Comment les entreprises FSI passent de données fragmentées à des décisions hyper-intelligentes

Les institutions financières sont confrontées à une pression croissante pour équilibrer la conformité réglementaire, la gestion des risques et la croissance de la clientèle tout en entrepôts de données ralentir l’innovation et augmenter les coûts.

Les clients veulent un service instantané et personnalisé. Les régulateurs veulent une plus grande transparence. Au sein de la banque, les équipes jonglent avec des solutions ponctuelles, des feuilles de calcul et des rapports du jour au lendemain qui arrivent juste à temps pour devenir obsolètes. Chaque nouvelle demande, d’un nouveau scénario de risque à une nouvelle idée de produit, se transforme en un mini-projet de transformation.

OpenText a cartographié cette tension en sept étapes allant d’une institution de services financiers traditionnelle à une institution de services financiers (FSI) hyper-intelligente : un état où les décisions sont plus rapides, fondées sur des preuves et plus faciles à expliquer et à défendre.

Ce blog examine trois grands changements derrière ce voyage et pourquoi votre entrepôt de données d’entreprise est l’épine dorsale qui rend les trois possibles.

Changement 1 : Prise de décision basée sur les données pour les banques et les institutions financières

Même dans les banques riches en données, une part surprenante de la stratégie repose encore sur l’habitude et l’ancienneté. Des tableaux de bord existent, mais différentes équipes examinent différentes versions de la vérité. Lorsque les chiffres s’opposent, les gens se contentent de leur instinct.

Les entreprises qui s’orientent vers une prise de décision « hyper-intelligente » ne démarrent pas avec des outils. Ils commencent avec clarté :

• Une vision claire de la manière dont les données, les analyses et l’IA contribuent à atteindre les objectifs de croissance et de risque
• Des dirigeants qui intègrent des chiffres concrets dans chaque décision clé
• Des équipes capables de lire, de questionner et d’utiliser les données dans le travail quotidien

Une première étape pratique est étonnamment simple : se mettre d’accord sur un petit ensemble de mesures non négociables concernant le client, le risque et la rentabilité, et les publier à partir d’une source unique. Ces mesures apparaissent dans les dossiers du conseil d’administration, sur les murs de la salle des marchés et dans les évaluations des performances des succursales. Au fil du temps, « Que disent les chiffres ? » devient le point de départ par défaut.

Cela ne fonctionne que si l’entrepôt de données peut fournir une version cohérente de ces chiffres :

• Mêmes définitions pour les risques, les finances et les produits
• Ligne de vue depuis le rapport jusqu’à la source
• Performance suffisamment solide pour être actualisée lorsque les marchés évoluent

Sans cette base, la poussée vers des décisions « fondées sur les données » s’enlise dans les débats sur la question de savoir qui est la bonne feuille de calcul.

Changement 2 : Moderniser l’entrepôt de données de l’entreprise pour garantir des risques et une conformité en temps réel

La volatilité n’est plus un épisode ; c’est la toile de fond. Les fluctuations des taux d’intérêt, les nouvelles règles en matière de fonds propres, les cyberincidents et l’évolution des modèles de risque climatique : tous ces éléments s’ajoutent à des processus de risque et de financement déjà complexes.

Les configurations traditionnelles traitent chaque choc comme un projet spécial. De nouveaux flux sont connectés, de nouveaux rapports sont créés et de nouvelles vérifications manuelles apparaissent. Le résultat est un changement lent et un coût élevé.

