Comment relever les défis de la transformation du secteur banque-assurance ?
Bousculé par l'arrivée de start-up et motivé par la nécessité de fournir un service de qualité à la clientèle tout en respectant les réglementations, le secteur de la banque et de l'assurance subit une transformation massive.
Les consommateurs attendent aujourd’hui des banques et assurances un rôle de plateforme qui dépasse leur métier "historique" : accessibilité sur tous les canaux (agence, web, mobile), continuité de l’expérience client, écosystème de partenaires… Un service de qualité est désormais un terme générique qui se traduit par des produits et services souvent numériques.
Avec de plus en plus de produits sur mesure, le risque ou l’indice de solvabilité sont calculés différemment avec d’autant plus de données collectées sur la personne. Il n’est donc pas surprenant de s’interroger sur la conformité au RGPD. Les nouvelles normes comptables, actuarielles et de gestion des risques telle que la norme IFRS17 prévoient une information transparente sur la situation financière, les positions de risque et la performance. IFRS, Bâle ou encore Solvency sont autant de règles dont la conformité équivaut à une maîtrise des données et des processus ainsi qu’une gestion des personnes éligibles. Bien maîtrisées, les réglementations en vigueur permettent de mieux maîtriser le capital interne, plutôt que d’être perçues comme un frein. Néanmoins, les acteurs du secteur ont souvent des difficultés à obtenir une vision à 360° des données. Leur vision se concentre en effet souvent sur les contrats ou les produits proposés alors qu’ils ont de plus en plus besoin d’avoir une connaissance accrue de la personne qui les consomme. Un niveau plus élevé de connaissance leur permettrait en effet d’optimiser la rétention client, les chances d’augmenter le nombre de produits par client, un meilleur calcul du risque ou encore un coût réduit de mise en conformité.
Tirer parti des données
En observant de près les enjeux de la transformation numérique, nous constatons une bonne maîtrise des aspects applicatifs (mobile, web, etc.). L’interaction avec les clients, partenaires, employés en interne mais également avec les régulateurs est généralement assez bien assurée. Cependant, la donnée, qui est en quelque sorte l’essence de cette machine, est moins maîtrisée. Les banques et les assurances ont à leur disposition une grande quantité de données distribuées dans plusieurs silos, l’exploitation de celles-ci étant au cœur même de leur activité (notamment pour l’évaluation et la maîtrise des risques, la tarification, les études économiques et la rentabilité). Pour autant, la donnée n’est pas aussi valorisée qu’elle pourrait l’être.
Contrairement aux fintech, les organisations historiques ont des difficultés à s’appuyer sur leur capital de données afin d’identifier les produits qui pourraient intéresser les consommateurs en fonction de leurs profils ou comprendre comment assembler les produits pour répondre aux tendances de consommation. Parce que la donnée est mise à disposition de façon brute et rarement "augmentée", il leur manque souvent une vision complète de toutes les données. Celles-ci sont pourtant un avantage compétitif de taille car les entreprises "traditionnelles" possèdent un historique de données et d’usages dont les nouveaux acteurs ne disposent pas.
La virtualisation des données donne aux organisations les moyens de développer concrètement le concept du logical data warehouse (ou logical data lake). Elle permet en effet d’avoir une vue complète de toutes les données de l’organisation, en un point d’entrée unifié et en temps réel, et ce sans avoir à répliquer la donnée. Ceci représente un véritable levier concret d’agilité et d’exploitation efficiente des données de l’entreprise. Cette vision centralisée et unifiée de la donnée peut être mise à profit pour tous types d’usages : calcul de risque, prise de décision en temps réel, vision transparente du processus de remboursement de sinistre, socle de données pour les rapports S2/IFRS/Basel, implémentation active des règles du RGPD, exposition 360 au portail web client, etc.
