Des stratégies basées sur les données pour optimiser les échanges de données dans les services financiers

Tony Bishop, SVP, Platform, Growth & Marketing
10 octobre 2024

L'évolution rapide de l'économie numérique remodèle les organisations de services financiers tout en transformant la façon dont elles créent et délivrent de la valeur. Dans le processus, les entreprises créent, traitent et stockent plus d'informations que jamais auparavant, ce qui a conduit à une explosion des données suivie d'une accélération de la transformation numérique au cours de l'année écoulée. Malgré les défis perturbateurs que tout cela crée, il est impératif de réaliser que tout cela peut être exploité pour :

• Enrichir l'expérience des clients
• Augmenter les marges et les avantages concurrentiels
• Accroître les opportunités de croissance
• Ces fonctions devraient être essentielles dans n'importe quel secteur, mais elles le sont dans le secteur des services financiers.

Donc, si vous êtes dans l'activité des services financiers, que devez-vous faire pour atteindre ces objectifs à une époque de croissance explosive des données et de transformation numérique accélérée ?

Vous devez repenser et réinventer votre infrastructure IT pour vous concentrer sur l'optimisation des échanges de données.

Voyons de plus près ce que cela signifie et pourquoi c'est nécessaire.

L'intensité de la gravité des données impose un changement fondamental dans la stratégie d'architecture de l'infrastructure IT au sein du secteur financier

Prenons l'exemple des gigantesques ensembles de données générés au sein du secteur. Selon le McKinsey Global Institute, si les banques mondiales intégraient l'IA générative pour les aider à gérer leur productivité, elles pourraient réaliser entre 200 et 340 milliards de dollars de valeur par an, soit 2,8 % à 4,7 % du chiffre d'affaires total du secteur.1

Nous avons mené nos propres recherches, constitué une base de données mondiale et découvert comment mesurer, quantifier et prévoir l'intensité croissante du cycle de vie de la création de données d'entreprise et son impact sur l'infrastructure informatique. Il s'agit d'une mégatendance appelée Gravité des données, qui continue de s'amplifier à un rythme explosif.

Combinez maintenant cette mégatendance avec l'accélération de la transformation digitale et des initiatives hybrides en matière d'informatique, de données et d'IA. L'impact de ces forces sur les entreprises de services financiers les laisse aux prises avec des opportunités et des défis importants à conquérir, notamment :

• Croissance et concurrence – pressions continues sur les marges, objectifs de monétisation des données et concurrence des FinTech.
• Complexité et cyber-risques – l'évolution des préférences des clients et l'augmentation des pertes dues à la fraude
• Réglementations et conformité – le déluge réglementaire, les réglementations centrées sur les données et les cybermenaces incessantes
• Fusions et acquisitions – l'échelle par la consolidation, la diversification dans les secteurs d'activité et l'acquisition de perturbateurs

Qu'il s'agisse des secteurs de la banque de détail et commerciale, de la banque de titres, de trading et d'investissement (IB), de la gestion de fortune et d'actifs ou de l'assurance, une réorientation de la stratégie d'infrastructure axée sur l'optimisation de l'échange de données est essentielle :

• Défier les barrières de la gravité des données
• Sécuriser les données sensibles
• Renforcer la conformité des données
• Utiliser les capacités basées sur l'IA
• Réduire les risques
• Réduire les coûts
• Augmenter les revenus

L'optimisation de l'échange de données permet de protéger et de servir les clients dans toutes les branches des services financiers

L'optimisation de l'échange de données permet de protéger et de servir les clients dans toutes les branches des services financiers.

La gravité des données crée un cercle vertueux de création de données en attirant davantage d'applications et de services, ce qui entrave les performances du workflow de l'entreprise, augmente les coûts et soulève de nouvelles questions en matière de sécurité. Cette situation est souvent compliquée par les exigences réglementaires, la souveraineté des données et d'autres contraintes artificielles.

Cependant, les responsables informatiques et les décideurs dans les banques, les coopératives de crédits et les autres institutions financières doivent être en mesure de mener une stratégie efficace centrée sur les données qui capture, traite et connecte les données à tous les secteurs d'activité concernés. En particulier lorsqu'ils tentent de mettre en œuvre de nouvelles initiatives en matière d'IA et d'apprentissage automatique (ML).

L'IA ne peut exister sans les données - en grande quantité - et la nouvelle valeur commerciale ne sera pas débloquée sans l'IA. Dans notre enquête 2024 Global Data Insights, 67 % des personnes interrogées ont déclaré qu'il était essentiel de disposer d'une stratégie de données bien définie pour gérer, gouverner et exploiter efficacement les actifs de données et exécuter l'IA.

Banque de détail et commerciale

Si vous travaillez dans ce secteur, vous devez déterminer :

Comment fournir une expérience bancaire enrichie tout en offrant une protection des données personnelles des clients et des protections contre la fraude et le risque de crédit basées sur l'IA ?

Il est difficile d'y parvenir avec une infrastructure traditionnelle en raison des obstacles qui affectent la création de données, les ingress/egress controls et les capacités d'IA/ML. Sans oublier que la gravité des données peut sérieusement limiter les moyens d'opérer des opérations bancaires à l'échelle mondiale.

