Les solutions regtech ont besoin de fondations

Depuis le krach financier de 2008, les services financiers sont soumis à de nombreuses règles et exigences visant à mieux protéger les clients et à réduire les risques.

Selon une étude, 40% des responsables des données des grandes banques déclarent que les priorités d'investissement dans l'analyse des données sont dictées par la réglementation.

Aujourd’hui, le secteur financier est sur le point de connaître une accélération significative de son utilisation de l'analyse des données passant d'une industrie artisanale préindustrielle à des analyses hautement reproductibles et automatisables utilisées à grande échelle.

Pour mieux gérer l'avalanche de rapports réglementaires, la plupart des banques a investi dans les RegTech, c'est-à-dire l'utilisation de la technologie pour améliorer les processus de réglementation et de conformité. Il s’agit de l'un des domaines à la croissance la plus rapide de l'écosystème fintech au sens large, certains prévoyant une croissance de plus de 50 % par an pour atteindre 55 milliards de dollars d'ici à 2025. Pour autant, le reporting réglementaire se heurte à un problème de gestion des données qui doit être résolu rapidement et à grande échelle.

Le secteur financier est confronté à différentes problématiques : des réglementations qui sont introduites au coup par coup, de nombreux rapports qui requièrent des données très similaires, mais exprimées de différentes manières, des juridictions différentes mais aussi un patchwork de rapports qui a engendré une multitude de solutions internes, de processus et de personnes travaillant toutes en silos. Tout cela engendre des "jungles de pipelines" qui, à leur tour, deviendront des risques réglementaires et opérationnels.

Certains rapports réglementaires nécessitent même des mouvements de données pouvant aller jusqu'à 850 Go entre plusieurs systèmes distincts, et ce pour un seul rapport. Plutôt que de créer de nouveaux silos et pipelines de données sur mesure, les RegTech exécutent des rapports automatisés sur des données. Ils peuvent ainsi construire, tester et stocker des modèles communs afin de réduire la duplication, les mouvements de données et les risques d'erreurs. Les tâches standardisées et régulières peuvent être automatisées, ce qui permet de réaliser des gains d'efficacité supplémentaires tout en garantissant l'audit et la provenance des données utilisées pour produire les rapports.

Encore faut-il s'appuyer sur la création de plateformes de données communes pour que ces modèles soient efficaces. Pas de strategie RegTech sans fondation solide. Les CDO travaillent sur ces plateformes afin d'accroître la précision, l'efficacité, la cohérence  et la rapidité des rapports réglementaires. Les données fiables et vérifiées sont encore et toujours la clé.

A titre d’exemple, la Banque d'Angleterre et la Financial Conduct Authority travaillent sur un plan visant à la transformation des données afin de garantir que la banque et les autres régulateurs "obtiennent les données dont ils ont besoin pour remplir leur mission au coût le plus bas possible pour l'industrie". Ce plan prépare le terrain pour les pratiques de collecte de données de la prochaine décennie et se concentre sur le développement de normes de données communes, la modernisation des techniques de reporting et l'intégration plus étroite du reporting en tant que processus de bout en bout rationalisé dans l'ensemble du secteur.