24 % des assureurs se disent « peu confiants » dans les données qu’ils utilisent pour évaluer et tarifer les risques.
Corinium Intelligence
Le ralentissement économique et les problèmes financiers auxquels sont confrontées les entreprises aujourd’hui montrent l’importance d’utiliser les données pour prévoir les événements futurs. Mais les ambiguïtés présentes dans les données financières peuvent conduire les entreprises à fonder des décisions cruciales sur des données inexactes et à en subir les conséquences. Les banquiers, les assureurs, les sociétés de crédit hypothécaire et les autres entreprises offrant des services financiers ne sont pas à l’abri du cauchemar de la qualité des données. En effet, ces entreprises subissent les coûts les plus élevés résultant de la mauvaise qualité des informations financières.
Dans ce blog, nous aborderons la signification de la qualité des données dans les services financiers, les avantages qu’elle présente pour les individus et les organisations, les problèmes courants de qualité des données financières et la manière d’améliorer la qualité des informations financières.
Qu’est-ce que la qualité des données dans les services financiers ?
La qualité des données dans les services financiers signifie que les données financières saisies, stockées, traitées et présentées par les institutions financières répondent à l’objectif visé. Toute donnée qui ne remplit pas son objectif est réputée être de mauvaise qualité et doit être testée et vérifiée avant de pouvoir être utilisée efficacement.
Les institutions financières – telles que les banques, les compagnies d’assurance, les sociétés de crédit hypothécaire ou de courtage, les investisseurs, les créanciers ou les prêteurs – utilisent des données dans presque tous les processus commerciaux. Les données financières sont utilisées pour :
- Préparer les états financiers et les rapports pour l’usage interne et les clients,
- Approuver les prêts et mener à bien le processus de souscription,
- Détecter ou prévenir les activités frauduleuses telles que le vol de données ou les fausses demandes,
- Identifier les personnes qui sont plus susceptibles de ne pas rembourser leurs prêts,
- Évaluer les risques associés aux décisions financières, tels que le risque opérationnel ou de crédit, etc.
Il est évident qu’une mauvaise qualité des données peut avoir un impact négatif sur l’exécution et les résultats de ces processus. L’alimentation de ces processus en données précises et propres est préjudiciable à la protection de la crédibilité des institutions financières.
Pourquoi la qualité des données est-elle importante dans les services financiers ?
Les données étant étroitement intégrées dans le secteur des services financiers, il est très important que les données soient exemptes d’erreurs. Des données de haute qualité, propres et sans erreur permettent aux clients de faire confiance à leurs banques d’investissement et aux compagnies d’assurance. Examinons l’importance de la qualité des données dans le secteur des services financiers et les avantages que vous pouvez retirer en garantissant la qualité de vos données financières.
1. Évaluer, planifier et atténuer les risques
Le risque est inévitable dans certaines activités financières – que vous souhaitiez investir dans une entreprise, prêter de l’argent à un emprunteur ou approuver des prêts ou des demandes de crédit hypothécaire. Mais une planification intelligente des risques est essentielle pour survivre dans le monde financier. En analysant soigneusement les données et en évaluant les risques, vous pouvez atténuer les risques et prendre de meilleures décisions concernant les rendements attendus, la rentabilité et d’autres alternatives. Mais pour cela, vous avez besoin de données correctes, précises et pertinentes qui vous aident à éviter les risques financiers et les pertes potentielles qui peuvent exister.
2. Détecter et prévenir les activités frauduleuses
Les banques, les compagnies d’assurance et les investisseurs dont les données sont de mauvaise qualité sont plus exposés aux comportements frauduleux et aux pertes. En effet, les failles dans la qualité des données permettent aux fraudeurs d’usurper des identités, de faire de fausses demandes, de contourner les contrôles de renouvellement des demandes et d’effectuer des attaques malveillantes sur les données sensibles stockées par les organismes financiers. Des données propres, précises et consolidées vous permettent de détecter les anomalies à temps et de prévenir les activités frauduleuses.
3. Permettre la numérisation des processus financiers
Les services bancaires numériques, les paiements en ligne et les demandes de crédit en ligne révolutionnent le secteur financier. Mais la mise en œuvre et l’exécution réussies de ces services numériques ne sont possibles qu’avec des données de haute qualité. De nombreux banquiers et investisseurs conservent encore des dossiers physiques, car les données sont dispersées entre différentes sources et nécessitent une intervention manuelle pour être appréhendées selon les besoins. La gestion de la qualité des données permet aux institutions financières de numériser tout aspect de leurs activités ou de leurs offres de services.
4. Assurer la fidélité des clients
Lorsque les dossiers des clients sont appariés, fusionnés et consolidés pour représenter une vue complète à 360°, il devient plus facile de tirer parti des expériences personnalisées des clients et de garantir leur confidentialité et leur sécurité. Lorsque les données sont éparpillées entre différentes sources – y compris les fichiers locaux et physiques, les applications tierces et les soumissions de formulaires web – il devient impossible d’offrir une expérience connectée à vos clients et d’instaurer la confiance et la fidélité.
