Le rôle de la gestion ontologique dans la gouvernance financière

Découvrez comment la gestion ontologique simplifie la conformité, améliore la précision des données et optimise la prise de décision dans la gouvernance des services financiers

Au cours de l’année écoulée, les banques du monde entier ont dû faire face à plus de 3,6 milliards de dollars d’amendes, la grande majorité d’entre elles étant liées à des défaillances dans la surveillance des transactions. Derrière ces chiffres stupéfiants se cache une douloureuse réalité : la plupart des banques s’appuient encore sur des systèmes fragmentés, des définitions incohérentes et des processus manuels pour gérer l’élément vital de leurs opérations. Au fond, le problème ne concerne pas seulement la technologie. Il s’agit de confiance. Les banques doivent pouvoir se fier à leurs données à chaque étape, depuis leur première saisie jusqu’aux rapports envoyés aux régulateurs et aux parties prenantes. Sans cette confiance, chaque décision comporte un risque.

Tout commence à la source

Et si les données de vos clients collectées sur plusieurs canaux étaient utilisables dès le début ?

Les informations sur les clients, telles que leurs noms et adresses, sont instantanément nettoyées et normalisées. Les doublons sont fusionnés, ce qui permet aux banques d’avoir une vue claire de chaque client. Les contrôles de conformité pour les personnes politiquement exposées (PPE) ou les personnes sanctionnées s’effectuent automatiquement, ce qui réduit le risque d’erreurs avant que les données ne soient transmises en aval.

Grâce à une base de données solide, tout s’améliore. Des données fiables alimentent les systèmes de reporting, de gouvernance et d’IA. Les équipes cessent de perdre du temps en rapprochements et se concentrent sur l’innovation. Plus important encore, les régulateurs ont confiance dans la capacité de l’institution à fournir des rapports précis et vérifiables. Mais même une qualité de données parfaite ne suffit pas. Les banques ont également besoin d’un langage commun pour relier toutes les équipes, tous les systèmes et toutes les décisions.

Combler le fossé grâce à la gestion ontologique

D’un service à l’autre, les banques utilisent souvent des langages différents pour parler des données. Ce que la gestion des risques appelle un « prêt » peut différer de la définition donnée par les services financiers. Ces divergences entraînent une confusion, des retards dans les rapports et des erreurs réglementaires.

La solution commence par la gestion ontologique. En définissant un ensemble unifié de sémantiques métier, les banques établissent un langage commun qui relie les équipes chargées de la conformité, des risques, des finances et de l’informatique afin de jeter les bases d’une gouvernance plus solide.

De plus, la modélisation des données apporte structure et traçabilité. Les modèles de données logiques et physiques garantissent que chaque élément de données est conforme aux réglementations clés telles que BCBS 239, GDPR et MiFID II. Ces modèles relient directement les termes commerciaux de haut niveau aux systèmes et rapports sur lesquels s’appuient les régulateurs, offrant ainsi une transparence et une responsabilité totales.

Tout cela doit se faire dans un environnement collaboratif où les mises à jour sont versionnées, suivies et vérifiables. La gestion des métadonnées garantit la propriété, tandis qu’une traçabilité claire montre exactement comment les données circulent au sein de la banque.

Lorsque la gestion de l’ontologie et la modélisation des données fonctionnent ensemble, les banques passent d’une gouvernance fragmentée à un cadre unique et connecté. Il en résulte des rapports de conformité plus rapides, une meilleure harmonisation réglementaire et une base de données fiable, prête pour l’analyse et l’innovation en matière d’IA.