L’accès à toutes les informations de l’entreprise sans réplication physique de la donnée offre deux principaux avantages : la réduction des coûts et la flexibilité apportée par la solution. En effet, moins de réplication équivaut à moins d’infrastructure, moins de stockage, moins d’étapes dans la livraison et la mise à disposition de la donnée, moins de temps pour réaliser les projets, moins de données répliquées donc moins de gestion, moins de gouvernance, moins de contrôle d’accès et ainsi de suite.
Faire face aux risques opérationnels et aux exigences de conformité
Les risques opérationnels ne se limitent pas à la lutte anti-blanchiment et au financement du terrorisme, il faut aussi inclure les cyber-risques qui nécessitent de nouvelles technologies telles que la virtualisation des données et sa faculté à briser les silos. Qu’il s’agisse de conformité, de risques opérationnels ou de traitement des risques non financiers, cette action est en effet nécessaire pour aller au-delà du contrôle statique et introduire l’analyse proactive de comportement, la détection des patterns ou de signaux faibles. Pour y parvenir, le croisement d’un maximum de données est nécessaire.
Les responsables de la conformité ont par ailleurs besoin d’accéder à toutes les données de l’entreprise pour s’assurer et démontrer son bon suivi. Afin d’assurer les rapports et les publications aux régulateurs, ils créent eux-mêmes des données avec des contraintes de sauvegarde et d’archivage. Néanmoins, ils ne possèdent ni ne sont responsables de ces données qui restent la propriété des autres services (finance, Risk, RH, comptabilité, commerce, marketing, etc.). Parce qu’elle donne accès à l’ensemble des données à la demande et sans réplication, la virtualisation des données permet de conserver la distinction des responsabilités et de la propriété de la donnée.
Actuellement, ce besoin d’innovation est freiné par un problème d’accessibilité des données. Leur centralisation est en effet un processus à la fois long et complexe mais la virtualisation des données permet de le simplifier et de l’accélérer.
Les organisations possèdent souvent des conteneurs de données qui contiennent déjà une importante partie des informations nécessaires à la mise en conformité. Quand une nouvelle réglementation voit le jour, un grand nombre de données ont en réalité déjà été travaillées ou potentiellement consolidées dans un data lake et/ou un data warehouse. Au fil des réglementations, les responsables souhaiteraient avoir la capacité de rapidement changer le modèle de données de manière à ce qu’il réponde à un besoin à un instant T, tout en étant facilement consommable. La virtualisation des données permet de cartographier les données existantes pour déterminer rapidement quelle donnée d’entreprise peut être utilisée dans telle ou telle réglementation.
La capacité à centraliser la donnée est la première réponse apportée par la virtualisation des données. Elle permet également de répondre aux exigences de traçabilité inscrites dans la quasi-totalité des réglementations auxquelles sont confrontées les banques et les assurances. Avec la virtualisation des données, la piste d’audit est disponible nativement, et les indicateurs réglementaires peuvent être expliqués et décortiqués. Cette technologie donne ainsi la capacité de tracer la donnée sur la totalité de son cycle de vie (depuis la collecte jusqu’à l’édition au sein d’un rapport, en passant par toutes les phases intermédiaires de consolidation et de calcul). Cette fonctionnalité, appelée lignage de données (ou data lineage) est précieuse, en particulier pour les projets de mise en conformité réglementaire.
Enfin, il est important de rappeler que les banques et les assurances possèdent souvent un panel de technologies très hétérogène, allant de solutions récentes jusqu’à des technologies datant des années 80/90. Chez les métiers, il y a un fort besoin de modernisation dans les aspects liés à la transformation de ces données de plus en plus nombreuses et multi-facettes, notamment pour des raisons réglementaires. D’un autre côté, sur un plan purement IT, il y a un besoin de gérer techniquement les applications et les autres outils de gestion de la donnée. La virtualisation des données permet à ces deux univers – métiers et IT – d’avancer à leur propre rythme, de façon indépendante, en tirant le meilleur des deux mondes.