Comment aborder le risque bancaire dans un monde numérique

Il existe un certain nombre de canaux par lesquels les institutions financières peuvent subir des pertes potentielles, et ces risques deviennent de plus en plus complexes à mesure que la technologie progresse. Les banques doivent s'assurer qu'elles disposent d'une fonction de gestion des risques afin de minimiser leur exposition aux risques et de protéger leurs actifs. La gestion des risques bancaires implique le développement systématique d'un plan pour gérer les pertes potentielles. L'écosystème financier mondial évolue rapidement, et les banques doivent réinventer leurs fonctions de gestion des risques pour se protéger, protéger leurs clients et protéger leur place sur le marché.

Diagramme des risques bancaires

Quels sont les principaux types de risques bancaires ?

Risque de crédit de la contrepartie

Le risque de crédit de la contrepartie fait référence à une situation où la contrepartie d'une transaction n'honore pas sa part du contrat. La contrepartie peut être un emprunteur qui ne rembourse pas un prêt ou une personne qui n'honore pas les obligations associées à sa carte de crédit. Le risque de crédit peut également évoluer lorsqu'une obligation contractuelle n'est pas respectée. Par exemple, si une banque s'est assurée contre le risque de marché et que le vendeur de l'assurance n'honore pas le contrat, il s'agit d'un risque de crédit de contrepartie. En termes simples, le risque de crédit de contrepartie peut survenir chaque fois qu'une banque conclut un contrat.

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Risque opérationnel

Les risques opérationnels peuvent être dus à des erreurs ou à des dommages causés par des personnes ou des systèmes. Il peut s'agir d'erreurs involontaires, comme le fait pour un caissier de saisir accidentellement le mauvais montant d'une transaction. Ils peuvent également résulter de dysfonctionnements du système ou d'actes de sabotage. La fraude bancaire est une autre forme de risque opérationnel. La fraude bancaire est souvent due à des failles de cybersécurité.

Risque de marché

Lorsqu'une banque investit sur le marché des capitaux, elle est sensible aux risques du marché. La volatilité du marché des actions peut être due à diverses raisons : événements financiers et politiques mondiaux, modification des prix des matières premières et des taux d'intérêt. En investissant sur le marché des actions, la banque s'expose à une pléthore de risques.

Risque de liquidité

Le risque de liquidité survient lorsqu'une banque est incapable de liquéfier ses actifs pour répondre à ses obligations contractuelles. Par exemple, si une banque est incapable de fournir de l'argent aux clients qui veulent retirer leur dépôt, il s'agit d'un risque de liquidité. Ce risque de liquidité a un effet boule de neige. Lorsqu'un client se voit refuser un transfert de fonds, les autres clients sont alertés et d'autres clients se précipitent pour retirer de l'argent. Le risque de liquidité peut également survenir lorsqu'une banque est incapable de liquéfier ses investissements sur le marché boursier. Les banques ne peuvent pas simplement vendre toutes leurs actions, car il existe des réglementations pour protéger le marché.

Risques bancaires non financiers

Outre les différents risques financiers, il existe plusieurs risques bancaires non financiers. Le risque technologique est l'un d'entre eux. Il comprend les risques de cybersécurité, le risque de non-conformité aux réglementations sur la protection des données et le risque lié aux systèmes existants. Si les banques élaborent des plans détaillés pour faire face aux risques financiers, elles ne sont pas toujours conscientes des risques technologiques. Les banques peuvent être confrontées à plusieurs défis lorsqu'elles tentent d'atténuer les risques technologiques.

Quels sont les principaux défis à relever pour atténuer les risques technologiques ?

Data governance

Les banques peuvent être submergées par l'afflux de volumes massifs de données provenant de plusieurs sources : informations sur les clients, transactions financières, données de vente et de marketing, et informations non structurées sous forme de messages textuels, d'e-mails et d'interactions sur les réseaux sociaux. Avec l'augmentation des données d'entreprise, c'est un défi de garantir la data quality et la sécurité.

Plusieurs risques bancaires peuvent survenir en raison d'un manque de plans de data governance. Les organisations financières ont souvent des données dans des silos déconnectés et des équipes qui prennent des décisions sur la base de données partielles.

Analyse en temps réel

Analyser les données en temps réel peut énormément contribuer à la gestion des risques, mais cela s'accompagne de plusieurs défis. L'un d'eux est l'exactitude des données en temps réel. Avant de pouvoir être utilisées pour toute prise de décision, les données doivent être nettoyées, vérifiées et autorisées.

L'efficacité est un autre défi de l'analyse en temps réel. Même si une organisation financière est capable de fournir des données de haute qualité en temps réel, elle peut ne pas être capable de prendre des décisions rapides sur la base de ces données.

Les banques ont souvent du mal à améliorer la qualité des données réelles et à permettre une prise de décision rapide sur la base de ces données.

