des informations exploitables. Les sources peuvent être par exemple des bases de données sur les clients, mais aussi les nouvelles technologies du numérique comme les applications mobiles, les réseaux sociaux ou les boutiques de e-commerce.
Ces données sont utilisées pour prendre des décisions basées sur les données. Il est notamment possible de prédire le comportement futur des consommateurs, de découvrir les faiblesses de l’entreprise ou de déceler les atouts de la concurrence.
L'analyse de risque
L’analyse de risque ou Risk Analytics permet aux entreprises de la finance de mesurer les risques avant de prendre des décisions. En se basant sur les données, il est possible de mesurer la gravité et la fréquence des dangers.
Les risques en question peuvent provenir du marché, des crédits, ou même de la concurrence. La première étape est d’identifier les risques, puis de les surveiller et de les hiérarchiser.
Une entreprise peut utiliser des données comme les transactions financières ou les informations sur les clients pour créer un modèle de « score » et optimiser les coûts. On utilise notamment l’analyse de risque pour vérifier la fiabilité d’un client avant de lui accorder un crédit, en appliquant les algorithmes de Machine Learning aux transactions qu’il effectue.
Une entreprise financière doit anticiper le comportement de chaque client. Or, la Data Science permet d’effectuer des prédictions basées sur le comportement passé. Il est notamment possible de diviser la clientèle en » clusters » et de prédire combien chacun pourra gagner d’argent dans l’avenir.
À l’aide de techniques de Data Science et de Machine Learning, les clients peuvent être séparés en différentes catégories en se basant sur des attributs tels que l’âge, l’emploi ou l’adresse. En créant des modèles prédictifs, il est ensuite possible de décider lesquelles de ces caractéristiques sont les plus importantes.
La détection de fraude
La fraude est un problème majeur pour les firmes financières. Le risque augmente avec le nombre de transactions prenant place. Heureusement, l’analyse de données permet de détecter les tentatives.
L’une des pratiques les plus répandues est la fraude à la carte de crédit. Désormais, des algorithmes permettent de détecter toute anomalie avec précision. Ces systèmes peuvent aussi détecter des achats excessifs et restreindre les comptes en conséquence.
Le trading algorithmique
Le Big Data et la Data Science ont eu un impact majeur sur le trading algorithmique. Les flux de données sont analysés afin de prendre de meilleures décisions.
Ceci permet de mieux choisir dans quelles actions investir, quand les acheter et quand les vendre. Il s’agit d’un précieux atout pour le monde de la finance.
La personnalisation et la customisation
Accroître les interactions avec les clients à travers la personnalisation est devenu indispensable pour les entreprises de la finance. La Data Science permet d’examiner l’expérience numérique des clients et de l’ajuster pour répondre à leurs désirs et besoins.
L’IA réalise d’importants progrès dans la compréhension du langage humain et des émotions. Ceci permet un haut niveau de personnalisation. Les Data Engineers peuvent créer des modèles pour analyser les actions des clients et découvrir dans quelles circonstances ils ont besoin de conseils financiers.
La gestion des données client
La structure et le volume des données financières peuvent fortement varier. Il peut aussi bien s’agir d’informations sur les transactions, que de données issues des réseaux sociaux ou des applications pour smartphone.
Ces données ne sont pas toujours structurées. La Machine Learning se révèle d’un précieux secours pour extraire des informations à partir des données. Les outils IA comme le traitement naturel du langage, l’analyse de texte ou le Data Mining sont particulièrement utiles.
L'analyse prédictive
L’analyse de données permet aux institutions et organisations de finance de prédire les événements futurs à partir des données. En analysant les réseaux sociaux, les articles d’actualité et d’autres sources d’information, il est possible de prédire les coûts, les événements importants ou les mouvements de la bourse.
Par ailleurs, cette approche permet de déterminer comment intervenir de manière optimale. L’analyse prédictive occupe donc une place majeure au sein de ces organisations.
La prise de décision
Les traders, les cadres du monde de la finance ou les actionnaires doivent analyser le marché au quotidien et prendre des décisions stratégiques. La Data Science permet d’optimiser cette prise de décision.
