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Revue d'économie financière

2015/4 (n° 120)


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Résumé

Français

Data scientist a été déclaré le travail le plus « sexy » du xxie siècle par la Harvard Business Review. En quoi l’exploitation des données de masse peut-elle révolutionner les services financiers et leurs tarifications ? Quels sont les freins au déploiement du big data et quelles sont les pressions ? En dépit de nombreuses limites en France, des opportunités apparaissent, qu’il faut saisir aujourd’hui.
Classification JEL : G20, L11, L86, L96.

English

What are the Opportunities of Big Data for Pricing Approaches?Data Scientist was declared the "sexiest" job of the 21st century by the Harvard Business Review. By what means can the treatment of massive data disrupt financial services and its pricing approaches ? What are currently the opportunities and threats of big data ? Despite miscellaneous constraints, opportunities pop up that the finance industry must seize now.
Classification JEL: G20, L11, L86, L96.

Plan de l'article

  1. Rappel sur le big data
  2. Quel usage du big data ? L'exemple de l’assurance
  3. Des opportunités
    1. L’exemple de la tarification du risque (en assurance ou pour le risque de crédit)
      1. L’interfaçage aux objets connectés
      2. L’interfaçage avec le digital
        1. Avec les comparateurs
        2. Avec Internet
        3. Avec les cyberrisques
  4. DES LIMITES MULTIPLES
    1. Des limites éthiques
    2. Des limites étatiques
    3. Des limites économiques
    4. Des pressions de marché
    5. Des pressions réglementaires
    6. La formation
  5. CONCLUSION

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