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Analyse du risque : piloter la transformation digitale

Technologie   |   Karen Hays   |   7 janvier 2021

La mesure du risque n'a jamais été une science exacte. Cependant, l'analyse des risques vous permet d'analyser l'impact des risques potentiels, ce qui aide les services financiers à mettre en œuvre des stratégies avant-gardistes de gestion des risques et de mener une véritable transformation digitale.

Le fait de placer la gestion des risques au cœur du processus de transformation digitale permet aux entreprises de regarder au-delà des risques traditionnels et de définir les contrôles nécessaires lorsqu'elles tiennent compte du niveau de digitalisation et de sa nature. De plus, l'analyse du risque vous permet de comprendre les données et d'agir en conséquence afin d'accélérer le processus de prise de décision pour des insights plus pertinents et exploitables. En utilisant l'analytique pour identifier, classer et gérer l'exposition aux risques tout au long du parcours de transformation, les responsables de la gestion des risques amélioreront l'efficacité et les résultats.

Une gestion des risques réussie nécessite une stratégie efficace de gestion des données qui optimise les actifs de données, l'analytique, les processus métier de routine et les effectifs pour mieux atteindre les objectifs et améliorer les résultats pour l'entreprise.

 

Les données sont au cœur de la gestion des risques

En considérant les données comme un point de départ fondamental, les responsables de la gestion des risques disposent d'un point de vue unique qui leur permet de capitaliser sur la grande quantité d'informations qu'ils collectent pour évaluer, surveiller et atténuer les risques. Cependant, il peut souvent être difficile de trouver des données précises à l'échelle de l'entreprise. En conséquence, les actifs de données prolifèrent, aggravant la situation et entraînant des inefficacités et des retards.

Une plateforme analytique permet de rassembler toutes les données d'une entreprise, de les rendre recherchables et de les faire converger avec des processus automatisés qui peuvent être partagés entre les services et les collaborateurs. À partir de là, les dirigeants peuvent concevoir des stratégies d'après des métriques qui stimulent la croissance, assurent la qualité des données et capitalisent sur les revenus.

L'un des principaux défis auxquels sont confrontés les services financiers (ou toute autre équipe) est d'obtenir les bonnes données.

Face à la difficulté de disposer de données accessibles et justes, il est important d'avoir des outils capables de prendre en charge de grandes quantités de données provenant de sources multiples, y compris des données quantitatives et qualitatives.

Pour être efficaces, les analystes doivent pouvoir accéder à toutes les sources de données, de tout type, et extraire des données de multiples sources pour fournir des analyses complètes. Selon une étude de Grant Thornton, « 85 % des banques pensent que de nombreux aspects de la gestion des données et des informations sur les risques pourraient être plus efficaces dans leur établissement ».

 

Pourquoi reste-t-il si difficile d'opérer une véritable transformation des données ?

Toute prise de décision devrait être guidée par des insights, obtenus à partir de l'analyse des données. Le processus analytique est la façon dont les insights parviennent au décideur. Cependant, l'une des plus grandes lacunes de ce processus, c'est qu'il s'agit rarement d'un véritable processus. C'est plutôt un ensemble de silos, chacun effectuant ses propres tâches.

En général, une fois que l'entreprise a identifié un problème à résoudre ou des questions auxquelles il faut répondre pour prendre des décisions, les analystes doivent faire appel à l'IT pour déterminer à quelles sources de données ils ont besoin d'accéder. Les experts data préparent les données à analyser, puis celles-ci sont transmises à une équipe de Business Intelligence (BI) qui va éventuellement créer des rapports et des tableaux de bord illustrant l'analyse de données. S'il s'agit d'analyse avancée ou prédictive, les data scientists peuvent être impliqués dans le processus, puis les insights sont fournis aux décideurs. Si toute cette séquence d'événements prend trop de temps pour répondre à leurs besoins, les décideurs s'appuieront probablement sur un instantané des données grâce à des outils analytiques auxquels ils ont accès. Le plus souvent, il s'agit de feuilles de calcul. De tels scénarios sont fréquents dans les entreprises.

