Opinion | Philippe Romano, Semarchy “Garder le cap dans l’évolution constante des services financiers grâce à une gestion plus intelligente des données”
08/09/2025
Le changement est la seule constante dans le secteur des services financiers. Qu’il s’agisse de l’adoption de monnaies numériques, de nouveaux mandats réglementaires en constante évolution, des changements dans les attentes des clients ou de l’adoption de l’IA dans les processus opérationnels, l’ensemble du secteur se trouve dans un état permanent de transformation. Le rythme accéléré des fusions et acquisitions (M&A) et l’émergence de concurrents numériques opportunistes ajoutent une nouvelle couche de complexité. Cela impose aux responsables informatiques des institutions financières à naviguer à vue dans ces perturbations tout en maintenant la stabilité opérationnelle.
Philippe Romano, VP Southern EMEA – Semarchy
Les données sont au cœur de tout cela. Chaque rapport de conformité réglementaire, chaque interaction avec le client et chaque agent d’intelligence artificielle repose sur les informations de l’organisation. Pourtant, comme le savent de nombreux cadres financiers, des données fragmentées, inexactes ou cloisonnées peuvent ralentir les progrès, nuire à la confiance des clients et amplifier les risques.
Pour rester en phase avec un paysage en constante évolution, les établissements financiers doivent reconnaître l’urgence de renforcer les bases de leurs données. Une approche robuste, centralisée, gouvernée et intégrée de la gestion des données n’est plus un simple « avantage », c’est une nécessité pour la survie et le succès à long terme.
Des silos à l’agilité
La gestion du changement dans les services financiers met souvent en évidence la fragilité des systèmes existants et des silos de données isolés qui peuvent être en place depuis des décennies. Lorsque des réglementations sont introduites ou mises à jour, les entreprises se démènent souvent pour rassembler des données précises afin de produire des rapports en temps voulu. La demande des consommateurs pour des expériences numériques transparentes et personnalisées met en évidence l’inefficacité des systèmes obsolètes et déconnectés. Lors des fusions-acquisitions, les ensembles de données disparates retardent les efforts d’intégration, frustrent les clients, les investisseurs et les autres parties prenantes, et nuisent aux synergies attendues lors de la conclusion de l’opération.
Prenons l’exemple d’une institution financière de taille moyenne qui acquiert un concurrent fintech pour élargir sa clientèle. Sans une intégration appropriée des données, des profils de clients non concordants, des historiques de transactions incomplets et des rapports incohérents peuvent faire perdre des opportunités, entraîner des risques réglementaires et nuire à la satisfaction des clients. De même, les institutions qui passent à la détection des fraudes en temps réel avec l’IA ont besoin de données fiables, cohérentes et consolidées, mais les systèmes cloisonnés rendent souvent cette tâche herculéenne.
La réalité est claire : un écosystème de données fragmenté nuit à l’agilité et à l’adaptabilité dont les services financiers ont besoin.
Adopter l’intégration des données financières gouvernées
L’un des moyens les plus efficaces pour les responsables informatiques du secteur financier pour transformer le chaos des données en un ensemble ordonné est d’adopter une intégration des données financières gouvernée. Cette approche combine trois processus vitaux : la découverte, l’intégration et la gouvernance qui interviennent dans un cadre unifié et reproductible garantissant que les données sont toujours prêtes à faire face aux changements à venir.
1. Découvrir : Les institutions financières ont d’abord besoin de visibilité sur leurs tentaculaires écosystèmes de données. Il s’agit notamment d’identifier les bases de données existantes, les enregistrements dupliqués, les plateformes SaaS et même les sources externes telles que les courtiers ou les agences de crédit. Les métadonnées (par exemple, les noms de fichiers, l’historique des données et les statistiques d’utilisation) jouent un rôle crucial dans la mise en évidence et le profilage des actifs pertinents.
2. Intégrer : Une fois les données découvertes, elles doivent être harmonisées. Il s’agit notamment de consolider les profils des clients, les données transactionnelles et les mesures opérationnelles dans des ensembles de données unifiés et exploitables provenant de plusieurs systèmes. Les outils modernes peuvent automatiser ce processus, réduire les efforts manuels et préparer les données pour l’analyse, la conformité ou les opérations.
3. Gérer : Enfin, les établissements appliquent les principes de la gestion des données de référence (Master Data Management) pour garantir l’exactitude, la cohérence et la sécurité des données. Ils font correspondre et fusionnent les enregistrements en double, corrigent les erreurs et appliquent des politiques de gouvernance pour garantir la conformité avec des réglementations en constante évolution.
Par exemple, une société européenne de services financiers a été confrontée à des problèmes de cloisonnement des données clients dans ses divisions de retraite et de planification successorale. L’incohérence des profils des clients se traduisait par des ventes croisées inefficaces, un marketing non ciblé et une baisse de la satisfaction des clients.
L’intégration de ses données financières gouvernées a permis à l’entreprise d’assimiler des données provenant de multiples silos internes, de normaliser leurs formats et de créer une vue à 360° du client. Elle a également enrichi ces profils en apportant des données démographiques provenant de courtiers externes et des journaux de parcours de son site Web.
L’entreprise a ainsi renforcé ses campagnes de vente croisée, augmentant ses bénéfices en regroupant l’assurance-vie et les produits de retraite pour les clients âgés de 55 ans et plus. Simultanément, elle a identifié les activités frauduleuses avec plus de précision et a résolu plus rapidement les problèmes de service à la clientèle.
L’intégration gouvernée des données financières dote les organisations d’un cadre leur permettant de relever de manière proactive les défis liés aux données, ouvrant ainsi la voie à une amélioration de la prise de décision, de la conformité et de l’innovation.
