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L’IMPACT DU DATA MATCHING SUR LE MONDE DE LA FINANCE

Dans l’environnement technologique actuel, qui évolue rapidement, le succès de toute entreprise repose sur un modèle axé sur les données. Cependant, ce n’est pas une tâche facile à réaliser, car vous devez disposer d’une stratégie complète de gestion des données afin de devenir une organisation axée sur les données. La gestion proactive de grands volumes de données et l’identification de la relation entre les données peuvent être un processus extrêmement délicat, surtout pour les grandes entreprises.
Par conséquent, l’intégration d’un outil de gestion des données efficace tel que le rapprochement des données est devenue absolument essentielle. Grâce au rapprochement des données, les institutions financières peuvent gérer les données complexes et les traiter en quelques secondes, ce qui constitue un moyen économique et fiable de gérer vos données.

Qu’est-ce que la comparaison de données ?
Le rapprochement des données, également connu sous le nom de couplage d’enregistrements, est une technique moderne qui permet d’identifier en un clin d’œil tous les mots-clés correspondants grâce au processus de couplage des enregistrements. En termes plus simples, il identifie les doublons, ou les doublons potentiels, et combine deux entrées similaires ou identiques en une seule. Il vous aide également à distinguer les enregistrements non dupliqués, qui peuvent être tout aussi importants à identifier, car être similaire ne signifie pas toujours que deux choses sont identiques.
Les géants de la technologie comme Google utilisent également le couplage de données dans leurs moteurs de recherche. Une fois que vous avez tapé un certain mot-clé, tous les résultats relatifs à ce mot-clé vous sont présentés. Toutefois, à la différence des moteurs de recherche, le rapprochement des données dans les organisations financières exige des résultats plus exacts et plus précis.
En utilisant le couplage d’enregistrements, le rapprochement de données identifie et fait correspondre des enregistrements dans plusieurs bases de données plus importantes. En plus d’être un simple outil de gestion des enregistrements, le rapprochement des données est largement utilisé pour la validation des données dans les grandes bases de données. Cependant, n’oubliez pas que le processus de rapprochement des données dépend fortement de la qualité des données. Par conséquent, les données normalisées donneront toujours un résultat plus cohérent et plus précis.

Comment le rapprochement des données joue-t-il un rôle dans le monde financier ?
La quantité de données consommées dans les institutions financières est hors normes. Ils traitent la grande quantité de données pour effectuer des analyses. La numérisation des données représente une grande opportunité pour les institutions financières d’obtenir des informations complètes sur les clients, mais elle présente également une variété de défis qui doivent être relevés par les institutions financières.
La réputation et l’efficacité de la comparaison de données dans de nombreuses applications telles que les soins de santé, l’identification des clients et la tenue de dossiers, ont conduit au développement de plusieurs produits de comparaison de données sur le marché.
Cependant, le développement d’algorithmes pour une technologie aussi exceptionnelle requiert un haut niveau d’expertise. Ces algorithmes utilisés dans ce logiciel en sont la base. Il est très important de comprendre que tous les logiciels de rapprochement de données ne sont pas aussi efficaces les uns que les autres.
Le marché a été inondé de nombreux produits de qualité médiocre en raison de l’augmentation de la demande de logiciels de comparaison de données, ce qui entraîne des résultats inexacts, qui peuvent avoir un effet très négatif sur la prise de décision. Il est donc essentiel que vous effectuiez une recherche approfondie sur l’outil de rapprochement des données afin d’obtenir un produit de haute qualité et efficace pour votre organisation.
L’impact de la confrontation des données sur le monde financier
Pour des raisons opérationnelles, stratégiques et de conformité, les institutions financières telles que les banques, les cabinets d’audit et les compagnies d’assurance collectent une quantité massive d’informations sur les clients. Ces informations proviennent de plusieurs canaux différents. Par conséquent, les données contiennent souvent des inexactitudes, des doublons et des enregistrements incomplets qui peuvent donner lieu à une analyse incorrecte, conduisant à des décisions mal informées, ce qui peut être préjudiciable pour ces institutions financières.
Lerapprochement des données peut fournir une vision globale de vos clients en reliant les données de tous les canaux à l’aide d’un algorithme intelligent. Cela permet aux organisations de supprimer les doublons et de trouver des liens entre les éléments de données, indépendamment des erreurs de saisie, des caractères manquants ou d’autres variations incohérentes dans leurs données.

Banque
Le rapprochement des données a une large application dans le secteur bancaire. Une banque typique comprend de nombreuses fonctions comme les opérations, la trésorerie, les marchés de capitaux et la comptabilité, pour n’en citer que quelques-unes. Ils doivent effectuer un rapprochement complet entre ces fonctions sur une base régulière. En outre, il existe des millions de transactions en temps réel générées par différents canaux, qui doivent être enregistrées, traitées et analysées en temps utile.
Le rapprochement des données peut contribuer à accélérer ces transactions en supprimant les doublons et en rationalisant les ensembles de données. Il automatise le travail fastidieux de tri des données, de sorte que le temps précieux peut être consacré à des opérations plus stratégiques plutôt qu’au traitement des données. Cette qualité accrue des données dans une base de données centralisée facilite un traitement plus rapide et beaucoup plus précis des données.

Secteur des assurances
De même, les compagnies d’assurance disposent également d’une énorme base de données sur leurs clients. Ils contiennent généralement des informations personnelles, des dossiers médicaux et des informations financières, qui proviennent de diverses sources.
Afin de maintenir des opérations efficaces, la base de données doit être mise à jour avec précision et en temps réel. Le fait d’avoir des dossiers en double et des enregistrements incorrects peut avoir des conséquences négatives pour eux. Outre le nettoyage des données, il leur permet également de rechercher les informations requises beaucoup plus rapidement.
En utilisant des techniques de rapprochement des données, ils peuvent minimiser les doublons d’enregistrements et relier les informations de leurs utilisateurs, de sorte que le risque de ces erreurs est réduit à un niveau acceptable. Ce point est très important car le marché de l’assurance est très concurrentiel et quelques mauvaises décisions peuvent ruiner la réputation de l’entreprise et l’exposer à des actions en justice.

Autres institutions financières
De nombreuses autres institutions financières, telles que les coopératives de crédit, les sociétés de courtage, les sociétés de crédit hypothécaire, etc., peuvent bénéficier du rapprochement des données, car elles doivent toutes gérer une base de données contenant une multitude d’informations. En outre, ils doivent également partager les informations entre les différentes sections. Le rapprochement des données permet un plus grand degré de précision tout en réduisant au minimum les informations non pertinentes et répétitives.
En conclusion, le couplage de données est déjà utilisé dans les institutions financières et les grandes entreprises. De nombreuses organisations perdent des millions de dollars simplement à cause d’une mauvaise correspondance des données. Des données mal assorties entraînent des processus décisionnels médiocres qui peuvent coûter cher aux organisations, tant sur le plan financier qu’en termes de réputation. L’utilisation d’un logiciel de rapprochement de données haut de gamme peut non seulement aider les organisations à améliorer leurs processus décisionnels, mais aussi à rationaliser leurs opérations commerciales de manière rentable et efficace.

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