L'une des façons de résoudre ce problème, c'est d'intégrer autant que possible l'automatisation dans le workflow analytique afin de simplifier la transmission des insights au décideur.

Les 5 étapes de la transformation digitale

  • Ayez les bons leaders en place
  • Renforcez les capacités des effectifs de demain
  • Donnez aux équipes les moyens de travailler autrement
  • Digitalisez vos outils courants
  • Favorisez une communication fréquente

« Unlocking success in digital transformations », McKinsey

L'automatisation qui transforme les données, les processus et les personnes

À mesure que les entreprises continueront de se tourner vers les données pour transformer leur business, l'automatisation sera essentielle pour permettre une nouvelle forme d'interaction, d'utilisation et d'apprentissage en termes de données. Les processus manuels peuvent prendre du temps et présenter un risque d'erreur considérable. L'automatisation des étapes associées à la capture et au nettoyage des données, ainsi que de la création de rapports en temps réel, permet aux équipes chargées des risques d'être plus efficaces pour les mesurer et les atténuer.

« Étant donné que nous sommes une banque mondiale, nos clients comptent sur nous pour avoir des solutions et des conseils. Pour répondre à leurs attentes, nous devons impérativement appuyer nos initiatives de transformation numérique sur les données. Les plateformes d'automatisation intégrées nous permettent non seulement d'accélérer nos analyses et la Data Science pour fournir un service optimal et automatiser de nombreux processus, mais également d'améliorer les compétences de milliers d'employés, ce qui leur donne encore plus de valeur ajoutée. »

— Nick Bignell, directeur Data Science chez UBS

Les responsables du contrôle des risques offrent un point de vue unique

Dans les environnements concurrentiels d'aujourd'hui, qui s'appuient de plus en plus sur l'utilisation des données pour se différencier, le rôle des responsables du contrôle des risques est devenu plus important pour exploiter le potentiel de valeur d'énormes quantités de données structurées et non structurées.

Aujourd'hui, de nombreux dirigeants doivent réunir leurs équipes et leurs données pour prendre des décisions en s'appuyant sur ces données. Vous avez probablement fait face aux mêmes difficultés. Vous savez donc qu'il ne suffit pas d'ajouter des outils analytiques à la stack technologique ou d'avoir accès à des insights. Une convergence des données, des processus et des collaborateurs est nécessaire. Les entreprises qui réussissent le mieux alignent tout, encouragent une culture d'entreprise qui sous-tend chaque décision avec des données de qualité et dégagent du temps pour cela. Cette démarche leur permet également d'établir une culture autour de l'analytique. Elles accélèrent l'accès aux insights en fédérant tous les intervenants et en permettant à chacun de se concentrer sur les résultats.

Dans quels domaines les entreprises utilisent-elles efficacement l'analytique pour la gestion des risques ?

Une bonne analyse des risques peut s'appliquer à toute l'entreprise : analytique, finance, opération, conformité. Elle peut être utilisée de la manière suivante, entre autres :

  • Utiliser l'analytique pour gérer les risques réglementaires via des workflows reproductibles peut aboutir à une rationalisation des obligations de reporting
  • Évaluer l'analyse du risque de crédit pour identifier les entreprises susceptibles d'avoir besoin de prêts PPP peut augmenter les revenus des PME
  • Utiliser les données des banques et des organismes chargés de faire appliquer la loi permet d'automatiser la surveillance des fraudes et de détecter des tendances afin de générer des alertes et des rapports en temps réel pour limiter la fraude

Les plateformes logicielles unifiées qui offrent des possibilités d'automatisation de l'analytique, de la Data Science et des processus sur l'ensemble du spectre de la transformation digitale sont cruciales pour les responsables de la gestion de risques qui cherchent à automatiser leur fonction. Ne vous exposez pas davantage. Concentrez-vous sur la mise en place d'une analyse des risques et transformez votre approche du risque.

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