La technologie a révolutionné les banques de détail au cours de la dernière décennie. Les clients gèrent désormais principalement leur argent via des applications dotées de fonctionnalités personnalisées, d'assistants virtuels et de suggestions financières adaptées à leurs besoins individuels.
Les utilisateurs peuvent ouvrir des comptes rapidement via des systèmes numériques. Ils peuvent partager des informations financières clés d’un simple clic avec Open Banking, sans avoir besoin d’envoyer de fiches de paie. Leur argent est conservé en sécurité grâce à une authentification biométrique pratique et sécurisée.
Tous ces développements sont le résultat de nouvelles technologies orientées client qui ont été mises en œuvre dans le secteur bancaire au cours des cinq dernières années.
Pourquoi est-ce arrivé ? En grande partie parce que les natifs du numérique s’attendent désormais à une expérience numérique fluide et fiable. Dans le secteur bancaire, c’est exactement ce que les banques challenger ont fourni. Le grand public a donc dû suivre, en essayant d'égaler cette expérience et de réduire les coûts d'exploitation.
Mais qu’en est-il du câblage caché ?
Cependant, lorsque l'on regarde au-delà de la technologie orientée client, vers les systèmes back-end des banques traditionnelles – ce que nous pourrions appeler le câblage caché – le tableau est différent.
Selon
Deloitte seules 11 % des banques ont modernisé leurs systèmes de base au point de pouvoir facilement intégrer les technologies émergentes. La plupart fonctionnent encore sur des systèmes existants et d’anciens modèles de données.
Alors, comment les banques peuvent-elles moderniser leurs systèmes back-end, et quels en seraient les avantages ?
La question des données en banque
La modernisation des données est essentielle à la transformation des systèmes de back-office. La plupart des activités de back-office dans les banques – évaluation du crédit et de l’accessibilité financière ; la gestion des processus; gestion de documents; conformité; audits – s’appuyer sur des données. Mais les anciens systèmes de back-office et les anciens modèles de données cloisonnés créent des problèmes.
Premièrement, les systèmes existants ont tendance à obliger les banques à voir une série de comptes et de transactions déconnectés plutôt qu’un seul client. Ils ne peuvent pas toujours obtenir une vue précise et opportune de leurs portefeuilles de prêts, et ils pourraient avoir une meilleure idée de la valeur que représente réellement chaque client et chaque produit.
Deuxièmement, il peut être difficile pour les banques de rassembler les données nécessaires pour répondre aux exigences d’audit. Les rapports réglementaires peuvent prendre plus de temps qu'ils ne le devraient en raison de la nécessité d'utiliser plusieurs systèmes. En conséquence, d’énormes quantités de temps sont perdues chaque mois à clôturer les comptes et à rapprocher les données.
Troisièmement, même si les banques détiennent plus d’informations sur leurs clients que jamais, elles sont souvent cloisonnées. La plupart ne peuvent pas considérer les données de manière globale. Si elles étaient regroupées, ces données pourraient fournir des informations importantes. Mais cela n’est souvent pas possible et ces idées ne se concrétisent jamais.
Des silos aux informations stratégiques : trouver des informations sur les données de back-office
À quoi cela ressemblerait-il si ces données étaient cohérentes, centralisées et disponibles pour interrogation ?
Les données sur les clients, les produits et les marchés pourraient être exploitées pour obtenir des informations permettant d’orienter la prise de décision.
Les données opérationnelles pourraient être considérées avec les données financières, en temps réel. Cela pourrait fournir une vue en temps réel de la valeur de chaque client en termes de résultat net. Cela pourrait également donner un aperçu des nouveaux produits à proposer et des marchés potentiels à pénétrer.
La valeur de cet aperçu instantané n’a jamais été aussi grande. Nous avons dépassé la « nouvelle normalité » pour entrer dans un monde que certains ont défini comme « jamais normal ». Les vieilles certitudes ne prévalent plus. Dans ce marché en évolution, la perspicacité et l’agilité sont des impératifs commerciaux.
