Renforcer la confiance dans le secteur bancaire grâce à la traçabilité des données

La confiance est la pierre angulaire du secteur bancaire. Lorsque les consommateurs perdent confiance dans la capacité d’une banque à gérer les risques, le système cesse de fonctionner. Nous avons vu ce qui s’ensuit : crises financières, plans de sauvetage, destruction de capital et pertes d’emplois. En d’autres termes, les consommateurs font confiance aux banques pour protéger leur argent et les restituer lorsqu’ils le demandent.

Mais la question de la confiance se pose aussi du côté des entreprises. Les banques et leurs employés font confiance à leurs modèles de risque pour garantir le maintien des liquidités de la banque, même dans les pires moments. Cette confiance dépend d’une compréhension des données qui alimentent les modèles de risque : d’où viennent-elles, où sont-elles utilisées et quels sont les effets d’entraînement d’un changement ?

Aujourd’hui, les grandes banques mettent en œuvre des solutions de gouvernance des données pour rationaliser la découverte de données, garantir la qualité des actifs de données et gérer la confidentialité des données. En outre, les banques doivent rester en conformité avec les réglementations des secteurs telles que le BCBS 239, qui se concentrent sur l’amélioration des capacités d’agrégation de données et de reporting des risques des banques. Pour rester en conformité, ces organisations doivent vérifier l’exactitude et l’exhaustivité des éléments de données utilisés dans les modèles de risque. Cela garantit que les décisions prises sont fiables et de grande qualité.

Avant qu’une banque puisse entamer le processus de certification d’un modèle de risque, elle doit d’abord comprendre quelles données sont utilisées et comment elles changent lorsqu’elles se déplacent d’une base de données vers un modèle.

La traçabilité des données, le processus consistant à suivre le flux de données au fil du temps, de l’origine à la destination dans un pipeline de données, est essentiel pour comprendre le cycle de vie complet des données et garantir la conformité réglementaire. La valeur de la traçabilité des données s’applique à tous les secteurs, mais il existe trois éléments clés à prendre en compte dans les cas d’une utilisation bancaires :

1. Mappage du mouvement des données

Les solutions de traçabilité des données aident les banques à mapper le mouvement des données depuis les systèmes source et les bases de données, jusqu’à l’utilisation finale dans les modèles ou les rapports de risque, en passant par des pipelines de traitement et de transformation. Grâce à une vision précise de l’ensemble du système, les banques peuvent suivre plus facilement les problèmes tels que les données manquantes ou incohérentes.

2. Processus d’audit et analyse d’impact

Grâce à une solution de traçabilité automatisée, les banques peuvent auditer leurs processus et réaliser une analyse d’impact afin d’identifier les violations de conformité potentielles avant qu’elles ne deviennent un problème en offrant une vue complète des données. Ce niveau de visibilité permet également de s’assurer que les changements apportés au fil du temps n’introduisent pas de nouveaux risques pour l’entreprise, qu’ils puissent rester plus facilement en conformité avec les directives réglementaires et qu’ils puissent répondre rapidement à l’évolution des besoins métier.

3. Rapports réguliers et précis sur la gestion des risques

Une solution automatisée de traçabilité des données permet aux banques de maintenir un niveau élevé de précision dans leurs rapports de gestion des risques sans avoir à parcourir manuellement le code source. Il s’agit d’une étape cruciale pour respecter les principes réglementaires, tels que ceux décrits dans le BCBS 239, qui exigent des banques qu’elles génèrent des données sur les risques avec précision et en temps opportun.

Les solutions de traçabilité des données fournissent aux banques les outils et les technologies nécessaires pour assurer la conformité, maintenir la confiance dans les données et améliorer leurs modèles de risque. En comprenant le flux de données dans l’ensemble de l’organisation, les banques peuvent être plus sûres de rendre compte des risques avec précision. Ce niveau de transparence est essentiel pour maintenir la confiance des consommateurs dans les institutions bancaires du monde entier.

Pour aider les clients à tirer parti de la traçabilité des données, nous recommandons IBM Cloud® Pak for Data pour plusieurs raisons. Les ingénieurs de données peuvent analyser les connexions de données dans IBM Cloud Pak for Data pour récupérer automatiquement une traçabilité technique complète et une vue récapitulative comprenant des informations sur la qualité des données et les métadonnées métier pour un contexte supplémentaire. Les utilisateurs peuvent saisir la traçabilité des données de manière cohérente et précise grâce à l’analyse automatique de technologies tierces telles que des bases de données, des tâches ETL et des outils de BI, à l’aide de la traçabilité des données dans Watson Knowledge Catalog, inclus dans IBM Cloud Pak for Data. 

En termes simples, grâce aux fonctionnalités de traçabilité des données de Cloud Pak for Data, chaque opération, qu’il s’agisse d’une base de données, d’une intégration ou d’un outil d’analyse, subit une ingénierie inverse pour créer une carte retraçant l’histoire de la source de données à l’application finale, avec un suivi technique approfondi dont les ingénieurs des données ont besoin, un historique des versions pour suivre les évolutions au fil du temps et le contexte commercial afin que tout utilisateur puisse comprendre rapidement le parcours des données utilisées dans un rapport de risque.