Analyses de données et Services Financiers Numériques

Il s’agit du troisième manuel sur les services financiers numériques (SFN) produit et publié par le Partenariat pour l’Inclusion Financière, une initiative conjointe d’IFC et de la Fondation MasterCard pour développer la microfinance et faire progresser les SFN en Afrique subsaharienne. Le premier manuel de la série, le Manuel sur les canaux de distribution alternatifs et technologies, fournit un guide complet des différentes technologies financières numériques, avec un accent particulier sur les composantes matérielles et logicielles d’un déploiement réussi. Le deuxième manuel, le Manuel sur la gestion des risques en matière de canaux de distribution alternatifs, est un guide sur les risques liés à l’argent mobile et aux services bancaires par agent et offre un cadre de gestion de ces risques. Ce manuel a pour but de fournir des orientations et un soutien utiles sur la façon d’appliquer l’analyse de données au développement et à l’amélioration de la qualité des services financiers.

Ce manuel est conçu pour tout type de prestataire de services financiers offrant ou ayant l’intention d’offrir des services financiers numériques. Les fournisseurs de SFN sont tous les types d’institutions telles que les institutions de microfinance, les banques, les opérateurs de réseaux mobiles, les entreprises de technologie financière et les prestataires de services de paiement. Les canaux, produits et processus à composante technologique génèrent des données extrêmement précieuses sur les interactions des clients ; dans le même temps, des liens avec des ensembles de données externes de plus en plus disponibles peuvent être activés. Le manuel offre un aperçu des concepts de base, identifie les tendances des utilisateurs sur le marché et illustre également une série d’applications pratiques et d’études de cas sur des prestataires de SFN qui tirent de leurs données internes ou externes des opportunités commerciales. Il offre également un cadre pour guider les projets de données des prestataires de SFN qui souhaitent tirer parti d’indications tirées de données afin de mieux répondre aux besoins des clients et d’améliorer les opérations, les services et les produits. Le manuel est conçu comme un premier contact avec les données et l’analyse de données, et suppose que le lecteur n’a aucune connaissance préalable de l’un ou l’autre. On considère cependant que le lecteur comprend les SFN et connait les produits, la fonction des agents, les aspects de la gestion opérationnelle et le rôle des technologies. Le manuel est structuré de la façon suivante :

Introduction : Présente le manuel et précise la plateforme et les définitions générales en matière de SFN et d’analyse de données.
Partie 1 : Méthodes de données et applications

Chapitre 1.1 : Discute de la science des données dans le contexte des SFN et donne un aperçu des types, sources, méthodologies et outils de données utilisés pour obtenir des indications découlant de données.

Chapitre 1.2 : Décrit comment appliquer l’analyse de données aux SFN. Ce chapitre résume les techniques utilisées pour dériver des indications sur les marchés à partir de données et décrit le rôle que les données peuvent jouer dans l’amélioration de la gestion opérationnelle des SFN. Le chapitre inclut de grands exemples classiques de la vie réelle et des études de cas sur les leçons tirées par les praticiens sur le terrain. Il se termine par un aperçu de la manière dont les praticiens peuvent utiliser des données pour développer des modèles de notation de risque de crédit fondés sur des algorithmes visant à favoriser l’inclusion financière.

Partie 2 : Cadre de projet de données

Chapitre 2.1 : Propose un cadre pour la mise en œuvre des projets de données et un guide étape par étape pour résoudre des problèmes commerciaux pratiques en appliquant ce cadre et ainsi tirer parti de la valeur des sources de données existantes et potentielles.

Chapitre 2.2 : Fournit un répertoire de sources de données et de ressources technologiques, ainsi qu’une liste d’indicateurs de performance pour évaluer des projets de données. Il inclut également un glossaire qui fournit une description des termes utilisés dans le manuel et la pratique du secteur.

Conclusion : Inclut des leçons tirées à ce jour de projets de données, en s’appuyant sur l’expérience d’IFC en Afrique subsaharienne dans le cadre du programme de Partenariat pour l’Inclusion Financière de la Fondation MasterCard.