Aujourd’hui, les Banques et Assurances doivent faire face aux nouveaux défis technologiques et aux enjeux de la digitalisation. Elles évoluent dans des environnements contraints et très réglementés, où chaque action est soumise à une multitude de consignes et de contrôles de conformité. Face à un environnement de plus en plus compétitif, la rétention client change la donne pour les services financiers . Aussi avoir des données fiables, précises, cohérentes et contextuelles devient un impératif business et Precisely, leader de la Data Integrity vous aide à l’accomplir. Points clés du webinar : - Amélioration de l’expérience client: la personnalisation de l’offre est aujourd’hui un élément décisionnel capital pour le client. - Criminalité financière et conformité : découvrez comment surmonter les difficultés liées aux données et renforcer vos opérations de lutte contre la fraude. - Geo-enrichissement des données commerciales avec Precisely ID : un fichier d'adresses avec des informations "géo-enrichies" fournit un contexte et une valeur permettant de prendre de meilleures décisions.

1. Banques et Assurances : optez pour
des données fiables, précises et
cohérentes !
18 novembre 2020
Florence Rabuel, VP Sales Sud Europe
Eric Hubert, Consultant Solution
Charles Trawinski, Consultant Expert
Paul Archambault, Geodatascience

2. Webinar Audio
• La retransmission audio du jour est diffusée en continu sur les
haut-parleurs de votre ordinateur.
• Si vous avez besoin d'une assistance technique concernant
l'interface web ou l'audio, veuillez nous contacter en utilisant la
fenêtre de discussion.
Questions Welcome
• Soumettez vos questions à tout moment pendant la présentation
en utilisant la fenêtre de chat. Nous y répondrons lors de la
session de questions-réponses qui suivra la présentation
Enregistrements et slides
• Ce webinar est en cours d'enregistrement. Vous recevrez un
email à la suite de la diffusion sur le web avec un lien pour
télécharger l'enregistrement et les slides.

3. • Quelques mots sur Precisely
• Des données intègres avec la
"Résolution d’Entités"
• Contextualiser vos données avec la
géolocalisation
• Les données d'enrichissement
• Q&R
3

4. 100%
des organisations
interviewées peinent
à faire confiance à
leurs données
68% se débattent dans des
problématiques de qualité
de ou de gouvernance données
29% peinent à comprendre leurs
données
Notre équipe a consacré plus de 100H à
parler à ses clients et ses partenaires
4

5. Hybrid Cloud
des organisations ont
déclaré que la disparité
des données avait un
impact négatif sur leur
organisation2
Streaming
des entreprises
conviennent
qu'elles doivent
recourir davantage
aux données
externes5
Location
des enregistrements
de données
nouvellement créés
présentent au moins
une erreur critique3
AI
des entreprises sont
confrontées au
manque de
renseignements sur la
localisation des
données4
des PDG sont préoccupés par l'intégrité des
données sur lesquelles ils fondent leurs décisions1
Sources: 1. Forbes, 2. Data Trends Survey 2019, 3. Harvard Business Review, 4. IDC, 5. Forrester
L'intégrité des données est le prochain impératif des organisations

6. Des données plus
précises,consistentes et
contextuelles pour être
confiant dans sa prise de
décision
6

7. 7

8. Nos logiciels d'intégrité de données et nos produits d'enrichissement de
données offrent la précision et la cohérence nécessaires pour prendre des
décisions en toute confiance.

10. La Résolution d’Entités (ER) est le
processus consistant à lever les
ambiguités de représentation d’une
entité réelle dans des sources
hétérogènes
La résolution d’Entités s’appuie sur la
reconnaissance, la standardisation, la
validation, le rapprochement, la
consolidation et la persistence des
résultats

11. Transformation
Digitale
Gouvernance
des données
CRM / Optimisation
Engagement Clients
BI / Data Science
Conformité
Gestion du Risque
KYC / FCC RGPD
Fraude & Abus

