Pourquoi les portails de données sont devenus des leviers d’efficacité opérationnelle incontournables pour les Banques

Dans un secteur de plus en plus exigeant et concurrentiel, les banques doivent aujourd’hui savoir exploiter les données pour améliorer leur efficacité opérationnelle, mieux comprendre leur client, faire preuve d’innovation, prendre de meilleures décisions et respecter des réglementations toujours plus nombreuses. Elles doivent à la fois maîtriser leur environnement data et éliminer les silos de données afin de partager les informations dans toute l’organisation et au-delà, tout en respectant la vie privée des clients et la législation en vigueur. 

C’est là qu’intervient le portail de données, point d’accès unique qui centralise les informations internes et externes. Il permet d’enrichir les données en les mettant rapidement et facilement à disposition de tous les métiers sous forme de tableaux de bord, de visualisations et d’API que les employés peuvent utiliser dans leurs activités quotidiennes.

Les banques ont toujours été à la pointe de la technologie, et ont constitué des stacks technologiques robustes pour gérer leurs opérations, communiquer avec leurs clients et interagir avec l’ensemble de l’écosystème bancaire. Leurs infrastructures technologiques, parfois très lourdes, peuvent rendre difficile la compréhension et le partage des données dans l’ensemble de l’entreprise. L’accès aux données est souvent restreint au service IT, malgré leur valeur potentielle pour les autres équipes. Libérer ces données permet de relever quatre défis auxquels les banques sont confrontées aujourd’hui :

La concurrence dans l’univers bancaire n’a jamais été aussi intense, notamment depuis l’arrivée des Fintechs. Ces néo-banques sont capables de proposer des services innovants en s’appuyant à la fois sur un service client personnalisé et sur une connaissance très fine de leurs données. Pour fidéliser leurs clients, les banques traditionnelles n’ont pas d’autre choix que de s’adapter, ce qui nécessite de mutualiser, d’enrichir et d’analyser leurs données afin d’adopter une démarche data-driven.

Les banques traditionnelles sont des structures complexes, qui comptabilisent des dizaines de milliers de clients, une très large gamme de produits et de nombreuses implantations. Face à des coûts de fonctionnement élevés, elles ont constamment besoin de réduire leurs dépenses, d’optimiser leurs processus et d’améliorer leur efficacité. La dématérialisation et l’automatisation sont d’excellents moyens d’y parvenir, et la data est indispensable à cette évolution. Démocratiser et accélérer l’utilisation des données contribuent aussi à améliorer l’efficacité de l’infrastructure IT, en éliminant les tâches manuelles et en améliorant le ROI des investissements technologiques.

Compte tenu de leur rôle capital dans l’économie mondiale et de leur contribution à la sécurité financière de leurs clients, les banques ont l’obligation de respecter un large éventail de réglementations. Cela va de la protection des données à la lutte contre le blanchiment d’argent en passant par le maintien de réserves financières suffisantes en cas de crise. Les données sont essentielles aux banques pour prouver la conformité, mais aussi pour mieux comprendre leurs performances et gérer les risques à la fois stratégiques et opérationnels.

Pour fidéliser leurs clients et entretenir de bonnes relations avec les institutions et la société au sens large, les banques doivent créer un rapport de confiance avec toutes les parties prenantes. Elles doivent donc faire preuve d’ouverture, afficher des pratiques éthiques et, surtout, démontrer leur engagement en matière de responsabilité sociale des entreprises (RSE) et leur respect des critères environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG). Partager les données devient alors un acte de transparence pour exposer les progrès réalisés. Cette démarche vient renforcer à la fois la relation et la confiance entre les parties.

La gestion technique des données n’est que la première étape de leur valorisation. Les banques ont également besoin d’investir dans un portail de données, qui offre un point d’accès unique et centralisé aux informations — qu’elles soient générées en interne, par des partenaires, ou obtenues via des sources tierces payantes ou grâce à des licences ouvertes.

Grâce à leur interface intuitive, les portails rendent la recherche et l’analyse des données aussi simples que l’achat d’un produit sur un site e-commerce. Cette expérience intuitive permet aux utilisateurs non experts d’accéder à l’ensemble des données. Autrement dit, la data n’est plus uniquement réservée aux professionnels tels que les data analysts et data scientists. Chaque collaborateur peut à présent en tirer parti dans le cadre de ses activités et ainsi prendre de meilleures décisions, gagner en efficacité et collaborer plus facilement.

Les portails de données permettent également davantage de contrôle et un meilleur respect des politiques de sécurité et de confidentialité des données, grâce à des règles précises qui signifient que seuls les utilisateurs autorisés sont en mesure de consulter et de télécharger certaines informations.

Les portails de données jouent le rôle de passerelle entre les informations et les utilisateurs. Ils contribuent à éliminer les silos de données et favorisent l’émergence d’une culture data : de quoi améliorer le ROI des outils technologiques au sens large, et convaincre les décideurs des atouts de la donnée.

Un portail de données bancaires peut être utilisé de différentes façons pour générer de la valeur. Nous avons identifié quatre principaux cas où la gestion des données et leur enrichissement par des informations externes peuvent transformer les opérations bancaires.

Les banques s’appuient sur un certain nombre de services de données externes pour garantir le bon fonctionnement de leurs opérations et le respect de la réglementation. Les données en question peuvent être collectées auprès de filiales ou de partenaires commerciaux, achetées à des fournisseurs tiers (ex. : credit score), se présenter sous la forme d’informations socio-démographiques ou géographiques en libre accès (ex. INSEE ) ou d’informations publiques (ex. : coordonnées d’une entreprise issues de la base SIRENE).