5. Permettre un scoring précis du crédit pour l’approbation des prêts
Lorsqu’il s’agit de prêter de l’argent à des emprunteurs, il est crucial pour les investisseurs et les banquiers de comprendre la responsabilité de leurs décisions. Ils doivent valider l’identité et la cote de crédit du demandeur, ainsi que calculer la valeur et le taux d’intérêt à utiliser pour le prêt. Une bonne qualité des données permet d’éliminer les divergences ou les retards qui peuvent survenir dans le processus de souscription et de s’assurer que vous investissez dans la bonne personne au bon moment.
6. Respecter les normes réglementaires
Les normes de conformité, telles que la lutte contre le blanchiment d’argent (AML) et la lutte contre le financement du terrorisme (CFT), obligent les institutions financières à revoir et à réviser leur gestion des données dans les services financiers. Pour se conformer à ces normes, ces entreprises doivent surveiller les transactions de leurs clients afin de détecter les délits financiers, tels que le blanchiment d’argent et le financement d’activités terroristes. En raison de l’inexactitude et de la mauvaise qualité des informations, les institutions financières ne signalent pas à temps les activités anormales ou inhabituelles aux autorités compétentes.
7. Faciliter l’analyse prédictive
La science des données a évolué pour permettre des prédictions et des aperçus en temps réel dans le monde de la finance et des risques potentiels associés aux activités de financement. Les investisseurs prédisent la faisabilité d’un investissement sur un certain marché, ou les actions qui seront les plus rentables à long terme. Ces calculs ne seront pas précis et pertinents si les données utilisées pour ces statistiques sont de mauvaise qualité. Par conséquent, un autre grand avantage de la qualité des données est de permettre aux analystes et aux scientifiques des données de faire des prédictions précises sur les bénéfices financiers.
Problèmes courants de qualité des données dans les services financiers
Nous avons discuté de la manière dont la qualité des données offre une grande valeur aux institutions financières. Dans cette section, nous allons voir à quoi ressemble la mauvaise qualité des données pour différentes institutions financières, comme les problèmes de qualité des données dans le secteur bancaire ou les problèmes de qualité des données dans les compagnies d’assurance. Vous pouvez en savoir plus sur les problèmes de qualité des données les plus courants et sur leur origine.
| Problème de qualité des données | Explication | Exemple de mauvaise qualité des données dans les services financiers |
| Données inexactes | Les données ne dépeignent pas la réalité ou la vérité. | Le nom légal complet d’un client est mal orthographié dans le contrat de prêt. |
| Données manquantes | Les données ne sont pas aussi complètes que nécessaire. | 2 des 15 clauses restrictives d’un contrat de prêt sont laissées en blanc. |
| Enregistrements en double | Les données contiennent des doublons et ne représentent pas des identités uniques. | La présence de dossiers de clients en double permet des demandes de prêts multiples. |
| Unités de mesure variables | Les données sont stockées dans différentes unités de mesure. | Les transactions internationales enregistrent les valeurs monétaires dans les monnaies locales, plutôt que dans une unité commerciale standard, telle que le dollar américain. |
| Formats et motifs variables | Les données sont stockées sous différents formats et modèles. | Les numéros de téléphone des clients sont stockés selon différents schémas – certains ont des codes internationaux, tandis que d’autres n’ont même pas d’indicatif régional. |
| Informations obsolètes | Les données ne sont pas à jour ou aussi actuelles que possible. | Les transactions mettent un peu trop de temps à apparaître dans les dossiers des clients, ce qui rend les processus du système susceptibles d’effectuer des calculs incorrects. |
| Domaine incorrect | Les données n’appartiennent pas à un domaine de valeurs correctes. | Les codes monétaires utilisés n’appartiennent pas au domaine ISO. |
| Incohérence | Les données ne sont pas les mêmes selon les différentes sources. | Des taux de change différents sont utilisés pour les différents segments de clientèle de l’organisation. |
| Irrelevance | Les données n’offrent aucune valeur à leurs utilisateurs. | Les employés obtiennent les informations requises après avoir appliqué de multiples filtres, règles de tri et de hiérarchisation. |
Comment améliorer la qualité de l’information financière ?
Les problèmes de qualité des données peuvent vous coûter très cher, surtout si vous êtes dans le secteur financier. Les entreprises qui proposent des services financiers doivent tester et vérifier leurs données avant qu’elles ne soient transmises aux processus opérationnels critiques. Des mesures calculées doivent être prises pour empêcher les problèmes de qualité des données de se produire dans le système, ainsi que pour remédier aux problèmes qui existent déjà. Nous examinerons ci-dessous les initiatives les plus importantes que les organisations financières peuvent prendre pour garantir la qualité des données.
1. Obtenir l’adhésion des dirigeants et de la direction
La première étape pour instaurer une culture de la qualité des données dans une organisation consiste à impliquer les chefs d’entreprise et les autres cadres. Vous pouvez commencer par attirer leur attention sur les problèmes de qualité des données qui sont présents dans les ensembles de données. Les rapports sur la qualité des données générés par le profilage des données peuvent être utiles pour informer les cadres supérieurs et les autres membres du personnel sur le type de problèmes de qualité des données auxquels votre institution est confrontée.