12. • Industrialisation du KYC efficace pour l’intégration des Clients
• Création d’une vue unique des risques
• Intégration de sources externes de Screening
KYC
• Data Matching avancé Clients / Tiers pour l’optimisation du
de la Correspondance Bancaire
• Segmentation pertinentes des données en entrée du TMS
• Réduction des alertes liées aux Faux Positifs
Surveillance des
transactions
• Mise en correspondence et visualisation des Tiers,
Transactions, Lieux et données connectées
• Relations cachées
• Détection de Circuits / Communautés (cf Panama Papers)
Identification
de réseaux
criminels
• Regroupement des alertes en un seul cas d’investigation
• Identification et visualisation d’un reseau de Clients / Tiers
• Vue unique des informations pour prise de décision
Efficacité des
Investigations
Graphe de
Connaissance
de Résolution
d’Entités

13. Screening
Alertes/Investigations
DQ/VueUnique
Tiers Source1
PEPs
Tiers Source1
Tiers Source1
Sanctions
Black / White
Lists
Gestion des
Listes
Données de mise en relation
DQ / Vue Unique
Reconnaissance

14. Surveillance des
Transaction
(TMS)
Post-Screening
Pre-Screening
Risk Rating
Data
Investigations
• Regroupement des alertes
• Réduction des Faux Positives
• Réduction des Faux Négatifs
• Réduction des temps d’investigation
• Data Matching des PII Tiers des SWIFT
• Vue Unique du risque des Clients / Tiers
• Amélioration de la segmentation des Tx
Ref Data
Clients
Paiements
• Transaction journalières ~ 50M
• Clients ~ 100M
• Pseudo Clients ~ 100M

15. • Gérer, représenter et analyser facilement
des données Hyper Connectées : Entités,
Interactions, Hiérarchies, Rôles,
Domaines,…
• Agilité de la modélisation nécessaire pour
intégrer les besoins en constante évolution
• Vues multi-dimentionnelles permettant une
exploration contextuelle
Société
Individu
Compte
Lieu
Possède
Habite

16. Consolidation des Entités
et Relations
• Directes / Indirectes,
• Apparentes / Cachées
• Hiérarchiques
• Historiques

17. 17
Understan
d Data
Intégration /
Fédération
Découverte &
Catalogage
Create
Policies
and Rules
Glossaire
Métier
Capture de
règles
Métier
Fixing
Problems
Processus
Data Quality
Continuous
Monitoring
DQ KPIs
Monitoring
Data
Lineage
Résolution
d’Exceptions
Profilage
Vue Unique
Graphe de
Connaissance
1 2 3 4 5
Audit Fiabilisation MonitoringVue Unique
Cadre
et Règles
Data
Matching

18. ID Nom Adresse Ville Code Postal Mobile Email Date naissance
C146 崴 毛 西山台6-20-4 589-0022 0617-555-000 hual@@yaho.com 28/10/1800
W123 Mme Durieux 8 rue Ruisseau Nanets 44100 0617555000 mdurieux@gmail.com 01/06/1970 09:55:24
R423 Durieux SR Conseil 8 10 rue Rousseau Faÿ-lès-Nemours 44 06175329550 prax@yahoo.com 01-06-1970
M979 Durieu - Prax 18 R de Courcelles & Paris 06175329550 10:00:00
WEB
Noms multiples
Mix de termes B2C/B2B
Adresse incorrecte
Typos
Doublons
Valeur manquante
Pas à la
bonne place
(Sémantique)
Formats non standard
Syntaxe et domaine
invalides
Scripts non homogènes
Erreur de Caractère
Diacritiques
Pattern hétérogènes
Pattern
incorrect
Contrainte d’intégrité
Non valide

19. Les règles de Fiabilisation doivent être mise en œuvre dans
un contexte donné décrit dans le cadre de la politique de
Gouvernance des Données d’une Organisation
• Vérification de contraintes d’intégrité
• Translittération, encodage, cleansing de caractères
• Parsing, Standardisation et Validation des données
• Validation des noms propres (reconnaissance globale
des noms, y compris les surnoms et les différentes
orthographes, pour 143 cultures du monde entier)
• Validation mondiale des adresses, email et téléphones
• Résolution d’entités (rapprochement / fusion)
• Gestion collaborative des exceptions
JoAnn Simpson J.B. Simpson Mrs. J. Felder

21. Source 1 Source 2 Transactions
WWW
Bridge Durieux
11 R racine
44100 Nantes
07987 654321
Mrs B Durieux
bdurieux@work.com
07987 654321
Bridget
11-13 rue Jean Racine
44 Nantes
bdurieux@work.com
01242 54300
bdurieux@work.com
Mrs Bridgitte Durieux
11 RUE RACINE
44000 NANTES
bdurieux@work.com
durieux@home.com
01242 54300
07987 654321
Normalize
Match
Merge
Registry, Consolidation, Coexistence ou Centralisé
Analytics &
Reporting
Marketing
Risk
Fraud Detection
Processus
Opérationnels
(GDPR, Engage,…)
@
Front End

