Commen\u00e7ons. <\/span><\/p>\n La complexit\u00e9 croissante des d\u00e9lits financiers, associ\u00e9e \u00e0 de multiples crises financi\u00e8res, a conduit \u00e0 l’adoption de directives plus strictes pour les institutions. Le monde bancaire a \u00e9t\u00e9 soumis \u00e0 des r\u00e9glementations plus strictes qui exigent, entre autres, des analyses compl\u00e8tes des capitaux, des examens complets des liquidit\u00e9s, des examens de surveillance et des processus d’\u00e9valuation. Toutes ces r\u00e9glementations, qu’il s’agisse du BCBS 239, du CCAR, de B\u00e2le III ou de MiFID II, sont intrins\u00e8quement centr\u00e9es sur les donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n Ces r\u00e9glementations ont \u00e9t\u00e9 introduites \u00e0 des fins multiples – par exemple, la loi Dodd-Frank vise \u00e0 garantir la transparence dans la tenue des dossiers, tandis que le CCAR et le BCBS 239 sont ax\u00e9s sur la qualit\u00e9 des donn\u00e9es, le lignage des donn\u00e9es et la gestion globale des donn\u00e9es, avec un accent particulier sur la d\u00e9monstration et l’am\u00e9lioration de la gouvernance des donn\u00e9es. <\/span><\/p>\n Ces r\u00e9glementations ont impos\u00e9 un nouveau mode de fonctionnement, ajoutant de nouvelles complexit\u00e9s \u00e0 la conformit\u00e9 r\u00e9glementaire. Il y a plus \u00e0 venir. Les transactions num\u00e9riques et le commerce en ligne prenant le pas sur les services bancaires traditionnels, on s’attend \u00e0 ce que ces obligations augmentent pour lutter contre le blanchiment d’argent et les crimes financiers commis sur Internet. <\/span><\/p>\n En clair, les banques sont tenues de suivre l’\u00e9volution de la technologie et du monde \u00e9vasif de la finance num\u00e9rique. Le probl\u00e8me ? Les instituts financiers ne sont pas pr\u00e9par\u00e9s. Pas pour les transformations culturelles, pas pour les transformations technologiques, pas m\u00eame pour les transformations de donn\u00e9es. Le rythme est lent, les ressources sont limit\u00e9es mais la pression pour se conformer est de plus en plus forte. L’incapacit\u00e9 \u00e0 pr\u00e9senter une solution conforme peut entra\u00eener des risques r\u00e9glementaires et de r\u00e9putation consid\u00e9rables, notamment de lourdes amendes, l’emprisonnement de cadres et la perte de r\u00e9putation. <\/span><\/p>\n Le co\u00fbt de la mise en conformit\u00e9 avec les normes r\u00e9glementaires repr\u00e9sente environ 20 % des co\u00fbts de fonctionnement de la banque d’un prestataire de services financiers et environ 40 % des co\u00fbts de transformation de la banque pour les projets en cours. Dodd-Frank et BCBS-239 soutiennent la protection des consommateurs ; toutefois, ils demandent des investissements pour g\u00e9rer \u00e0 l’\u00e9chelle, ce qui p\u00e8se sur les b\u00e9n\u00e9fices du secteur financier. Le non-respect de ces r\u00e8gles a entra\u00een\u00e9 des amendes de plus de 200 milliards de dollars au cours des cinq derni\u00e8res ann\u00e9es et a \u00e9galement suscit\u00e9 une augmentation des pr\u00e9occupations quant \u00e0 la responsabilit\u00e9 personnelle des cadres bancaires. <\/span><\/p>\n Les banques locales ne sont pas non plus exempt\u00e9es. L’American Bankers Association a r\u00e9cemment men\u00e9 une enqu\u00eate aupr\u00e8s des petites banques am\u00e9ricaines et a \u00e9tabli qu’environ 50 % d’entre elles ont abandonn\u00e9 leurs offres de produits, r\u00e9duit leur personnel en raison du stress li\u00e9 \u00e0 la conformit\u00e9 r\u00e9glementaire, et que le soutien aux consommateurs n’est pas \u00e0 la hauteur de leurs efforts en mati\u00e8re de conformit\u00e9.