En outre, vous pouvez obtenir un échantillon de données provenant d’activités financières récentes et calculer le coût d’une mauvaise qualité des données en utilisant la méthode de mesure du vendredi après-midi. Cela vous permettra d’établir un argumentaire contre la mauvaise qualité des données et d’obtenir les approbations et l’adhésion nécessaires à l’exécution des mesures de qualité des données.
2. Mettre en œuvre trois niveaux de contrôle de la qualité des données
Le contrôle de la qualité des données se perfectionne au fur et à mesure que de nouvelles techniques et technologies apparaissent. Cela permet aux banques et aux compagnies d’assurance d’activer plusieurs niveaux de contrôle de la qualité des données. Par exemple, au premier niveau, vous pouvez commencer par effectuer une vérification rapide des faits et résoudre les problèmes de qualité des données qui peuvent être présents. À ce niveau, vous voulez vous assurer que l’ensemble de données est complet, précis et normalisé.
Au deuxième niveau, vous souhaitez mettre en œuvre une analyse statistique plus approfondie de votre ensemble de données. Cela vous aidera à calculer les variations standard des valeurs numériques et à détecter les anomalies qui peuvent se produire. Le profilage des données est une bonne technique pour effectuer une telle analyse statistique sur vos données. Au troisième et dernier niveau, vous pouvez utiliser des outils complexes d’apprentissage automatique et d’IA qui peuvent prédire les éventuels problèmes de qualité des données au moment de l’exécution que vos sources sont susceptibles d’avoir.
3. Rapprocher et consolider les enregistrements en double
La duplication des données est l’un des principaux problèmes de qualité des données auxquels sont confrontées les banques et les compagnies d’assurance. Ils doivent utiliser un cadre de qualité des données qui permet de repérer les doublons et de les regrouper en un seul. Les enregistrements peuvent être mis en correspondance au moment de l’exécution avec chaque mise à jour ou traités par lots à intervalles réguliers. En savoir plus sur le traitement par lots par rapport à la validation de la qualité des données en temps réel.
Le processus de rapprochement des enregistrements ou de dédoublonnage des données comprend les étapes suivantes :
- Profiler les données pour mettre en évidence les erreurs,
- Exécuter des techniques d’analyse, de nettoyage et de normalisation des données pour obtenir une vue cohérente,
- Correspondance des enregistrements qui appartiennent à la même entité (correspondance exacte sur un identifiant unique ou correspondance floue sur une combinaison de champs),
- Fusionner les enregistrements pour supprimer les informations inutiles et obtenir une source unique de vérité.
4. Utiliser la technologie pour la gestion de la qualité des données
L’utilisation de la technologie pour atteindre un cycle de vie durable de gestion de la qualité des données est au cœur de l’amélioration de la qualité des données dans toute institution financière. Aucun processus n’est censé être performant et offrir le meilleur retour sur investissement s’il n’est pas automatisé et optimisé par la technologie. Investissez dans l’adoption d’un système technologique doté de toutes les fonctionnalités dont vous avez besoin pour garantir la qualité des données dans tous les ensembles de données.
Quelle que soit la compétence de votre équipe chargée de la qualité des données, elle aura toujours du mal à maintenir des niveaux acceptables de qualité des données tant qu’elle ne disposera pas des bons outils. C’est là qu’un outil de gestion de la qualité des données peut s’avérer utile. Un outil tout-en-un, en libre-service, qui permet de profiler les données, d’effectuer diverses activités de nettoyage des données, de faire correspondre les doublons et de produire une source unique de vérité, peut devenir un facteur de différenciation important dans la performance des gestionnaires de données ainsi que des analystes de données.
Conclusion
Comprendre les problèmes de qualité de vos données financières et choisir un cadre approprié pour rectifier ces erreurs est une tâche difficile. Dans de nombreuses situations, une seule technique ne suffit pas, et une combinaison de techniques est utilisée pour résoudre avec précision les problèmes de qualité des données. C’est pourquoi le besoin d’outils numériques augmente. Des outils qui non seulement optimisent le temps et l’effort, mais aussi sélectionnent intelligemment les techniques de qualité des données en fonction de la nature de la structure et des valeurs de vos données.
DataMatch Enterprise est l’un de ces outils qui vous aide à nettoyer et à faire correspondre vos données pour permettre une analyse précise et une vision globale. Il offre une gamme de modules qui prennent en charge les données provenant de différentes sources, nettoient et normalisent les valeurs, permettent le mappage des champs, suggèrent une combinaison de définitions de correspondance spécifiques à vos données et fusionnent les données pour obtenir une vue complète à 360° de vos finances.
Pour en savoir plus, inscrivez-vous à un essai gratuit dès aujourd’hui ou réservez une démonstration avec nos experts pour commencer à améliorer la qualité de vos informations financières.
