Banques Mutuelles Assurances & Data Science : 3 cas d’usage populaires

L’ère numérique a transformé le secteur des banques, mutuelles et assurances, avec un afflux massif de données provenant des clients, des transactions et des interactions en ligne. Aujourd’hui, l’activation de la data science dans ces domaines est devenue incontournable pour offrir une expérience client personnalisée, optimiser les processus internes et mieux comprendre les risques associés aux différents produits et services.

Nos différents échanges avec nos clients et prospects en Banques/Mutuelles/Assurances ont fait remonter 3 thématiques principales : le modèle de prédiction anti-churn, le NLP et le suivi de satisfaction et l’évolution du SAS vers le python. Nous vous partageons nos retours d’expériences sur ces sujets à travers cet article pour explorer comment la data science est utilisée pour relever les défis spécifiques de ces secteurs et comment les institutions financières tirent parti de cette révolution numérique pour se démarquer de leurs concurrents et créer de la valeur pour leurs clients.