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Efficacité opérationnelle : où en sont les établissements financiers ?


Par Jean-Christophe Morisseau, Directeur Général France chez Red Hat.



A l’heure de la mondialisation et du tout-numérique, les évolutions technologiques ont dynamisé l’ensemble des secteurs d’activités en France, sans exception. Dans la finance aussi les lignes bougent depuis plusieurs années, notamment avec l’émergence des Fintech qui repensent les services bancaires traditionnels grâce à la technologie.

Confiance, service client de qualité, respect…si les fondements du secteur demeurent intacts, la façon dont les établissements financiers les appliquent aujourd’hui diffèrent néanmoins de la pratique traditionnelle. Dans une ère aussi volatile et hyper-connectée que celle du digital, les consommateurs sont exigeants. Dans leur liste de souhaits aux établissements financiers, l’accessibilité aux données bancaires, les services additionnels et l’obtention d’informations complémentaires à n’importe quel moment se hissent en priorité. Pour les organismes bancaires, la question de la gestion optimale de ces opérations se pose alors – mais, non sans réserves : n’existe-t-il pas un risque d’ébranler l’expérience client global, et in fine leur propre croissance?

Pour déjouer ce pronostic, il apparaît utile pour les entreprises financières de trouver un équilibre entre l’innovation qui conduit le changement et la maîtrise des coûts qui les maintient sur le front de la croissance - tout en respectant le cadre réglementaire.

L’automatisation au service de l’efficacité opérationnelle et de la relation client

Aujourd’hui, à travers leur besoin d’accessibilité à l’information en temps réel, les consommateurs incitent les organisations bancaires à réévaluer leurs processus opérationnels. Elles doivent également questionner la performance de leurs systèmes informatiques et envisager des changements pour les moderniser et ainsi, rester compétitives.

Pour accroître l’efficacité des cadres opérationnels, l’automatisation est la composante essentielle. En termes de rapidité, en particulier lorsqu’il s’agit de traiter de grands volumes de tâches comme le traitement des paiements, l’automatisation en temps réel peut être plus productive. Traditionnellement, les organisations financières traitaient les transactions par lots selon un calendrier défini. Or, ce processus ne répond plus à la demande du consommateur qui, à l’ère digital, souhaite désormais accéder à ses comptes et mises à jour en quelques secondes.

Les technologies d’automatisation sont ainsi devenues les alliées des établissements financiers pour améliorer leur productivité en leur permettant désormais de traiter les transactions au fil de l’eau, « sans rupture ni délai ». Au final, tout le monde y gagne : côté bénéficiaires, ils peuvent immédiatement disposer des fonds qu’on leur transfère ; et côté payeurs, une notification leur est envoyée pour accuser bonne réception de la transaction.

Mais ce n’est pas tout. L’efficacité opérationnelle occupe une place de choix dans la lutte contre les crimes financiers, en aidant les organisations à mieux réagir en cas d’actions illégales. La fraude ou le blanchiment d’argent sont les opérations les plus courantes. Les conséquences de ces actions sur une entreprise peuvent s’avérer très négatives, tant sur ses résultats financiers que sur le temps passé à enquêter et à se prémunir pour éviter les recrudescences criminelles.

En France, de nombreux établissements financiers commencent à mettre en place de nouveaux systèmes capables d’intégrer de nouvelles sources de données et d’informations prédictives de manière plus agile afin de soutenir les processus opérationnels internes et externes. Ici, des innovations comme le Machine Learning ou l’intelligence artificielle sur un cloud hybride ouvert utilisant la technologie des conteneurs Linux sont un moyen de lutte efficace contre les fraudes. Néanmoins, la partie est loin d’être gagnée car l’efficacité opérationnelle dépend ici de facteurs comme le nombre de transactions effectuées, les exceptions aux politiques, les nouveaux cadres réglementaires, l’hétérogénéité des systèmes de détection de fraude et les processus manuels souvent décriés pour leur lourdeur.

Les technologies de prise de décision automatisée peuvent être utilisées pour évaluer rapidement et uniformément les transactions tout en tenant compte des politiques d’entreprise ou réglementaires établies. De plus, elle permettrait de faire des intervenir des enquêteurs qualifiés en cas de fraude. Tandis que les données prédictives aident à identifier les activités potentiellement suspectes qui nécessitent une investigation.

Autre exemple d’efficacité opérationnelle : la gestion des risques. Sur les marchés capitaux, par exemple, l’évolution constante des conditions du marché et des exigences réglementaires peuvent devenir un frein pour l’entreprise qui souhaite agir rapidement. Aujourd’hui, les calculs de prix et de risques financiers qui reposent sur un volume massif de données sont longs à effectuer. Pour faire face à cette lenteur des transactions, des processus de gestion sont pensés et développés in fine. Mais ce dispositif ne répond plus aux besoins d’immédiateté des systèmes bancaires de nos jours. Dans leur liste de considérations, les analystes de risques pointent la possibilité de modifier rapidement et efficacement les politiques de gestion, d’accéder facilement à des données qui proviennent de plusieurs sources et enfin d’effectuer des calculs complexes et intensifs sur des grands volumes de données. Grâce à ces outils, ils s’assurent de tirer le meilleur des données disponibles pour créer des systèmes de prise de décisions automatisées efficaces, exploiter une diversité de typologies de données différentes, appliquer des modèles cognitifs de machine learning (ML) et d’IA Open Source qui aide à l’automatisation et à la mise en avant des processus opérationnels complexes.

Traditionnellement confortées par des fortes convictions de fonctionnement, les organisations financières questionnent aujourd’hui leurs méthodes de travail. La plupart d’entre elles ont pris conscience des défis à relever pour pérenniser leurs activités. Les modes de consommation de l’ère numérique obligent les professionnels de la finance à adopter de nouveaux processus, incluant des dispositifs pour moderniser les transactions financières, prévenir la détection des fraudes et atténuer les risques, tout en considérant le temps et le coût des transactions. Pour les développer, les entreprises financières peuvent se reposer sur les environnements de cloud hybride pour les aider à répondre aux besoins des nouvelles générations de consommateurs et ainsi, à optimiser leur croissance.

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Mardi 12 Novembre 2019
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