L'importance de la qualité des données pour les services financiers

Alors que les services financiers sont très réglementés et accordent une grande importance à la conformité et à la gestion des risques, il devient prioritaire de surveiller en permanence les données et veiller à leur bonne transmission aux autorités réglementaires. Dans la mesure où les grandes organisations financières traitent aujourd'hui des volumes massifs de données, elles doivent veiller à l'exactitude et à l'intégrité des données, à tout moment, afin de minimiser les risques.

Mais qu'est-ce que la qualité des données dans les services financiers ? La gestion des risques et la conformité réglementaire sont toutes deux fortement conditionnées par la qualité des données. Par exemple, des données incomplètes sur des clients ou des valeurs de change non actualisées peuvent gravement affecter la crédibilité et les résultats financiers.

De plus, les services financiers sont très sensibles au facteur temps, où une seule erreur de données se multiplie rapidement dans les processus en aval et n'est pas facile à rectifier à temps. La qualité des données – dans les services financiers – indique leur exploitabilité en vérifiant leur exhaustivité, leur exactitude, leur validité et leur conformité aux différentes réglementations. C’est cette intégrité de la data qui préserve les relations entre les entités au sein d’une même organisation, et qui est cruciale pour la gestion des risques.

Si nous nous penchons sur les données relatives aux clients, celles-ci peuvent évoluer et perdre par conséquent leur intégrité au fil du temps. Des changements d’adresse ou de numéro de téléphone peuvent ne pas être actualisés immédiatement. De nouvelles sources de données et applications ajoutées peuvent ne pas être harmonisées correctement. Si ces petits dysfonctionnements paraissent insignifiants, leur impact se fait directement sur l'expérience, les interactions et les transactions des clients, entraînant une augmentation des coûts et une perte de revenus.

Il en va de même pour les rapports, analyses et prévisions. Des données erronées peuvent conduire à de mauvaises décisions et à une planification stratégique défaillante, ayant les mêmes répercussions sur les coûts et revenus.

Même l’exploitation des technologies d’IA, pour améliorer l'efficacité et renforcer la performance des services financiers nécessite de la data de haute qualité. Selon le cabinet Gartner, la qualité des données est l'un des principaux obstacles à l'adoption de l'IA par les services financiers.

Alors comment les services financiers peuvent-ils améliorer la qualité des données ? Cela nécessite un programme d’amélioration complet : une culture axée sur les données, de la Data Intelligence pour une compréhension plus approfondie de la data, une sensibilisation aux problèmes de qualité les plus courants et un déploiement technologique.

De plus, la conformité est un domaine où la qualité et la gouvernance des données interagissent, donc l’amélioration de ces données viendra soutenir ces deux aspects, permettant ainsi une meilleure visibilité aux entreprises, et de surcroît des analyses prédictives plus pointues avec des données plus précises.

En surveillant constamment la qualité des données, les services financiers contrôlent mieux leurs pipelines de data de bout en bout, alimentant les processus opérationnels et analytiques. Ces mêmes données fiables peuvent former des modèles d'apprentissage automatique et orienter les décisions stratégiques dans l'ensemble de l'organisation.

Il devient donc impératif d’optimiser les services financiers grâce à la qualité prédictive des données, car elle leur permettra de fournir des résultats fiables en temps réel. Voici quelques moyens que les organisations financières peuvent mettre en place afin d’intégrer rapidement ces données prédictives :

1. Surveiller en continu les taux de change

Le monde entier se livre à des opérations de change via plus de 28 000 paires de devises en constante fluctuation. La plupart des institutions bancaires travaillent avec une liste ciblée de cotations, qu'elles combinent avec d'autres données financières pour effectuer des analyses.

Le contrôle de la qualité d'un ensemble de données aussi large peut être laborieux et nécessite des centaines de règles manuelles pour la détection des doublons, anomalies ou corrélations. La qualité prédictive des données peut donc alerter automatiquement sur les data de taux de change incorrectes. Avec l'approche d'apprentissage automatique basée sur le ML, des tests de qualité sont réalisés afin de fournir des contrôles optimaux et cohérents sur tous les ensembles de données. Les analyses prédictives vérifient également en continu les histogrammes et segmentations ainsi que les évolutions des schémas.