<\/span><\/p>\n Les rapports r\u00e9glementaires exigent une fusion rapide des diverses donn\u00e9es disponibles dans l’ensemble de l’organisation financi\u00e8re. Il peut s’agir d’une t\u00e2che extr\u00eamement co\u00fbteuse et gourmande en ressources. M\u00eame si les organisations financi\u00e8res d\u00e9pensent environ 4,5 milliards de dollars par an uniquement pour la conformit\u00e9, elles paient encore des milliards de dollars d’amendes. La gestion de donn\u00e9es diverses pour les rapports r\u00e9glementaires est un d\u00e9fi \u00e0 plusieurs niveaux pour le secteur financier moderne.<\/span><\/p>\n Les experts s’accordent \u00e0 dire que les ressources des institutions financi\u00e8res doivent consacrer 80 % de leur temps \u00e0 l’examen analytique (y compris l’examen des donn\u00e9es pour la conformit\u00e9 aux sanctions), et 20 % \u00e0 la pr\u00e9paration des donn\u00e9es (qui englobe des op\u00e9rations telles que le nettoyage des donn\u00e9es<\/a>, la normalisation des donn\u00e9es<\/a>, le profilage des donn\u00e9es<\/a>, le rapprochement des donn\u00e9es<\/a>, etc.<\/span>.<\/span>). En r\u00e9alit\u00e9, cependant, le volume et la complexit\u00e9 des donn\u00e9es, associ\u00e9s \u00e0 des ressources humaines et technologiques limit\u00e9es, font que les \u00e9quipes consacrent plus de temps au traitement et \u00e0 la pr\u00e9paration des donn\u00e9es qu’\u00e0 l’analyse. Cela s’explique principalement par le fait que l’\u00e9tablissement de rapports r\u00e9glementaires est toujours consid\u00e9r\u00e9 comme une fonction subsidiaire, secondaire, g\u00e9r\u00e9e manuellement par des ressources informatiques travaillant en silos. Mais il existe \u00e9galement d’autres obstacles, qui emp\u00eachent les organisations de mettre en place un syst\u00e8me r\u00e9glementaire infaillible. <\/span><\/p>\n Au fil des ans, nous avons travaill\u00e9 avec plusieurs des plus grandes banques et institutions financi\u00e8res des \u00c9tats-Unis et du monde entier pour les aider \u00e0 relever les d\u00e9fis de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es. Presque tous les clients avec lesquels nous avons travaill\u00e9 ont cit\u00e9 l’un ou l’autre des obstacles suivants : <\/span><\/p>\n Les rapports r\u00e9glementaires exigent que les donn\u00e9es soient propres, pr\u00e9cises, compl\u00e8tes et coh\u00e9rentes. Mais l’un des principaux obstacles \u00e0 la satisfaction de ces demandes est une technologie d\u00e9ficiente associ\u00e9e \u00e0 une insistance tenace \u00e0 s’en tenir \u00e0 des m\u00e9thodes de pr\u00e9paration des donn\u00e9es d\u00e9pass\u00e9es, qui fonctionnaient bien dans le pass\u00e9 mais ne sont plus utiles pour g\u00e9rer les besoins actuels en mati\u00e8re de donn\u00e9es. <\/span><\/p>\n La R\u00e9serve f\u00e9d\u00e9rale et les r\u00e9gulateurs sont d\u00e9sormais moins tol\u00e9rants \u00e0 l’\u00e9gard des solutions manuelles et des solutions de contournement qui ne sont plus adapt\u00e9es \u00e0 la port\u00e9e, au volume et \u00e0 la granularit\u00e9 des donn\u00e9es qui doivent \u00eatre soumises aux autorit\u00e9s r\u00e9glementaires. <\/span><\/p>\n Pour ajouter de l’huile sur le feu, l’architecture contre-intuitive des rapports de nombreuses entreprises, qui fournissent encore des rapports individuels par secteur d’activit\u00e9, emp\u00eache le calcul et le rapport pr\u00e9cis des risques entre les entit\u00e9s ou par gamme de produits. En