À partir des données du passé et du présent, il devient possible de déterminer la viabilité du trading. Les marchés les plus volatiles peuvent être cernés avec plus de précision.
Ainsi, les directeurs financiers peuvent développer un portefeuille d’investissement rentable. Certaines plateformes analytiques indiquent même quand investir et quand vendre les actifs.
Quel est le rôle de la Data Science dans la finance ?
Compte tenu des nombreuses possibilités offertes par la Data Science pour le monde de la finance, les Data Scientists sont très recherchés dans ce secteur. Ces experts occupent désormais une place cruciale.
L’immense volume de données collectées par l’industrie de la finance représente un véritable défi à relever. L’une des plus grosses difficultés est de réussir à exploiter les données non structurées de manière optimale.
Par ailleurs, l’univers de la finance est complexe. Les fusions et acquisitions, les offres de produits complexes et les lois en perpétuelle évolution représentent des difficultés additionnelles pour les scientifiques des données par rapport à d’autres secteurs.
Les Data Scientists financiers sont des experts dotés à la fois de compétences techniques et d’une connaissance approfondie de l’industrie. Ils sont par exemple capables d’utiliser les techniques de Data Science pour détecter les tentatives de fraude ou pour créer des expériences personnalisées.
De même, ces professionnels peuvent créer des Data Warehouses complexes ou créer des algorithmes permettant d’automatiser les transactions importantes. C’est la raison pour laquelle les Data Scientists financiers sont très recherchés et peuvent toucher un salaire mirobolant.
Que fait un Data Scientist financier ?
Un Data Scientist financier peut avoir une large diversité de missions. Au quotidien, il peut s’occuper de la gestion de risques, de la détection de fraude, de la personnalisation de l’expérience client, de l’analyse client, du trading algorithmique ou de l’automatisation tarifaire.
De manière générale, le rôle du Data Scientist est de développer des processus pour collecter, stocker et analyser les données pour en tirer des informations. À partir de ces informations, il propose des solutions stratégiques aux problèmes de l’entreprise.
Le Data Scientist financier collecte les données stratégiques, et y apporte une cohésion grâce à des techniques de Data Modeling. Il utilise le Traitement Naturel du Langage et la Vision par Ordinateur pour analyser les données non structurées.
En collaboration avec les différentes équipes, il identifie les problèmes et propose des solutions data-driven. L’analyse quantitative lui permet d’obtenir des informations à partir desquelles développer des solutions complètes.
En outre, le Data Scientist financier entraîne des modèles de Machine Learning à partir des données et teste de nouvelles approches via des prototypes de systèmes. Il code aussi de nouveaux algorithmes afin de faciliter l’analyse de données et le Machine Learning.
Ce professionnel applique de nouvelles approches à l’analyse de risques, ou cherche de nouvelles façons d’automatiser les processus de gestion de risque. Il peut aussi concevoir des applications de vérification d’identité pour protéger l’entreprise contre les tentatives de fraude.
L’analyse de l’utilisation des produits et du comportement des clients permet de suggérer des recommandations pour améliorer l’expérience utilisateur. Enfin, le Data Scientist financier peut suivre les performances des algorithmes de trading et les modifier pour de meilleurs résultats.
En cas de crise financière ou de récession, le Data Scientist joue un rôle clé pour la prise de décision. Ses services sont particulièrement demandés dans ces situations critiques, car l’analyse de données permet d’identifier comment réduire les coûts et gagner en efficacité.
Data Scientist financier vs Data Scientist : quelles sont les différences ?
Les Data Scientists doivent posséder trois principales compétences : la connaissance de leur domaine d’activité, les compétences technologiques, et la maîtrise des mathématiques et des statistiques. En fonction de l’industrie, l’importance de chacune de ces compétences varie.
La plupart des Data Scientists maîtrisent davantage le business et les statistiques que la technologie, sauf dans les secteurs de la science et de l’éducation. Dans le domaine de la finance, les Data Scientists sont majoritairement des chercheurs. En parallèle, la moitié d’entre eux s’identifient comme des professionnels de la Business Data.