En créant une architecture centrée sur les données qui optimise l'échange de données, les banques commerciales et de détail peuvent :

• Offrir une expérience bancaire compétitive
• Sécuriser les données près du client
• Localiser les risques et les fraudes augmentés par l'IA
• Faire respecter la conformité des données locales

Valeurs mobilières, trading et banque d'investissement

Dans le cadre des opérations sur titres et du trading, vous utilisez l'IA pour tout faire, depuis l'optimisation des stratégies pour devancer le marché jusqu'à l'exploitation des opportunités offertes par les services bancaires d'investissement. Enfin, vous avez aussi vos mains dans l'investissement environnemental, social et de gouvernance et dans les données alternatives.

Cependant, dans l'économie numérique d'aujourd'hui, plusieurs obstacles peuvent se dresser sur votre chemin, notamment les limites de la préparation à l'IA/ML, la capacité de négociation mondiale et les contrôles d'entrée et de sortie.

En optimisant l'échange de données dans les domaines des titres, du trading et de la banque d'investissement, vous pouvez :

• Créer des stratégies commerciales compétitives
• Intégrer des données tierces en toute sécurité
• Localiser les interactions de la banque d'investissement basées sur l'IA
• Appliquer la conformité des données locales

Gestion de patrimoine et d'actifs

Si vous êtes un gestionnaire de patrimoine ou si vous travaillez dans une entreprise d'investissement, vous essayez de créer une expérience de conseil différenciée avec les clients, ainsi que d'incorporer des sources de données et des perspectives alternatives pour maintenir un avantage concurrentiel. Cela est renforcé par la combinaison de stratégies avec un suivi et des rapports basés sur l'IA.

Comme d'autres secteurs des services financiers, les sociétés de gestion de patrimoine et d'actifs sont confrontées à des défis liés aux capacités d'IA/ML et aux ingress/egress points. La création et l'utilisation des données posent également des problèmes. De plus, la gravité des données peut avoir un impact sur ces entreprises à l'échelle mondiale.

En optimisant une stratégie d'échange de données infusée dans votre architecture de gestion de patrimoine et d'actifs, vous pouvez :

• Bénéficier de tous les avantages du secteur
• Offrir une expérience de conseil différente de celle des concurrents

Assurance et réassurance

Il s'agit évidemment d'un autre secteur qui s'appuie fortement sur l'enrichissement de l'expérience client et des clients tout en protégeant leurs données. Si vous travaillez dans les domaines de l'assurance ou de la réassurance, vous utilisez probablement l'IA dans le cadre de vos processus de gestion des risques et de souscription.

Les défis d'une architecture traditionnelle auront un impact sur la création et l'utilisation de données omnicanal, les ingress/egress points, les capacités d'IA/ML et les moyens de mener des activités à l'échelle mondiale. En fait, jusqu'en 2024, on estime que les entreprises G2000 du secteur de l'assurance seront confrontées à une accélération de l'intensité de la gravité des données qui devrait avoir augmenté d'un taux de croissance annuel composé de 143 % à l'échelle mondiale.

Optimiser l'échange de données dans les secteurs de l'assurance et de la réassurance signifie que vous pouvez :

• Offrir une expérience d'assurance compétitive
• Localiser vos produits et services basés sur l'IA
• Faire respecter la conformité des données locales tout en sécurisant l'intégration des données tierces

Pour optimiser l'échange de données, il faut une plateforme d'entreprise omniprésente et fonctionnant à la demande, enrichie d'informations en temps réel afin de servir au mieux les clients, les partenaires et les employés par le biais d'interactions numériques sur l'ensemble des canaux, des fonctions et des points de présence.

Sociétés de gestion des paiements

Les prestataires de systèmes de paiement s'appuient fortement sur le reporting et l'analyse de données en temps réel pour mettre à l'échelle les méthodes requises pour le traitement des transactions des clients. Traditionnellement des processus manuels, les services de paiement ont commencé à se tourner vers l'IA pour trouver de meilleures solutions. Ces solutions comprennent l'amélioration des délais de transaction, le renforcement de la sécurité, le traitement rapide des approbations et l'augmentation des modèles de disponibilité (24/7/365).

En optimisant l'échange de données dans le traitement des paiements, vous pouvez :

Différencier l'expérience de traitement des paiements.
Sécuriser l'intégration de données tierces
Localiser les informations et l'assistance basées sur l'IA
Appliquer la conformité des données locales.

Envisagez de mettre en œuvre une stratégie de colocation à haute densité pour gérer l'alimentation, le refroidissement avancé, la sécurité, les exigences de contrôle de la conformité et l'interconnexion nécessaires pour prendre en charge cette solution d'IA afin de fournir une faible latence à l'échelle mondiale.

Comment surmonter les défis de la transformation numérique et les obstacles liés à la gravité des données dans les services financiers

Si vous travaillez dans le secteur des services financiers, je vous invite à consulter la dernière solution de la documentation Digital Realty Pervasive Datacenter Architecture (PDx™) : Optimizing Financial Services Data Exchange.

Nous y évoquons la « transformation numérique axée sur les données ». C'est intentionnel car vous devez faire de vos données un atout stratégique.

Cette solution fournit aux responsables technologiques et commerciaux des services financiers une stratégie codifiée et une approche de solutions pour mettre en œuvre la transformation numérique axée sur les données, obtenir un avantage concurrentiel et débloquer de nouvelles opportunités de croissance.

Téléchargez la solution Optimizing Financial Services Data Exchange de Digital Realty pour en savoir plus.