proie \u00e0 des syst\u00e8mes disparates, \u00e0 des ensembles de donn\u00e9es incoh\u00e9rentes, \u00e0 des erreurs de saisie manuelle des donn\u00e9es et \u00e0 des pressions croissantes en mati\u00e8re de conformit\u00e9, les professionnels consacrent beaucoup de temps et d’efforts \u00e0 l’agr\u00e9gation et au rapprochement des donn\u00e9es via des codes Excel ou SQL. <\/span><\/p>\n Tr\u00e8s limit\u00e9es face aux vastes volumes et vari\u00e9t\u00e9s de donn\u00e9es, les technologies courantes comme Excel, introduites il y a 40 ans pour remplir les rapports r\u00e9glementaires, ne peuvent plus r\u00e9pondre \u00e0 la vitesse et aux exigences requises. Voici quelques-uns des principaux d\u00e9fis que pose l’utilisation de ces technologies : <\/span><\/p>\n Les organisations doivent reconna\u00eetre que les technologies courantes telles que les feuilles de calcul et le SQL ne sont efficaces que lorsqu’il s’agit de pr\u00e9parer des donn\u00e9es \u00e0 petite \u00e9chelle – pour les rapports r\u00e9glementaires, qui exigent de la pr\u00e9cision, elles ne sont gu\u00e8re id\u00e9ales. <\/span>Aujourd’hui<\/span>Les institutions financi\u00e8res ont besoin de solutions automatis\u00e9es, bas\u00e9es sur le ML, qui sont suffisamment puissantes pour permettre une pr\u00e9paration agile des donn\u00e9es tout en permettant \u00e0 vos d\u00e9partements de consolider, fusionner, d\u00e9duire et nettoyer facilement les donn\u00e9es pour la conformit\u00e9 r\u00e9glementaire. La plateforme doit \u00eatre intuitive, permettre une int\u00e9gration facile et une interface conviviale qui ne d\u00e9pend pas de l’expertise et de la disponibilit\u00e9 de programmeurs ou d’experts en informatique. <\/span><\/p>\n Alors que la plupart des experts parlent de changement de culture, de transformation des donn\u00e9es et de refonte compl\u00e8te de l’infrastructure, nous pensons que la bonne approche en mati\u00e8re de rem\u00e9diation consiste d’abord \u00e0 reconna\u00eetre les probl\u00e8mes fondamentaux de qualit\u00e9 des donn\u00e9es et \u00e0 comprendre les d\u00e9fis li\u00e9s aux processus. <\/span><\/p>\n Par exemple, les entreprises peuvent commencer par am\u00e9liorer la qualit\u00e9 de leurs donn\u00e9es avant de passer \u00e0 des initiatives de transformation plus importantes, comme les migrations ou la mise en \u0153uvre de nouvelles infrastructures. Comme le dit le proverbe, le diable est dans les d\u00e9tails, et dans ce cas, ce n’est pas l’infrastructure ou la technologie qui entrave le progr\u00e8s, mais litt\u00e9ralement les d\u00e9tails de la source de donn\u00e9es d’une banque. <\/span><\/p>\n La premi\u00e8re \u00e9tape de l’assainissement consiste donc \u00e0 pr\u00e9parer les donn\u00e9es \u00e0 la conformit\u00e9. Et cela peut se faire en utilisant un outil de pr\u00e9paration des donn\u00e9es en libre-service de premier ordre, tel que DataMatch Enterprise<\/a>, qui permet de : <\/span><\/p>\n Le DataMatch Enterprise est une r\u00e9ponse technologique aux d\u00e9fis de la pr\u00e9paration des donn\u00e9es et de l’assurance qualit\u00e9 des donn\u00e9es pour la conformit\u00e9 r\u00e9glementaire. Cette solution haut de gamme offre aux utilisateurs commerciaux et informatiques une plateforme unifi\u00e9e, unique et coh\u00e9rente pour g\u00e9rer le processus de pr\u00e9paration des donn\u00e9es sans avoir besoin de conna\u00eetre un langage de programmation ou d’intervenir manuellement. <\/span><\/p>\n Les rapports r\u00e9glementaires exigent l’exactitude et l’int\u00e9grit\u00e9 