Une approche plus résiliente se concentre sur le renforcement de la capacité d’anticipation et d’adaptation :

• Suivre en permanence les défis émergents du secteur, pas seulement une fois par an
• Fabrication analyses avancées et l’IA font partie des flux de travail standard, pas des projets parallèles
• Concevoir des processus pour un monde axé sur la connaissance, où les modèles, et pas seulement les politiques, influencent les grandes décisions

Sur le terrain, cela se traduit par :

• Déplacement des mesures clés de risque et de liquidité du traitement par lots vers le temps quasi réel
• Exécution de tests de résistance et d’analyses de scénarios plus fréquents sans préparations d’un mois
• Réinjecter les signaux des centres de contact, des applications mobiles et des flux de transactions dans les modèles et la surveillance

Encore une fois, l’entrepôt de données de l’entreprise est central. Il doit gérer :

• Ingestion rapide de nouveaux flux sans mois de réingénierie
• Des charges de travail mixtes (reportings réglementaires, analyses ad hoc, formation IA) sans arrêt
• Une gouvernance solide afin que les nouveaux signaux ne compromettent pas la qualité ou les contrôles des données

Lorsque l’entrepôt peut être ainsi flexible, les nouveaux chocs réglementaires ou de marché deviennent de nouvelles questions sur une base existante, et non des reconstructions à grande échelle.

Changement 3 : Construire une base d’entrepôt de données d’entreprise prête pour l’IA

FSI ne manque pas de technologie. Plateformes bancaires de base, systèmes d’assurance, moteurs de risque, martech, CRM, plateformes de trading : la liste ne cesse de s’allonger. Les dépenses numériques mondiales continuent d’augmenter, mais sans une base adéquate, l’ajout d’outils supplémentaires ne fait qu’ajouter du bruit.

Quand tu regardes L’IA dans les services financiersle même schéma apparaît : le succès se résume à trois choses : la vitesse, l’échelle et les compétences. L’IA ne crée de la valeur que si vous pouvez agir rapidement, gérer des volumes à l’échelle de l’entreprise et doter les équipes des compétences et des interfaces dont elles ont besoin pour l’utiliser de manière sûre et responsable.

Deux mouvements comptent le plus ici :

• Développer les compétences en IA dans toute l’organisation afin que les équipes puissent travailler avec des modèles, et pas seulement confier les exigences à un groupe spécialisé
• Choisir des plates-formes capables de prendre en charge cet avenir : des systèmes conçus pour des données complexes, une sécurité renforcée et des charges de travail basées sur l’IA, et pas seulement pour les besoins de reporting d’hier

Un entrepôt de données d’entreprise moderne est l’une de ces plates-formes. Pour prendre en charge l’IA à l’échelle réelle du FSI, elle doit :

• Rassemblez les données critiques des domaines du risque, de la finance, de la clientèle et de la fraude avec une lignée claire
• Exécutez des analyses avancées et un apprentissage automatique dans la base de données à proximité des données, afin de ne pas exporter d’enregistrements sensibles vers des systèmes expérimentaux
• Offrez les performances et la simultanéité nécessaires pour prendre en charge à la fois les charges de travail réglementaires et les initiatives d’IA.
• Opérez dans des environnements hybrides et multi-cloud, en respectant des exigences strictes en matière de sécurité et de résidence.

Une fois cette base en place, l’ajout de nouveaux cas d’utilisation de l’IA (détection des fraudes, décisions de crédit plus intelligentes, offres personnalisées) devient plus rapide et moins risqué. Vous ne repartez pas de zéro à chaque fois ; vous réutilisez une base prête pour l’IA, construite sur des données fiables.

Transformer le cadre en 7 étapes en votre feuille de route

L’IA ne résoudra pas à elle seule un environnement de données fragmenté. Les institutions qui avanceront seront celles qui définiront la manière dont elles décident, comment elles opèrent et où se trouvent leurs données, et le feront sur une base construite pour l’IA dès le premier jour.

Notre nouveau livre blanc, « Du traditionnel à l’hyper-intelligent : le parcours en 7 étapes pour les entreprises FSI», développé en collaboration avec Database Trends and Applications (DBTA), approfondit ces évolutions : les personnes changent, le modèle opérationnel change et les choix technologiques qui transforment la pression en avantage.

Si vous ressentez la pression de réglementations plus strictes, d’objectifs de croissance plus élevés et de coûts croissants liés aux entrepôts existants, votre entrepôt de données d’entreprise est un point de départ naturel.

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