API Management

L'open banking (dans le cadre duquel une organisation financière permet à des API tierces d'accéder à ses services financiers) pose une nouvelle série de défis. Le premier défi concerne les risques de sécurité liés à l'exposition des fonctions bancaires aux API. Les cyberattaques sur ces API peuvent représenter un risque grave pour les systèmes bancaires. Un autre défi est la responsabilité financière due à une API compromise. Dans le système actuel, en cas de cyberattaque sur l'API, l'institution financière doit assumer la responsabilité des pertes subies par les clients. Pour surmonter ces défis, elles ont besoin d'une plateforme innovante d'API management.

Virtualisation de données

Dans de nombreuses institutions financières, les données résident dans des silos. Il est difficile, voire impossible, de prendre des décisions fondées sur les données lorsqu'il n'existe pas de référentiel de données centralisé. La data virtualization résout ce problème en combinant toutes les données de l'entreprise et en fournissant une interface logique pour l'accès aux données.

La virtualisation des données peut représenter un défi pour les organisations financières, car elles traitent une énorme quantité de données partiellement structurées et non structurées. Avec les nouvelles réglementations sur les données, la collecte et le stockage des données doivent être conformes aux lois et à la législation.

Data science et intégration des données

Les modèles basés sur la data science aident les banques à prendre des décisions meilleures et plus éclairées. Cela les aide à répondre plus rapidement au marché et à devancer la concurrence.

Cependant, il existe plusieurs défis liés aux modèles de data science. Souvent, il n'existe pas de référentiel centralisé pour les modèles de l'institution financière, et il est difficile de savoir quel modèle a été utilisé dans les fonctions de gestion des risques. Le suivi de l'efficacité des modèles de data science est également un défi, car les équipes peuvent développer ces modèles avec différents langages de programmation et technologies, ce qui rend ces modèles obscurs.

Quelles sont les principales tendances en matière de gestion des risques ?

La fonction de gestion des risques des banques a considérablement évolué au cours de la dernière décennie. S'il est difficile de prédire comment elle continuera à évoluer, certaines tendances clés définiront la gestion des risques à l'avenir :

Des réglementations qui évoluent rapidement

Les réglementations bancaires deviennent de plus en plus strictes chaque année. Chaque pays possède son propre ensemble de réglementations qui évoluent en fonction de l'environnement économique. Les activités des institutions financières et leurs relations avec les clients font l'objet d'un examen rigoureux. En raison de la nature changeante des réglementations, les institutions financières recherchent une fonction de gestion des risques plus flexible.

L'essor de la Fintech et les attentes des clients

Avec l'arrivée des technologies avancées dans le secteur bancaire, les clients s'attendent à des services plus rapides et de meilleure qualité. Il y a une grande concurrence dans le secteur bancaire pour répondre à l'évolution des besoins et des demandes des clients. La banque en ligne et les applications ouvrent une nouvelle source de risque pour les banques.

L'évolution des technologies et des analyses

À l'avenir, les fonctions de gestion des risques devront tirer parti des progrès technologiques tels que le big data, le machine learning, l'intelligence artificielle et l'amélioration des analyses. Ces technologies permettent aux fonctions de gestion des risques de prendre de meilleures décisions. Elles contribuent également à créer une infrastructure de données qui permet aux entreprises de passer plus de temps à analyser leurs données plutôt qu'à les gérer.

L'émergence de nouveaux risques

Les banques sont confrontées à de nouveaux types de risques technologiques. Il s'agit par exemple du risque de modèle, qui évolue à partir de la dépendance d'une organisation à un modèle d'entreprise. Les risques cybernétiques augmentent à mesure que les banques se mettent en ligne et fournissent leurs services par le biais d'API de tiers. Le piratage et la fraude bancaire augmentent, et la fonction de gestion de risques doit être conçue pour prendre en compte ces nouveaux types de risques.

Les tendances en matière de sécurité suggèrent que les futures fonctions de gestion des risques bancaires devront être très performantes. Elles devront être capables de gérer une grande variété de risques et de se conformer à des réglementations en constante évolution. La fonction de risque doit également s'adapter à l'évolution rapide de l'économie mondiale. Seule une fonction de risque entièrement numérisée, dotée des attributs suivants, peut préparer une organisation financière aux défis futurs :

  • Évaluation des risques et prise de décision automatisées
  • Utilisation de modèles analytiques avancés
  • Intégration avec des modèles efficaces de data governance
  • Utilisation de modèles intelligents de data science

Amélioration de la data governance : une opportunité clé

La data governance aide les entreprises à protéger et à gérer leurs données pour en tirer de grands avantages. La disponibilité de données fiables et de haute qualité dans l'ensemble de l'entreprise permettra une prise de décision plus rapide et plus efficace. Un changement à l'échelle de l'organisation est nécessaire pour assurer une data governance plus efficace. Il s'agit notamment de définir les rôles et les responsabilités et d'assurer une communication plus efficace au sein de l'organisation. La formation des employés et la définition de processus précis pour le traitement des données d'entreprise contribuent à atténuer les risques bancaires.

Les institutions financières peuvent tirer de la valeur de leur politique de data governance de plusieurs façons. À première vue, la data governance pourrait ressembler à un outil destiné à assurer la conformité réglementaire. Les réglementations financières changent souvent et les sanctions en cas de non-conformité sont de plus en plus lourdes. Du point de vue réglementaire, la data governance est un paradigme important pour assurer la conformité.