Une conformité plus intelligente grâce à de meilleures bases de données
S’il est une chose qui incarne l’évolution constante des services financiers, c’est bien la réglementation. Les institutions sont tenues de respecter des mandats en constante évolution tels que Bâle III, la loi Dodd-Frank et les exigences en matière de connaissance du client, pour n’en citer que quelques-uns. Pourtant, tenter de se conformer à ces réglementations en utilisant des données fragmentées et de mauvaise qualité est risqué voire inutile.
Prenons l’exemple des cadres réglementaires tels que Bâle III, qui reposent sur des mesures de risque cohérentes. Avec des données cloisonnées ou inexactes, les établissements risquent de ne pas se conformer à la réglementation et de subir des dommages tant financiers que de réputation. De même, les programmes de lutte contre le blanchiment d’argent (AML) nécessitent des enregistrements de transactions de haute qualité et traçables afin de signaler avec précision les comportements suspects.
C’est ici que l’intégration des données gouvernées intervient :
- Des données consolidées et précises garantissent que les rapports réglementaires sont soumis sans erreur à travers les juridictions mondiales.
- Des pistes d’audit détaillées simplifient le processus de conformité.
- Les améliorations de la qualité des données fortifient les flux de travail KYC (Know Your Customer), permettant des approbations plus rapides tout en réduisant les pénalités en cas de non-conformité.
Les institutions financières dotées de cadres de gouvernance des données solides sont conformes et efficaces, ce qui leur permet d’économiser un temps et des ressources précieux lors des audits.
Se préparer à la révolution de l’IA
L’intelligence artificielle est en train de réécrire les règles des services financiers, de la détection des fraudes à l’engagement des clients. Mais même les systèmes d’IA les plus sophistiqués ne valent que ce que valent les données dont ils dépendent.
Pour être efficaces, les modèles d’IA ont besoin de grandes quantités de données propres et de haute qualité. S’ils sont alimentés par des données inexactes ou fragmentées, les systèmes d’IA peuvent générer des résultats biaisés, éroder la confiance, voire amplifier les responsabilités juridiques. Par exemple, un algorithme de détection des fraudes alimenté par l’IA ne peut réussir que s’il dispose d’une visibilité totale sur l’historique des transactions dans l’ensemble de l’organisation.
C’est pourquoi le Master Data Management et l’intégration des données gouvernées sont essentielles pour les organisations qui souhaitent adopter l’IA de manière efficace. Parmi les avantages, on peut noter :
- La consolidation des ensembles de données cloisonnés afin de fournir un « terrain d’entraînement » unifié pour les modèles d’IA.
- L’identification et la correction des erreurs pour améliorer la précision des prédictions.
- Assurer la traçabilité des décisions pilotées par l’IA, en améliorant la transparence et la conformité.
En établissant une base de données solide, les institutions financières peuvent se prémunir contre l’avenir et libérer tout le potentiel de l’IA, des expériences bancaires personnalisées et de l’automatisation des processus internes à l’évaluation des risques en temps réel.
Consolidation après une fusion ou une acquisition
Les fusions et acquisitions dans le secteur des services financiers ont montré des signes de reprise en 2024 et 2025, malgré les difficultés persistantes. Cependant, ces opérations s’accompagnent de leurs propres complexités, en particulier en ce qui concerne les données. Sans une intégration rapide et efficace des données, le succès d’une acquisition peut être compromis, affectant tout, de la fidélisation des clients à l’alignement opérationnel.
Prenons, par exemple, le cas d’une institution européenne qui a acquis une banque commerciale plus petite. Au départ, les systèmes cloisonnés ont entraîné des retards dans la fusion des bases de données clients, ce qui a créé des lacunes dans le service et un mécontentement parmi la clientèle. Après avoir amélioré l’intégration des données financières, l’organisation a harmonisé sa base de données principale pour créer des vues à 360° des clients presque immédiatement.
Il en a résulté un service client unifié qui a permis de réduire le taux de désabonnement, un accès plus rapide aux opportunités de ventes croisées, et un reporting réglementaire qui répond facilement aux exigences de conformité.
L’intégration de données n’est pas seulement un outil pour les fusions et acquisitions, c’est une stratégie pour extraire le maximum de valeur de toute opportunité.
Transformer les changements constants en opportunités de données à forte valeur ajoutée
En investissant dans une meilleure gestion des données, les institutions financières peuvent s’affranchir des systèmes fragmentés, assurer la conformité avec des réglementations en constante évolution et se positionner pour exploiter l’avenir de l’IA.
Les entreprises de services financiers tournées vers l’avenir n’attendront pas que le changement les perturbe. Au lieu de cela, elles utiliseront des données de qualité pour définir ce à quoi ressemble leur succès dans un monde en constante transformation.
Philippe Romano
Philippe Romano est Vice-Président des Ventes pour la région EMEA Sud chez Semarchy. Il est chargé de mettre en œuvre et d’exécuter la stratégie commerciale de l’entreprise dans la région, avec un accent particulier sur la croissance dans des marchés clés tels que la France, l’Europe du Sud, ainsi que le Moyen-Orient et l’Afrique du Nord.
Avant de rejoindre Semarchy, Philippe occupait le poste de Directeur des Ventes Régional chez Technicolor, où il supervisait les opérations en Europe du Sud, en France, en Belgique et dans la région MEA. Il bénéficie d’une solide expérience en direction commerciale, acquise au sein d’entreprises leaders dans le domaine des logiciels de données telles que Talend et DataStax.