Les banques doivent comprendre leur position en temps réel. Ils doivent également être capables de modéliser et de prévoir plusieurs scénarios en continu.
Les institutions qui s’appuient sur une planification épisodique et des systèmes existants auront une vision limitée. Ils perdront un temps précieux et seront exposés à davantage de risques. Ils ne s’adapteront pas aussi rapidement au monde changeant qui les entoure.
Prenons l'exemple de la rentabilité des produits. Historiquement, il a fallu beaucoup de temps et d’efforts pour déterminer clairement si un produit est rentable. Cela a nécessité d’énormes quantités de manipulations de données en arrière-plan.
Mais les techniques modernes de gestion des données permettront aux banques de connaître précisément la rentabilité de chaque produit à un moment donné et de prévoir la rentabilité avec plus de confiance.
Et au lieu de considérer chaque client comme une série de comptes et de transactions déconnectés et de prendre des décisions basées sur son utilisation d'un seul produit, ils pourront également voir le client comme un individu. Ils verront leur comportement et leur risque ou leur valeur dans leur intégralité, et comprendront de plus en plus clairement les besoins de chaque client.
Cela permettra aux banques d’adapter leurs offres de manière convaincante sans augmenter le risque.
Transformer l’IA et l’apprentissage automatique en valeur
La plupart de ces gains potentiels impliqueront l’utilisation de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique pour obtenir des informations à partir d’énormes ensembles de données.
L'étude de Workday montre que près des trois quarts (73 %) des chefs d'entreprise ressentent déjà une pression pour mettre en œuvre l'IA dans leur organisation.
En finance,
recherche de la Banque d'Angleterre et de la Financial Conduct Authority suggère que 72 % des sociétés de services financiers britanniques développent ou déploient le ML, une branche de l'IA qui permet aux machines d'apprendre à partir des données.
Le même rapport prédit que le nombre d'applications ML utilisées par les organisations du secteur sera multiplié par 3.5 au cours des trois prochaines années.
Mais l’IA et le ML ont besoin d’ensembles de données cohérents et complets. Pour que les banques puissent tirer pleinement parti de ces technologies, elles doivent traiter leurs données de back-office et moderniser le câblage caché.
Des opérations simplifiées grâce à la modernisation du back-office
Les banques sont confrontées à une pression concurrentielle importante de la part de leurs concurrents qui privilégient le numérique. Et les entreprises technologiques expertes en données peuvent sélectionner certains des éléments les plus rentables de leur activité. Alors que, historiquement, les banques exigeaient la possession du compte courant pour obtenir la meilleure connaissance possible de leurs clients, les entreprises peuvent désormais acquérir au moins la même compréhension de leurs clients grâce à l'open banking et en réunissant d'autres sources de données alternatives, leur permettant ainsi de se concentrer sur les produits financiers les plus lucratifs. .
L’efficacité opérationnelle est donc essentielle. Disposer de données prêtes pour l'IA et le ML permet d'utiliser des technologies telles que l'automatisation des processus robotiques pour rationaliser les processus fastidieux. La modernisation des systèmes de back-office signifie des opérations plus simples, avec du personnel libéré pour se concentrer sur le travail qui ajoute de la valeur, plutôt que sur l'administration de routine.
Il est temps de combler le fossé
Les progrès réalisés grâce à l’amélioration des technologies orientées client montrent que les banques peuvent innover et générer des progrès qui présentent des avantages significatifs. Il est désormais temps d'étendre les progrès au mid et au back-office, en obtenant des informations nouvelles et améliorées grâce à des systèmes intégrés qui fournissent l'image la plus complète des clients, des portefeuilles et des performances de l'entreprise à tout moment.
Les organisations qui y parviendront rapidement et efficacement seront les mieux placées pour adopter de nouvelles technologies telles que l’IA et le ML, prendre de meilleures décisions clients et commerciales et adopter de nouvelles méthodes de travail pour faire progresser leur organisation.
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- La source: https://www.finextra.com/blogposting/24739/fixing-the-hidden-wiring-is-key-to-the-success-of-tomorrows-bank?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
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