Il est intéressant de noter que, au-delà de la simple conformité, les banques cherchent à tirer une valeur commerciale de la data governance. Un plan de data governance amélioré aide les cadres supérieurs de l'entreprise à mieux connaître les données pour prendre des décisions éclairées. Il garantit également la propriété des données. Un bon plan de data governance aide également les organisations financières à monétiser leurs données.

Créer une fonction de risque numérique pour faire face aux risques bancaires

Dans le secteur bancaire, une fonction de gestion des risques comprend des plans visant à minimiser les pertes et les responsabilités. Sur le marché financier actuel, la fonction de gestion des risques est confrontée à divers facteurs :

  • Des politiques monétaires en constante évolution : les pays actualisent et modifient souvent leurs politiques monétaires, et la fonction de risque bancaire doit s'adapter à ces politiques volatiles.
  • Volatilité des exigences réglementaires : les lois qui régissent les opérations des banques évoluent très rapidement.
  • Retrait de la mondialisation : les pays abandonnent désormais la mondialisation au profit de priorités plus nationales. Il en résulte que chaque pays crée des exigences réglementaires plus spécialisées.
  • Incertitude économique : diverses récessions mineures et majeures ont frappé l'économie mondiale. La volatilité du marché boursier ajoute à l'incertitude de l'économie mondiale. Maintenir une fonction de risque statique dans cet environnement hautement volatile est un grand défi.
  • Introduction des fintechs : les entreprises fintechs combinent finance et technologie pour répondre aux besoins changeants des clients. L'introduction de la technologie dans la finance a introduit une nouvelle série de défis pour les banques : augmentation du volume des transactions, API de tiers et attaques cybernétiques.

Pour relever ces défis, les banques ont besoin de transformation numérique.

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Quels sont les défis de la transformation numérique de la fonction de risque ?

Pour une fonction de risque entièrement numérique, divers composants de l'entreprise doivent travailler ensemble. Cela inclut les personnes, les processus et les systèmes. Sans tous ces éléments, une fonction de risque numérique ne sera pas efficace. Les entreprises disposent souvent de processus et de personnes capables de soutenir la numérisation, mais elles peuvent ne pas disposer de systèmes appropriés ou les systèmes existants doivent être mis à niveau. La faible data quality et une infrastructure de données insuffisante entravent souvent les efforts de numérisation. Le manque de transparence des données est un autre défi.

Ces défis, associés à une data governance inefficace, pourraient ralentir la transformation numérique de la fonction risque bancaire et provoquer des fautes. En outre, les changements réglementaires obligent les organisations financières à réorganiser leurs infrastructures de données.

Les avancées technologiques de la data science peuvent aider les organisations financières à surmonter ces défis. Une avancée majeure consiste à améliorer la data quality. Les institutions financières peuvent utiliser des technologies avancées pour s'assurer que les décideurs, comme le conseil d'administration, ont toujours accès à des données exactes. Cela permettra de prendre de meilleures décisions et de réduire les risques de fautes bancaires.

Quelles sont les technologies qui renforcent la fonction de risque ?

La fonction de risque numérisée aide les institutions financières à surveiller leurs entreprises plus efficacement. Elle permet également aux organisations de se conformer à l'évolution des réglementations et de se tenir à l'écart des fautes bancaires. Une fonction de risque numérique améliore considérablement la qualité et l'efficacité des décisions relatives aux risques. Avec la data governance, la master data management, la data science et l'analytique, les entreprises peuvent créer un aperçu de leurs fonctions de risque et ces technologies renforcent leurs infrastructures de données.

    Il existe trois grands types de données pour les organisations financières :

Parallèlement à la numérisation de la fonction risque, une entreprise peut utiliser les technologies suivantes pour accroître la valeur commerciale de ses données :

Data governance

Grâce à un plan de data governance efficace, la propriété et la qualité des données peuvent être contrôlées et gérées. L'infrastructure de data governance sert également de référentiel pour les politiques, les définitions commerciales et les autres métadonnées, notamment les flux, les modèles, les rapports et les tableaux de bord. La data governance garantit que les décideurs disposent des bonnes données et références.

Data science

Les équipes de data science développent des modèles ou des algorithmes pour travailler sur les données de l'entreprise. Ces modèles comprennent des modèles analytiques, des modèles de référence, des modèles de machine learning et des modèles d'intelligence artificielle. Les data scientists créent une infrastructure grâce à laquelle une entreprise peut apprendre de ses données.

Master Data Management

La master data management garantit que des données cohérentes sont accessibles dans toute l'entreprise. Elle garantit l'exactitude, l'actualité et l'exhaustivité des données et fournit également un contexte pour les données. La master data management crée un point de référence unique et partagé pour l'ensemble de l'entreprise, y compris les enregistrements dorés et les dimensions et hiérarchies confirmées.

Analyse de données

Les analyses de données travaillent sur les données de l'entreprise (qu'elles soient de référence, méta ou transactionnelles) pour créer des perspectives à partir des données. L'analytique utilise des modèles créés par les équipes de data science et produit des rapports en temps réel et des modèles prospectifs.