{"partition": "head_middle", "source_domain": "www.ey.com", "digest": "sha1:KRR3LCNHVOKGQ3A4UFHAPLDUVPKKBVOZ", "path": "/lustre/fsn1/projects/rech/qgz/uzq54wg/processed_redpajama/base_processing/output/fr/2016-26/000_00046.parquet"}
EY Client PortalLibraryAbout usOur valuesOur global approachOur leadersGlobal reviewEntrepreneurshipEntrepreneur Of The YearOur people and cultureDiversity and inclusivenessOur historyOur awardsOur alumniCorporate responsibilityEY/Ethics hotlineNewsroomNews releasesPR contactsPR activitiesArticlesAnalyst relationsFacts and figuresConnect with usEmail alertsMobile applicationsSocial mediaWebcasts/podcastsLuxembourg (English) Location selectorRemember my selectionGlobal(English)
Home InsightsBusiness environmentDriving growthGovernance and reportingAudit CommitteeIFRSManaging financeManaging riskOperational effectivenessTalent managementCapital and transactions IndustriesAutomotive & TransportationConsumer Products & RetailFinancial ServicesWealth & Asset ManagementBanking & Capital MarketsInsuranceGovernment & Public SectorHealthLife SciencesMedia & EntertainmentMining & MetalsOil & GasPower & UtilitiesPrivate EquityReal Estate, Hospitality & ConstructionTechnologyTelecommunications ServicesAdvisoryAbout Advisory ServicesPerformance ImprovementRiskITAdvisory for Financial ServicesAssuranceAbout Assurance ServicesAccounting Compliance and ReportingClimate Change and Sustainability ServicesFinancial Accounting Advisory ServicesFinancial Statement AuditFraud Investigation & Dispute ServicesTaxAbout Our Global Tax ServicesCountry Tax AdvisoryCross Border Tax AdvisoryGlobal TradeGlobal Compliance and ReportingHuman CapitalPrivate Client ServicesTax AccountingTax Performance AdvisoryTax Policy and ControversyTransaction TaxVAT, GST and Other Sales TaxesTransfer Pricing and Operating Model EffectivenessStrategic Growth MarketsTransactionsAbout Transaction Advisory ServicesLead AdvisoryOperational Transaction ServicesDivestiture Advisory ServicesRestructuringTransaction SupportTransaction TaxValuation & Business ModellingSpecialty ServicesChina Overseas Investment NetworkClimate Change and Sustainability ServicesFamily Business ServicesGlobal Business Network CareersStudentsThe EY differenceYour role hereYour developmentLife at EYJoining EYExperiencedAdvisoryAssuranceTaxTransactionsIndustriesThe EY differenceYour developmentLife at EYJoining EY Alumni
Home> Newsroom> PR activities> Articles> Qualité des actifs ou qualité des données ? AGEFI Luxembourg, 16 January 2014Qualité des actifs ou qualité des données ? La gestion des données client au cœur des préoccupations du secteur financier Share	La mise en place de l’union bancaire a pour conséquence immédiate le lancement d’une procédure de contrôle de la qualité des actifs par la Banque Centrale Européenne (BCE). Cette opération massive qui va concerner 130 banques systémiques de l’Union Européenne impose à toutes les institutions concernées de produire une masse considérable d’informations à destination de la BCE. Exercice simple a priori, les banques étant des usines à produire et gérer des données, direz-vous ? En regardant de plus près les spécifications de la BCE, on découvre cependant que dans certains cas spécifiques plus de 140 informations élémentaires doivent être extraites pour un crédit hypothécaire. Peu de personnes, y compris dans les milieux financiers, ne sont pourtant à même de citer plus de 140 champs de données pour un simple crédit hypothécaire. Et pourtant, ces champs de données existent…	Cet exemple particulièrement actuel démontre la nécessité d’appréhender la gestion des données au sein du secteur financier. Il est aujourd’hui très clair que la capacité d’une banque, d’une compagnie d’assurance ou d’un gestionnaire d’actif à piloter ses risques et maîtriser son activité dépend de la quantité et de la qualité des données collectées et gérées via ses systèmes informatiques. C’est d’autant plus vrai pour les données relatives aux clients. Elles sont au cœur des demandes des utilisateurs de données d’une institution financière.	Domaines d’utilisation des données client	Il existe six domaines d’utilisation de données client.	Le premier domaine relève de la gestion de compte, qui englobe toutes les informations signalétiques relatives à la personne ou à l’entreprise du stade de prospect jusqu’à sa prise en charge en tant que client de l’institution. Ceci intègre notamment les caractéristiques d’identification et de confidentialité, particulièrement importantes, que l’on retrouve également dans un monde bancaire « on shore ».	Un deuxième domaine relève des informations sur le service en tant que tel au client : les données sur les transactions, le reporting, les différents canaux de communication avec le client, l’historique des interactions.	Un troisième domaine concerne les sujets communément appelés CRM / marketing, comme l’appartenance à un segment de clientèle particulier, à une population spécifique qui se traduit par un niveau de tarification approprié.	Le quatrième domaine, consommateur de données client, est celui des sciences de la décision et de la modélisation : analyses de rentabilité, détermination des segments comportementaux, étude d’impact de campagnes commerciales.	