Services financiers : l'importance de l'intégrité des données pour une prise de décision éclairée

La qualité des données dans les services financiers a évolué vers l'intégrité des données, avec des entreprises utilisant soit des solutions unifiées, soit des approches fragmentaires.

L'utilisation croissante de l'intelligence artificielle (IA) par les services financiers est indéniable, permettant aux institutions de rationaliser les opérations telles que les études de marché, le service client et la conformité. L'IA offre également la capacité de repérer rapidement les tendances et de prédire les performances futures, facilitant ainsi la gestion des investissements et l'évaluation des risques pour les investisseurs. Une étude par Gartner a récemment constaté que seuls 4% des DSI déclarent que leurs données sont prêtes pour l'utilisation de l'IA. Pour relever ce défi, les institutions financières doivent utiliser des programmes d'IA avec des données fiables, garantissant leur intégrité pour maximiser l'efficacité des modèles d'IA et fournir des résultats fiables. 

Des données adaptées à l’évolution des secteurs financiers 

Le terme "qualité des données " était auparavant utilisé simplement pour décrire la précision des informations commerciales. Le paysage des services financiers étant devenu plus complexe et plus sophistiqué, le concept de qualité a largement évolué jusqu’à inclure une approche holistique qui englobe désormais la fiabilité de l’ensemble des données. C’est de là que vient le besoin d’intégrité des données, c’est-à-dire précises, homogènes et contextuelles. Les progrès rapides de l'IA transforment le paysage mondial et renforcent ce besoin, et en particulier dans le domaine des services financiers. 

Aujourd'hui, les sociétés de services financiers axées sur les données ont évolué et ont trouvé comment conserver et gérer celles-ci afin de renforcer la confiance des décideurs. Un ensemble de bonnes pratiques a émergé et les organisations les plus en avance dans ce domaine se sont équipées de solutions qui globalisent les divers aspects de l’intégrité des données, en utilisant une approche unifiée. 

Certaines entreprises de services financiers continuent de s’appuyer sur des solutions ponctuelles pour tenter de parvenir à ce résultat. Une approche fragmentaire de l’intégrité des données présente des défis considérables, ces solutions d’appoint s’avérant inefficaces et s’y opposant.   

Des tendances orientées données pour les services financiers 

Les organisations financières exploitent les données, de plusieurs manières différentes, allant de la transformation de l’expérience client jusqu’à l’utilisation en temps réel de l’intelligence artificielle (IA) notamment pour détecter les fraudes. Elles s’appuient également sur leur capacité de localisation afin de résoudre de nouvelles problématiques métier et pour s’assurer que leur activité est sécurisée et conforme aux règlements en vigueur.  

Actuellement, le secteur transforme son approche en matière d’intégrité en s’éloignant des solutions ponctuelles pour se concentrer sur la valeur et sur l’élimination des silos fonctionnels. Cette évolution pousse ainsi les entrepreneurs vers des solutions offrant des capacités entièrement intégrées pour soutenir l’agilité et la flexibilité de l’entreprise. 

Ce changement d’orientation a débouché sur une plus grande capacité de monétisation des données, mais aussi sur l’opportunité d’améliorer la fidélisation des clients et de dégager davantage de revenus. Avec l’intégrité des données, les organisations accèdent à une compréhension précise, complète et contextuelle de chacun de leurs clients. Elles en retirent de nouvelles opportunités pour renforcer l’expérience client, réduire les taux de défection et optimiser les ventes incitatives ou les offres croisées auprès des clients existants. 

Vers une véritable intégrité des données  

En alignant la qualité, la gestion de base et la gouvernance, les sociétés de services financiers bénéficient d’une vision unique et fiable de leur entité. Cet aspect est particulièrement critique lorsque les entreprises s’embarquent sur des projets de transformation des données, de fusions et d’acquisitions intégrées, et qu’elles doivent pouvoir s’appuyer sur des flux de données (dataflows) de système à système, plus rapides et plus flexibles. Lorsque la qualité des données est parfaitement intégrée à la gouvernance, les deux aspects opèrent en tandem pour fournir des données commerciales que les utilisateurs peuvent trouver facilement et comprendre. Plus important encore, cela permet d’obtenir des informations auxquelles les utilisateurs professionnels peuvent faire confiance. 

De fait, la gouvernance et la qualité sont les éléments clés d’un programme de gestion des données matures. Un développement robuste de ces deux notions permet aux utilisateurs de trouver rapidement les données requises, de comprendre leur contexte et la qualité associée, et de les utiliser pour documenter des décisions commerciales à valeur ajoutée.  

De la même façon, il est important de cataloguer ses données et de recueillir les métadonnées commerciales, techniques et opérationnelles applicables. En effet, s’appuyer sur des solutions ponctuelles et sur des projets ad hoc pour gérer la qualité de ses données n’est pas suffisant. Une structure formelle pour la gouvernance des données est nécessaire.  

Développer une culture des données  

Néanmoins, afin de mener au mieux les missions liées aux données, il est impératif d’apporter un enseignement aux équipes. Ce besoin d’éducation en interne peut diminuer dans le temps, cependant, afin d’optimiser la valeur commerciale, tout employé doit s’aligner autour d’une vision commune de la réussite, orientée données, pour accéder à une pleine confiance dans ces dernières.  

Ainsi, la corrélation entre une gestion efficace et une compréhension contextuelle de chaque fichier permettra de mieux les intégrer. Dans le cas des services financiers, par exemple, il arrive souvent qu’un individu puisse avoir des casquettes multiples au sein de la société. Si un dirigeant d’entreprise détient également un compte personnel à la banque, la compréhension des données doit pouvoir permettre de refléter cette particularité. 

L’enrichissement des données peut aider une organisation de services financiers à mieux appréhender les relations établies avec elle, ainsi que les événements de la vie qui peuvent impacter ses clients. En comprenant ce que sont, par exemple, les différents profils de sa clientèle, une banque peut délivrer des communications plus efficaces. Elle peut bénéficier d’informations plus pertinentes sur les comportements et sur les déclencheurs d’une décision d’achat. Le contexte de localisation est lui aussi source de précieuses informations, ajoutant de la profondeur à la vision 360° de chaque client. Par exemple, les banques intègrent l’IA pour proposer une expérience client complète, adaptée et accessible où que se trouvent leurs clients, grâce à des services bancaires personnalisés et intégrés. 

En somme, développer une culture des données à tous les niveaux de l’entreprise nécessite du temps. Chaque cas d’usage offre une nouvelle preuve de sa nécessité, amenant les utilisateurs à mieux réaliser l’importance du potentiel en réserve lorsque l’entreprise a su bâtir de solides fondements pour assurer l’intégrité des données