2. Suivre de manière prédictive les positions Intraday

Les organisations financières traitent d’importants volumes de données en temps quasi-réel sur les positions Intraday. Leur suivi est complexe, notamment pour assurer une corrélation correcte et l'absence de doublons pour toute entreprise. Mais lorsqu'une entreprise ne négocie ou n'ajuste pas sa position dans la journée, ces registres manquants ne doivent pas non plus déclencher de fausses alertes.

D’où l’importance de ces données prédictives, qui détectent en temps réel des doublons ou valeurs aberrantes, et fournissent des données hautement qualifiées pour alimenter les modèles analytiques.

3. Identifier les anomalies et schémas masqués dans les références de sécurité des données

Les institutions financières, quelles que soient leur nature ou leur taille, intègrent des données de référence provenant de divers éditeurs tels que Bloomberg, Thomson Reuters, ICE Data Services ou encore SIX Financial Information.

La précision de ces données est essentielle pour toute décision commerciale, et l'identification précoce des valeurs erronées dans le processus de collecte de données réduit considérablement la complexité en aval. Par ailleurs, les schémas masqués affectent aussi la qualité de la data générée par les systèmes sources et de reporting, les détecter à l’avance réduit également les efforts fournis pour leur correction.

Dans les deux cas, la qualité des données prédictive permet d'identifier les titres qui enfreignent les modèles historiques, réduit les faux positifs, étend la couverture et modélise rapidement une série complexe de contrôles.

4. Maîtriser le risque de crédit dans les prêts bancaires

L’une des activités financières principales des banques est l’octroi de prêts, impliquant ses propres risques. Elles doivent donc être vigilantes tout au long des processus de souscription et d'approbation des prêts, en validant les données à chaque étape dans le but de limiter le risque de crédit.

Les outils d’analyse prédictive peuvent être programmés pour valider en temps réel les cotes de crédit, les vérifications SSN, les évaluations du rapport prêt/valeur, les taux d’intérêt, les demandes de prêt en double, etc.

5. Accélérer l'adoption du cloud

La pandémie de 2020 a fait basculer la balance en faveur d'une stratégie plus axée sur le cloud pour les banques et les institutions financières. Ces changements profiteraient aux consommateurs, plus dépendants des services numériques par rapport aux interactions en succursale.

Les services financiers doivent souvent déplacer ou copier des données entre des systèmes de stockage. Ces migrations menacent la fiabilité des données, et nécessitent une vérification poussée pour s’assurer qu’elles n’ont pas été modifiées.

L'adoption du cloud apporte donc agilité et rapidité aux services financiers, les aidant à évoluer rapidement et à renforcer leur efficacité. Cependant, des données erronées ou de mauvaise qualité peuvent être un obstacle à la migration vers le cloud.

6. Tracker les fraudes et cyber-anomalies en temps réel

Les services financiers manipulent des données sensibles, les rendant vulnérables aux cyber menaces. Les transactions financières en ligne les exposent aussi à d'éventuelles violations de la sécurité. Par conséquent, les organisations financières se tournent de plus en plus vers l'automatisation pour détecter et se protéger des cyberattaques.

La qualité prédictive des données peut continuellement charger et traiter divers flux de données de sécurité pour détecter toute anomalie dans les réseaux. Grâce à des alertes en temps réel, les experts en cybersécurité sont en mesure de réagir rapidement aux menaces éventuelles.

Aujourd'hui, la majorité des organismes financiers reconnaissent l'importance de la qualité des données et lancent des initiatives globales pour les renforcer. Avec les bons outils, il est possible de révolutionner les processus, en économisant ainsi jusqu'à 60 % des efforts manuels et en réalisant des audits réglementaires en un temps record de quatre semaines seulement.

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