Le cinquième domaine est celui qui, pour le moment, semble prendre le pas sur tous les autres. Il s’agit de la conformité réglementaire. Les institutions doivent collecter et mettre à jour des quantités impressionnantes de données pour toutes sortes de rapports à destination des autorités de supervision et de tutelle. La connaissance intime du client en termes de lutte anti-blanchiment, de détection des fraudes et, plus récemment, pour les obligations relatives à la transparence fiscale (FATCA, échange d’information…) est un impératif fort sur lequel aucun responsable ne peut faire de compromis.	Enfin le domaine des risques est celui qui, aujourd’hui, recueille toute l’attention de la BCE. Estimer financièrement l’exposition au risque de crédit nécessite une classification fine et fiable de sa base clientèle.	Chacun des six domaines ayant ses propres rythmes et contraintes en matière de capture d’information, le risque est grand de voir se développer six systèmes différents de données clientèle avec au mieux des redondances et des difficultés de synchronisation, voire des contradictions qui se traduisent par de sérieux problèmes de pilotage et d’incohérence. Data warehouses et autres infocentres se multiplient, sans parler des feuilles excel dispersées par certains services sans standard ni contrôle.	La coordination : une priorité	La structuration anarchique, ou le manque de structure tout simplement, induit bien souvent par ces six domaines génère d’autres problèmes. Les efforts de remise à jour des données client sont souvent mal coordonnés et redondants. Dans bien des cas, on va lancer un projet de revue et de mise à niveau de tous les dossiers clients pour une mise en conformité anti-blanchiment, puis déployer des efforts considérables pour classifier les clients selon FATCA et finalement mettre en œuvre une nouvelle segmentation commerciale ; beaucoup d’énergie consommée pour qu’au final tout le monde peste: les commerciaux et autres personnels en contact avec la clientèle sont sommés de compléter des questionnaires multiples pour leurs clients. Les professionnels de l’informatique quant à eux de leur côté s’arrachent les cheveux face aux demandes non coordonnées d’utilisateurs.	Gouvernance de données	Au regard de ces problématiques que vivent toutes les institutions financières, quelle que soit leur taille ou leur business model, à un moment ou à un autre, il n’y a pas de réponse unique, identique. La solution réside dans la mise en œuvre d’une approche rigoureuse de gouvernance des données qui doit s’appliquer particulièrement sur les données clientèle. L’objectif d’une gouvernance des données est de mettre en œuvre une approche cohérente de gestion des données, de leur qualité, de leur confidentialité et des décisions qui les concernent au sein de l’organisation et strictement alignées sur la stratégie business et informatique de l’institution.	Une telle gouvernance comprend généralement trois niveaux. Le premier est celui que nous qualifierons de « Chief Data Officer ». Son rôle est de définir la vision stratégique de la gestion des données dans l’entreprise. Il définit les grands principes : va-t-on vers un modèle totalement centralisé ? Va-t-on vers un modèle complètement fédéral où chaque domaine est pleinement responsable d’un périmètre de données défini ? Va-t-on vers un modèle hybride. Certains sous-ensembles de données sont laissés sous la responsabilité d’unités décentralisées alors le que le cœur ou dénominateur commun sera totalement centralisé ? Ce rôle de chef d’orchestre est clé.	Le deuxième niveau est celui d’un « Data Review Board », une instance de validation et de contrôle de la mise en œuvre des politiques de gestions des données. Ce board établit les priorités et s’assure de l’alignement des différentes initiatives en matière de gestion des données avec les priorités business et les principes d’architectures édictés. Les projets informatiques intègrent pleinement les indications du « Data Review Board ».	Enfin, le troisième niveau de gouvernance est celui des « Data Owners ». C’est le niveau opérationnel. Producteurs et consommateurs de données sont clairement identifiés. Les responsabilités de chacun sont attribuées et les processus de mise à jour et de maintenance, ainsi que les indicateurs de suivi sont définis.	Il ne s’agit en aucun cas d’une nouvelle obligation administrative qui ralentit les projets. L’objectif d’une gouvernance de données client consiste plutôt à réduire le coût de gestion des données et de rationaliser les efforts consacrés à leur collecte, leur contrôle, leur mise à jour et, ultimement à améliorer la qualité des systèmes de pilotage de l’institution financière. Face à l’avalanche de contraintes réglementaires et de nouveaux besoins d’analyse et de compréhension de sa base clientèle, une banque ou une compagnie d’assurance ne peut faire l’économie d’une telle réflexion.	La démarche n’est pas compliquée et les récents développements réglementaires offrent paradoxalement l’opportunité de lancer cette démarche. Moins de trois mois suffisent pour établir un diagnostic clair et édifier un cadre solide de gestion des données. Les processus de décision sont de plus en plus basés sur des outils analytiques. D’une certaine façon la qualité des actifs d’une institution financière dépend de la qualité de ses données.	En ce mois de janvier, intégrer le « data management » dans sa to-do-list doit faire partie des bonnes résolutions pour 2014 de tout responsable du secteur financier !	Olivier Maréchal, Responsable du département Conseil auprès d’EY Luxembourg	For further information on the this topic, please contact:	Olivier Marechal Partner, Financial Advisory Services Leader	+352 42 124 8948	Follow us on Twitter
PrivacyBCRAccessibilityLegalGlobal Code of ConductSite mapOur locationsContact us