23. SERVICES FINANCIERS
ORGANISER DES EMPLACEMENTS
AU NIVEAU MONDIAL VUA DU
GÉOCODAGE
Objectif : comprendre et analyser les
relations entre l'emplacement des
commerçants, des titulaires de cartes et
des guichets automatiques
Permet aux sociétés émettrices de
cartes de crédit d'augmenter leur
portefeuille en comprenant les
habitudes de dépenses en fonction de
l'emplacement de 10 millions de
commerçants, des millions DAB par des
millions de titulaires de cartes.

24. [Longitude, Latitude]
++
++TEMPS
PROFIL UTILISATEUR
MODE DE VIE
DEMOGRAPHIQUE
COMPORTEMENT
PSYCHOGRAPHIE
PERIODE DE VIE
MENAGE
AISANCE
CONTEXTE
PERSONNALITE
AFFINITE MARQUE
+
EQUIPEMENT
TECHNOGRAPHIE
APP USAGE

25. Organiser par Adresses :
• Géocodage
• Precisely ID : clé unique pour lier des
milliers d’attributs
Organiser par Géographies :
• Limites administratives ou postales,
données sociodémographiques
associées
Organiser par Grille :
• Juste des coordonnées, utilise une
grille GeoHash (Rectangle, Carré),
Hexagone

26. Le géocodage est le processus qui consiste à
transformer la description d'un lieu (probablement une
adresse) en une localisation.
La combinaison de logiciels et de données permet
d'effectuer 2 des tâches primaires :
• Match d’une adresse
• Renvoyer une localisation (Code, (X,Y))
Le géocodage est un moyen d'arriver à une fin !

27. Nettoie
Éliminer les espaces, les
caractères inattendus, etc.
Normalise
Format et terminologie
standard
Parse
Reconnaitre les différentes
parties
Match
Identifier les adresses
candidates
La mise en correspondance d'adresses est le processus qui consiste à identifier des candidats
(correspondances probables) pour une adresse donnée dans un ensemble de données de référence.

28. €

29. La précision de la localisation est la précision à laquelle une "adresse" peut
être associée à un lieu.
Les niveaux comprennent :
• Addresse/Point
• Bâtiment - sur le bâtiment
• Parcelle – centre de la parcelle/propriété
• Rue – interpolation le long d'un segment de rue
• Postale – centre d'une zone postale
• Géographie – centre d'une zone géographique

30. Interpolé Entrée Bâtiment Centroïdes Bâtiment / parcelle
20
18
161412
10
8
6
4
2
2
2
4
4
6
6
8
8
10
10
12
14
12
14
16
16
18
18
20
20

31. Addresse Bâtiment Parcelle

32. Adresse Bâtiment Parcelle
SocioDemo -
Segmentation
IRIS -
MicroIRIS
Elévation
Details
Propriétés
Association
Risques
Information
métiers
Liaison de données rationalisée
Liaison de données rationalisée

33. Data w/ PreciselyID
Données Risques
Attributs propriétés
Points d’interêt
Données
Démographiques
PreciselyID
Contours Bâtiments
Zonages
Evaluer les risques
Tarification
Souscription
Acquisition clients
Détection Fraude
Agent
Informer les analystes en aval
Opérationalisez
vos addresses
Addresse

34. Addresse
(Geo)coding
Interactive
Geocoding
(Type-Ahead)
Reverse
Geocoding
Opérationalisez vos adresses
• Nettoyer / Normaliser (format postal)
• Valider (livrable)
• Géocoder
• Ajout du PreciselyID (Geoenrichment)
Enrichir avec des données
• Données sur les risques
• Attributs de la propriété
• Points d'intérêt
• Données démographiques
• Empreintes de bâtiments
• Zonages
ID lookup
Impact
• Risque agrégé
• Acquisition de clients
• Détection des fraude
• Foyers desservis
• Profil client

36. Tobler (1930-2018)
« Tout interagit avec tout, mais deux objets proches ont plus
de chances de le faire que deux objets éloignés. » (1970)
• Un concept simple et puissant
• Les structures spatiales sont schématisables
• À l’origine de toutes les mesures d’interactions spatiales