En centralisant et croisant ces différentes sources de données et en les rendant accessibles en interne par le biais d’un portail de données, les banques peuvent :

• Garantir que tout le monde dans l’organisation accède à la même source unique de vérité, en éliminant le risque que les données externes soient obsolètes ou incorrectes ;
• Intégrer et croiser différentes sources de données, notamment des données client, avec des données publiques de référence et des données démographiques, afin d’obtenir une vision exhaustive des clients et des marchés ;
• Effectuer des analyses basées sur des données externes et identifier de nouveaux services innovants qui s’appuient à la fois sur des données client et des données tierces ;
• Éliminer les doublons, en évitant que différents services n’achètent ou ne téléchargent les mêmes données, avec à la clé des économies et moins de lourdeur administrative ;
• Alimenter tous les systèmes de la banque avec des données pertinentes, grâce à des APIs permettant l’automatisation de ce processus et la création des flux de données sécurisés et simples à implémenter ;
• Encourager l’utilisation des données externes en les mettant à disposition de manière centralisée, clairement et rapidement identifiables  ;
• Effectuer des contrôles Know Your Customer (KYC) plus efficaces en croisant les profils internes avec des données sociodémographiques externes ;
• Réduire la fraude et détecter les tentatives de blanchiment d’argent en procédant à un contrôle en temps réel dans des bases de données externes lors de l’onboarding et des contrôles périodiques pour les clients existants ; 
• Mieux gérer les risques en centralisant les sources de données et en veillant au respect des procédures.

Les modèles d’IA permettent aujourd’hui de transformer la manière dont les banques analysent et exploitent leurs volumes colossaux de données. Mais la plupart des grands modèles de langage actuels (LLM) s’appuient sur des données génériques et non sur des données spécifiques au secteur bancaire ou à la banque elle-même. Les réponses fournies par l’IA manquent donc de contexte et, au-delà de leur intérêt limité, elles peuvent également mener à de mauvaises décisions.

En revanche, les données collectées et stockées sur les portails de données sont idéales pour entraîner les LLM. Elles combinent des données sectorielles (souvent ouvertes) et les données internes de la banque, tout en étant stockées dans des formats structurés et lisibles par la machine. Ces jeux de données peuvent être intégrés aux modèles d’IA grâce à des APIs et des métadonnées personnalisées, permettant d’affiner les modèles et de générer des réponses plus fiables et précises, avec plus de valeur pour l’entreprise grâce à des résultats contextualisés. Ces modèles pourront ensuite être entraînés en continu à l’aide de nouvelles données et ainsi accroître leur valeur au fil du temps.

Les banques prennent chaque jour un très grand nombre de décisions en relation avec les services et les conditions qu’elles proposent à leurs clients. À titre d’exemple, si un client souhaite souscrire un crédit auto, la banque doit vérifier sa solvabilité, analyser le véhicule lui-même et proposer une offre personnalisée en termes de taux d’intérêt et de durée du prêt. Tout cela, en tenant compte de tous les risques potentiels. Et cette opération se répète chaque jour pour des milliers de clients. Plus les banques disposent d’informations consolidées, plus elles peuvent rapidement proposer des offres intéressantes à leurs clients, tout en améliorant leur maîtrise des risques. 

Si l’on prend l’exemple du crédit auto, les commerciaux et chargés de relation client peuvent utiliser le portail de données pour importer des données publiques sur le véhicule (âge, historique, émissions et cote argus). Ils peuvent ensuite les croiser avec les données de solvabilité du client et leurs informations internes pour créer un jeu de données unique mis à la disposition des décideurs, à la fois par le biais de tableaux de bord et en alimentant les systèmes CRM de l’entreprise. Grâce à cela, les prises de décisions sont réellement basées sur les données, et la Banque peut maximiser les bénéfices tout en minimisant les risques.

Les clients d’aujourd’hui attendent de leur banque une expérience personnalisée et adaptée à leurs besoins individuels. Dans le même temps, la qualité des données est un enjeu crucial. En effet, les erreurs de saisie (comme une mauvaise orthographe du nom ou de l’adresse) sont fréquentes dans les dossiers des clients. 

Grâce au portail de données, les banques ont la capacité d’offrir le service personnalisé attendu en enrichissant leurs jeux de données avec des données géographiques et sociodémographiques externes de références. La banque peut ainsi automatiquement géocoder les adresses postales, repérer et corriger les erreurs et tenir compte du contexte spécifique du client (par exemple son lieu de résidence ou son profil démographique) afin d’offrir une expérience sur mesure qui correspond à ses besoins.

Pour valoriser leurs données, les banques doivent impérativement faciliter leur partage dans l’organisation. Les cas d’utilisation évoqués ici démontrent que centraliser les informations dans un portail de données unique permet à tous les utilisateurs autorisés employés dans le secteur bancaire d’accéder facilement aux bonnes données en self-service grâce à des APIs. Et tout cela en éliminant à la fois les silos et les doublons. On observe également un renforcement des capacités de contrôle, de sécurité et de gouvernance de l’entreprise, tout en permettant un gain d’efficacité et un meilleur ROI technologique. Le personnel des banques peut également mieux gérer les risques tout en répondant aux nouveaux besoins des clients, et ainsi les fidéliser tout en améliorant le chiffre d’affaires.