des donn\u00e9es, qui ne peuvent \u00eatre obtenues par un traitement manuel des donn\u00e9es. Les entreprises financi\u00e8res ont besoin d’outils de pr\u00e9paration des donn\u00e9es<\/a> capables d’\u00e9voluer avec le temps et leur offrant la flexibilit\u00e9 de pr\u00e9parer des volumes massifs et des vari\u00e9t\u00e9s multiples de donn\u00e9es aussi facilement que possible. L’objectif est de <\/span>minimiser<\/span> les t\u00e2ches r\u00e9p\u00e9titives<\/span> pour avoir du temps \u00e0 consacrer \u00e0 l’activit\u00e9 principale<\/span>. <\/span><\/p>\n Les \u00e9quipes ne doivent pas \u00eatre accabl\u00e9es par de nouvelles <\/span>r\u00e8glements ;<\/span> ils doivent \u00eatre pr\u00eats \u00e0 s’y attaquer de front. Et si une refonte compl\u00e8te de l’infrastructure et de la culture ne peut se faire du jour au lendemain, les entreprises peuvent investir dans des outils de pr\u00e9paration des donn\u00e9es en libre-service<\/a> pour donner le coup d’envoi de leur d\u00e9marche vers l’automatisation. <\/span><\/p>\n Vous devez respecter la r\u00e9glementation en mati\u00e8re de lutte contre le blanchiment d’argent ? T\u00e9l\u00e9chargez ce livre blanc pour voir comment Data Ladder aide les banques et les institutions financi\u00e8res \u00e0 effectuer des op\u00e9rations essentielles telles que la pr\u00e9paration des donn\u00e9es, le profilage des donn\u00e9es et le rapprochement des donn\u00e9es pour r\u00e9pondre aux exigences r\u00e9glementaires en mati\u00e8re de lutte contre le blanchiment d’argent.<\/p><\/blockquote>\n Comment filtrer et rapprocher les donn\u00e9es pour la conformit\u00e9 \u00e0 la l\u00e9gislation anti-blanchiment ?<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\nAttentes en mati\u00e8re de rapports r\u00e9glementaires<\/span><\/h2>\n
Co\u00fbt du non-respect des normes de conformit\u00e9 r\u00e9glementaire <\/span><\/h2>\n
![\"Cost](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/09\/regulatory-reporting-costs.png\")
Principaux d\u00e9fis de la pr\u00e9paration des donn\u00e9es en mati\u00e8re de conformit\u00e9 r\u00e9glementaire <\/span><\/h2>\n
![\"Data](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/09\/data-preparation-for-regulatory-compliance.png\")
<\/p>\n\n
\n
\nD\u00e9pendance \u00e0 l’\u00e9gard de syst\u00e8mes d\u00e9pass\u00e9s : <\/strong>
\n<\/span>
\n<\/b>Trop souvent, les institutions financi\u00e8res traditionnelles (IF) s’en sortent encore avec les m\u00eames syst\u00e8mes qu’elles ont mis en place au cours des 20 ou 30 derni\u00e8res ann\u00e9es. Il n’est donc pas surprenant que ces solutions ne soient pas bien \u00e9quip\u00e9es pour l’environnement omnicanal et num\u00e9rique d’aujourd’hui.<\/span><\/li>\n\n
\nOracle Financial Services et le Centre des professionnels de la finance<\/span>
\n<\/a>L’absence de donn\u00e9es, l’incoh\u00e9rence des donn\u00e9es et la mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es r\u00e9sultant de syst\u00e8mes cloisonn\u00e9s sont deux des obstacles \u00e0 la mise en conformit\u00e9 avec le BCBS 239. <\/span><\/li>\n<\/ul>\n\n
Pourquoi Excel et la programmation SQL ne sont plus des outils efficaces pour la pr\u00e9paration des donn\u00e9es <\/span><\/b><\/h2>\n
\n
\n
\n
Approches de la rem\u00e9diation – Outils de pr\u00e9paration des donn\u00e9es en libre-service bas\u00e9s sur le ML <\/span><\/b><\/h2>\n
\n
\nLa ligne de fond<\/span>
\n<\/b>
\n….<\/span>
\n<\/b> <\/b><\/h2>\nLivre blanc sur la lutte contre le blanchiment d’argent<\/span><\/h3>\n<\/div>\n