Bien que très recherchés, les Data Scientists sont plus rares dans la finance que dans d’autres industries. La majorité d’entre eux travaillent dans le commerce, dans les services professionnels et dans la communication. Seuls 11% des scientifiques des données travaillent dans l’industrie de la finance.
Quelles sont les compétences requises pour devenir Data Scientist financier ?
Pour devenir Data Scientist financier, vous aurez besoin d’expérience et de compétences. Il est possible de commencer en tant que Data Analyst, pour ensuite gravir les échelons et se spécialiser.
La plupart des Data Scientist possèdent des compétences techniques en probabilité et en statistiques, en Data Visualisation, en Machine Learning, et maîtrisent les langages Python et SQL. Toutefois, un Data Scientist financier doit aussi disposer d’une expertise de son domaine et d’un sens de la communication.
Un Data Scientist dans le secteur de la finance doit être diplômé dans le domaine des mathématiques, des statistiques ou de l’informatique. Il doit bien évidemment connaître la finance et les lois qui la régissent.
Ainsi, le Data Scientist financier doit bien connaître le type de données qu’il devra analyser. Selon qu’il travaille pour un fonds d’investissement, une banque ou une entreprise de fintech, il ne traitera pas les mêmes données.
Par exemple, un Data Scientist désirant analyser des données de risque d’investissement doit comprendre l’économie, les marchés financiers, la gestion de portefeuille et l’analyse de risques.
Il doit aussi manier une large variété d’outils généraux de Data Science, tels que les algorithmes de Machine Learning ou les frameworks de Big Data. Cet expert doit aussi savoir créer des modèles statistiques.
Les technologies de Big Data comme Apache Spark et Hadoop ne doivent pas avoir de secrets pour lui. Il est également capable de manier différents langages de programmation comme Python, R, ou encore JavaScript et C++ selon la spécialisation choisie.
Le Data Scientist financier est capable de comprendre et de travailler avec les ensembles de données structurés ou non structurés. Il comprend aussi les principaux systèmes utilisés dans l’industrie de la finance comme SAP, Oracle et SWIFT.
Concernant la communication, le Data Scientist financier doit pouvoir mener les troupes et convaincre les décideurs de l’organisation de l’intérêt de la Data Science. Il doit aussi pouvoir être compris par les cadres, managers et autres profils non techniques de l’entreprise.
Quel est le salaire d'un Data Scientist financier ?
Le salaire d’un Data Scientist varie selon son expérience, mais aussi selon l’entreprise pour laquelle il travaille et son secteur d’activité. Selon PayScale, aux États-Unis, un Data Analyst financier peut toucher environ 70 000 dollars par an. Un analyste quantitatif ou Quant gagne en moyenne 85 000 dollars par an.
Les Data Scientists financiers peuvent escompter un salaire encore plus élevé. Toujours selon PayScale, un Data Scientist généraliste gagne 96 000 dollars par an. Un spécialiste de la finance peut négocier pour gagner plus.
En France, selon Glassdoor, un Data Scientist gagne environ 45 000€ par an. Selon notre propre enquête menée auprès des entreprises du CAC40, son salaire peut aller de 35 000€ à 55 000€ par an. Après trois ans d’expérience, le salaire moyen dépasse 55 000€ par an.
Comment suivre une formation de Data Scientist ?
Pour devenir Data Scientist financier, vous pouvez choisir DataScientest. Notre parcours Data Scientist vous permet d’acquérir toutes les compétences techniques nécessaires. Cette option est idéale si vous possédez déjà une connaissance du monde de la finance.
Les différents modules du programme couvrent les différents aspects de la science des données. Vous apprendrez la programmation en Python, la visualisation de données, le Machine Learning, le Deep Learning et l’analyse Big Data.
Cette formation s’effectue entièrement à distance, et se compose de 85% de coaching individuel sur notre plateforme Cloud et 15% de MasterClass. Vous pouvez choisir entre Formation Continue ou BootCamp intensif, en fonction du temps libre dont vous disposez.
À l’issue du cursus, vous recevrez un certificat délivré par MINES ParisTech / PSL Executive Education grâce à un partenariat. Parmi les alumnis, 93% ont trouvé un emploi immédiatement après la formation.
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