Big data verbeteren uw risk management
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Les big data améliorent votre risk management

Une étude récente démontre qu'un CFO sur cinq ne considère toujours pas le risk management comme l'un des plus grands défis dans l’ensemble de ses tâches. Ceux-là n'ont probablement pas encore découvert les big data, qui permettent facilement aux CFO de prédire les risques d’entreprise et de les éviter proactivement, ou même de les convertir en opportunités commerciales. Avec les big data, le CFO devient le conducteur de son organisation.

Du big risk à la big opportunity

Pour élaborer un bon planning financier, les CFO doivent tenir compte de nombreux éléments. Traditionnellement, ils se tournaient vers le passé pour ce faire : ils analysaient leurs spreadsheets et se demandaient ce qui s'était passé et pourquoi. En utilisant les big data, le CFO peut maintenant aussi regarder vers l’avenir et donc corriger le tir à temps pour éviter les problèmes. Il peut par exemple extrapoler pour l’avenir les modèles négatifs dans les résultats financiers. L’entreprise perd de plus en plus de clients ? Le churn rate (taux d’attrition) augmente ? Certains marchés se rétrécissent ? Le CFO actuel dispose d’une véritable boule de cristal et peut utiliser les informations pour donner ponctuellement des conseils sur des aspects comme les investissements, le rejet de certains travaux ou clients et l'exploitation de nouveaux marchés. Ce faisant, il transforme les risques en opportunités et peut augmenter la rentabilité de son entreprise.

Risk management structurel

Pour réussir, il faut que la gestion des risques du CFO ne soit pas considérée comme un exercice de compliance unique, mais bien une méthode structurelle pour réaliser des prestations optimisées, fiables et durables à long terme. Il s’agit de surveiller et d’analyser chaque jour quelles mesures prennent les concurrents, où va le marché et ce qui se passe dans la base de données de clients. C'est à cette condition seulement que le CFO sera capable de bien préparer son entreprise à ce qui peut se passer. Il ne se limite donc plus à prévenir ou adoucir les conditions ou événements défavorables, mais peut également profiter pleinement des opportunités. Un CFO intelligent utilise donc les big data pour effectuer des prévisions (predictive analytics). Pas simple, certes, mais les outils pour les y aider sont de plus en plus nombreux.

Une stratégie de croissance basée sur les faits réels

Un predictive risk model permet par exemple d’élaborer un scénario 'what-if' avec les bonnes données. En calculant, en établissant des corrélations, en découvrant des liens croisés et en visualisant les informations. Lorsqu’un CFO remarque par exemple que la customer rentention baisse, il peut décider de mettre en œuvre un nouveau programme pour continuer de fidéliser les clients et déployer ainsi une stratégie de croissance. Et la cerise sur le gâteau, c’est qu’avec l’aide des big data, les prédictions peuvent être effectuées avec une sécurité relative. Les approximations sont remplacées par une stratégie basée sur des faits réels.

Le CFO data driven a de l’avenir

Le CFO peut utiliser toutes sortes de big data et d’outils pour mieux piloter l’organisation et le résultat d'entreprise. Avec les chiffres en mains, il peut par exemple étudier avec les sales quels groupes de clients sont les plus rentables et lesquels sont les plus risqués. Ainsi il mettra plus efficacement en oeuvre ses ressources. La démarche est productive, comme l'indique une étude intitulée ‘Pushing the Frontiers’, publiée par l’IBM Institute for Business Value en 2014. Celle-ci révèle que les CFO qui prestent bien utilisent des standards d’information, des définitions de données et une data governance s’appliquant à toute l’entreprise. Un bon risk management ne consiste donc pas seulement à gérer les risques : il s'agit de les transformer en opportunités, en anticipant sur la base des big data. Quels marchés et clients étaient, sont et resteront rentables ? Les CFO data driven peuvent répondre à ces questions et ont ainsi littéralement l'avenir en main.

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