37. • Enrichissement contextuel de vos données clients via leur adresse
• Segmentation des risques technique en assurance
• Probabilité de défaillance crédit
• Segmentation des lieux de résidence pour le profilage marketing
• Données foncières pour les activités immobilières
• Fourniture de base d’analyse de marché locaux pour vos services
géomarketing ou data science
• Etudes d’accessibilité, de maillage, et sectorisation de vos réseaux de distribution
• Potentiel et couverture (vs concurrence) de leur marché local
• Impacts locaux de la numérisation dans la banque/assurance de détail

39. • Base immeubles standard
• 28 M Adresses géocodées dont 22 millions adresses postales
• Population résidentielle et d’entreprise à l’adresse
• Qualification sociodémographique des résidents des immeubles,
attributs de richesse
• Enrichissement constant au fil des publications de sources (open
data…)
• Interrogeable via web service
• Option « bâti » :
• attributs topographie et cadastraux des immeubles,
• attributs fonciers (prix)
• Clef de correspondance adresses/Bâtis /parcelles
• Option « aléa risque assurance »

40. Population de jour au lieu de travail
Trafic véhiculesAttraction commerciale
Tourisme

41. • Objets géographiques « pâté
de maisons » infra Iris.
• 500 000 Micro-Iris en France
• Maillage exhaustif et qualifié
calé sur le routier et sur les Iris
• Travaux à des niveaux très fins
avec des informations fraîches
sur la population résidente, de
jour ou l’intensité du passage
commercial et touristique.

42. Montant 2010 en €
AssVieStock_10 126 444 607 216
DAVFlux_10 17 057 000 000
DAVStock_10 274 780 000 000
EpargneFlux_10 13 016 000 000
EpargneEncours_10 778 838 000 000
VMobMonFlux_10 13 409 952 710-
VMobEncours_10 245 708 497 106
CImmoFlux_10 139 709 000 000
CImmoEncours_10 776 179 000 000
CConsoFlux_10 51 283 000 000
CConsoEncours_10 151 880 000 000
• 40 marchés clefs pour les banques et l'assurance auprès des particulier
• Sources d’Enquêtes SOFIA (ex OPERBAC), Patrimoine INSEE, jeunes, OFL
• Extrapolation Iris via les dernières structures socio-démographique du
recensement de la population
• Calibrage national et régional sur sources métier BdF, FFSA…
• Maintenance et actualisation annuelle

44. • Historique multi-sources des prix transactions immobilières par Iris
• Récemment fiabilisé/enrichi avec les Données de Valeurs Foncières

45. • Densité de population et de pouvoir d’achat
résidentiel
• Projections locales de population à horizon
2030
• Revenus fiscaux des ménages (source DGI)
• Marchés bancaires, ménages patrimoniaux, IFI
• Migrations intercensitaires
• Base points immeuble des logements géo
localisés
• Base de synthèse adresses/cadastre/bâti et
clef Precisely
• Maille micro iris + données pop et socio démo
infra iris
• Flux de jour commune à commune
• L’emploi sur le lieu de travail à la rue
• SIREN, Création et disparition d’établissements …
• Attraction commerciale à la rue, grandes surfaces
et attractivité commerciale au point
• Typologie d’activité et typologie de la population
résidentielle des iris
• Distancier inter Iris
• PIB, taux chômage localisés, dynamisme
entrepreneurial…
• Fichier POI assurance et banque
• Parts de distribution et de marché banque de
détail
• Marché des TPE&PRO
• Toutes les cartes vectorielles utiles (bassin de vie,
zones d’emplois, ZUS…) *

46. • Profils géodatascience : maths, stat et géomatique
• Une dizaine de personnes temps plein, cumul >70 ans d’expérience des
études de maillage, potentiels locaux, sectorisation et du traitement des big
datas locales
• Spécialisée dans l’édition de contenus micro-localisés depuis plus de 15 ans
• Veille data localisée
• Support technique (API, WS) et datas internationales US/UK
• Support & formations de nos clients FR en français
• Confer ce Site de présentation de nos contenus et du détail sur les contenus

48. FRabuel@precisely.com
Charles.Trawinski@precisely.com
Eric.Hubert@precisely.com
Paul.Archambault@precisely.com