Alexis Amblard-Ladurantie

01 44 88 30 66

Connaissance client & segmentation patrimoniale :
•     Analyser et segmenter la clientèle selon les encours, la structure patrimoniale, les appétences et le cycle de vie
•     Construire des scores de potentiel, d'attrition et d’offre
•     Identifier les clients sous-équipés ou à risque de désengagement 

Analyse de la performance portefeuille :
•     Produire des analyses de performance des portefeuilles clients
•     Suivre l'évolution des encours sous gestion (AUM) détecter les flux entrants/sortants significatifs
•     Analyser la rentabilité des segments de clients

Pilotage commercial & reporting :
•     Concevoir et maintenir les tableaux de bord de suivi de l'activité commerciale 
•     Produire les reportings
•     Analyser les campagnes de rebond produit
•     Assurer le suivi des objectifs

Conformité, risque & réglementation :
•     Participer aux évolutions du moteur de Devoir de conseil
•     Backtester les résultats des évolutions du moteur et analyser ses impacts sur les profils de risque

IA au service des commerciaux :
● Concevoir des outils d’aide au rdv à partir de modèles d’IA générative
● Automatiser la génération des reportings
● Mettre en place des systèmes de recommandation exploitant le machine learning pour suggérer aux banquiers des actions pertinentes selon le profil client
● Automatiser la détection des signaux faibles et générer des alertes dans les outils CRM
● Assurer la gouvernance des modèles IA,

Louvre Banque Privée, 600 collaborateurs, propose une offre bancaire globale à destination d’une clientèle exigeante de particuliers, chefs d’entreprise et professions libérales. Louvre Banque Privée dispose d'une activité Gestion sous Mandat pour le compte de ses clients ainsi que ceux de la Banque Postale.

Afin de renforcer la Direction de la Distribution, Louvre Banque Privée recherche un Analyste Performance & Pilotage Commercial.

Un accompagnement sera réalisé par l'équipe. 

•     Bac +5 : école d'ingénieurs, université (mathématiques, économie, finance), école de commerce avec spécialisation finance/data

•    Maîtrise avancée du SQL et des environnements de bases de données relationnelles

•     Bonne pratique de Python pour l'analyse et la modélisation

•     Expérience avec des outils BI : Power BI, QlikSense

•     Maîtrise d'Excel avancé (TCD, Power Query, modélisation financière)

•     Notions de gestion de portefeuille, d'allocation d'actifs et d'instruments financiers (actions, obligations, produits structurés, OPCVM)

•     Rigueur analytique et fiabilité dans la production de données à forte valeur décisionnelle

•     Capacité à vulgariser des analyses complexes auprès d'interlocuteurs non techniques (banquiers, direction)

•     Sensibilité aux enjeux réglementaires et à la culture du risque

•     Sens du service et orientation client