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Cinq défis à relever en matière de gouvernance, risques et conformité


Par Laurent Vidal, Directeur MarkLogic France.



Laurent Vidal
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Depuis quelques années déjà, les experts en management proposent de nouvelles approches dans le domaine des programmes de gouvernance, risques et conformité (GRC).

Pourtant, entre 2015 et 2016, les frais de procédure liés à la réglementation ont atteint 70 milliards de USD. Confrontés aux lourdes pénalités que continuent de payer les institutions financières pour des motifs de non-conformité, certains remettent en question l'efficacité des tactiques actuelles. Il est intéressant de constater que ce sont souvent les institutions traditionnelles établies de longue date plutôt que les nouvelles FinTechs qui se retrouvent dans le collimateur des régulateurs.

Nous avons décidé de démystifier ce problème en tentant d'identifier les difficultés rencontrées par les poids lourds du secteur financier et en essayant de comprendre pourquoi ces nouveaux acteurs réussissent à tirer leur épingle du jeu.

Cinq domaines sont la cause de tensions

1. L’organisation : les processus complexes qui accompagnent les opérations financières sont souvent liés à des systèmes informatiques compliqués qui sont encore manuels et sur support papier. Les banques mènent des activités multiples et variées qui requièrent différentes technologies, ce qui entraîne la création d'une myriade de silos collés (mais pas intégrés). Nombreuses sont les banques traditionnelles qui exploitent encore leur principal système bancaire en s'appuyant sur des mainframes, la gestion de la relation clientèle, les RH et des solutions fournisseur à plusieurs logiciels. Comme les sociétés informatiques sont longues à mettre en œuvre des programmes de modernisation, les institutions ont eu recours à des services cloud pour mieux cibler leurs clients, afin de stimuler la création de valeur dans un environnement hautement concurrentiel. Ces applications sortent du contrôle de ces sociétés informatiques. Les silos d'entreprise existent depuis des années, et dans certaines grandes institutions financières, il n'est pas possible d'avoir une perspective englobant l'ensemble des services.

2. La psychologie : les décideurs considèrent généralement les réglementations comme des contraintes supplémentaires à leurs activités. Les banques européennes notamment ont tendance à voir les nouvelles réglementations comme une entrave à leur compétitivité face aux organisations internationales. Pourrait-on y voir un avantage économique ? Un changement de perspective serait utile.

3. Le financement : le troisième élément essentiel concerne l'implication financière. La conformité représente à elle seule un coût énorme et en constante augmentation pour les entreprises. Selon une étude récente réalisée par Thomson Reuters, au cours de la période 2015-2016, les dépenses consacrées à la conformité auraient augmenté de 60 % aux États-Unis et de 75 % en Europe. Ces chiffres seraient encore plus élevés si l'on y ajoute le coût des solutions de gestion des risques et des plates-formes de gouvernance des données.

4. La technicité : vos concurrents FinTechs vont plus vite que vous parce qu'ils ont mis en place un cadre flexible. Ils ne croulent pas sous le poids des mainframes n'acceptant que six caractères et ils ne sont pas assez importants pour avoir à se soucier des silos de données. Avoir un cadre flexible capable de soutenir les activités peut être un atout auprès des régulateurs. À l'instar des opportunités commerciales, les réglementations changent au fil du temps. Il est important d'établir un cadre technique flexible capable de fonctionner dans un environnement réglementaire qui évolue à travers de multiples juridictions. Prenons l'exemple de N26.com, nouvelle banque de guichets moderne qui vient d'obtenir une accréditation complète auprès de la CEB pour le paiement et le crédit. Voilà un groupe de trente personnes qui a réussi à ériger une banque d'envergure européenne parfaitement active en moins de trois années d'existence. Les régulateurs investissent eux aussi dans les nouvelles technologies et nouveaux talents pour mieux comprendre ce nouvel écosystème technologique et s'adapter aux réglementations et critères d'élaboration des rapports. Personne ne peut garantir qu'à l'avenir, être en conformité ne sera pas synonyme d'intégration directe d'un API de régulateur dans l'organisation électronique de la banque.

5. La politique : enfin, la pression politique et publique exercée sur les régulateurs est un autre élément à prendre en compte. Un changement de gouvernement peut entraîner la suppression de certaines réglementations et l'apparition de nouvelles.

Si elles veulent assurer la réussite de leurs projets GRC, les banques traditionnelles ne doivent pas considérer la gouvernance, les risques et la conformité comme trois disciplines disparates. À défaut, elles continueront de créer plus de données et de constituer des silos organisationnels toujours plus complexes et difficiles à modifier – scénario inévitable si vous dépendez uniquement de la seule technologie relationnelle.

Ces organismes doivent se restructurer en se concentrant sur leur capacité d'adaptation en matière d'organisation humaine, de processus et de technologie de l'information, aspect essentiel de cette restructuration.

Nous ne prônons pas une refonte complète de votre infrastructure GRC, car nous estimons qu'il existe une autre solution. Ce qui ne manquera pas de rassurer ceux pour qui le changement et la remise en question du status quo constituent des défis difficiles à relever.

Une technologie multi-modèle peut intégrer vos silos de données et être assez flexible pour s'adapter à un environnement réglementaire en évolution constante. La plupart des systèmes de gestion des bases de données sont organisés autour d'un seul et unique modèle de données qui détermine la manière dont les données peuvent être organisées, stockées et manipulées. À l'inverse, une base de données multi-modèle est conçue pour prendre en charge plusieurs modèles de données reposant sur un seul support intégré. Les documents, diagrammes, modèles relationnels et valeurs clés sont des exemples de modèles de données susceptibles d'être pris en charge par une base de données multi-modèle. Une véritable base multi-modèle correspond à une seule API qui permet de rechercher toutes les données dans leur langage d'interrogation natif, quel que soit le modèle de données.

Avec de nouveaux modèles de déploiement comme le data hub opérationnel et le trade store, une majorité de clients du secteur financier peuvent aborder en toute sérénité les nouveaux défis du GRC.

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Jeudi 16 Mars 2017
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