Dans un environnement instable, soumis à de nombreuses menaces et à des évolutions réglementaires constantes, la gestion des risques est une préoccupation croissante pour les acteurs de la finance. Si les banques ont à leur disposition différents outils pour les contrôler et les mitiger, les derniers apports de l’intelligence artificielle, combinés à la Business Intelligence, pourraient bien révolutionner le risk management.
Quels sont les principaux risques auxquels les institutions financières sont confrontées ?
À travers leurs opérations, les banques sont exposées à une multitude de risques, dont on peut identifier les plus fréquents.
Le risque de crédit
Ce risque survient lorsqu’un emprunteur n’est plus en mesure d’honorer ses obligations de remboursement, qu’il s’agisse d’un particulier, d’une entreprise ou même d’une autre institution financière. Il peut être réduit en prenant différentes mesures :
- Mettre en place des processus d’évaluation de crédit rigoureux.
- Diversifier le portefeuille de prêts.
- Imposer des exigences de garantie lors des emprunts.
Le risque opérationnel
Il s’agit d’un risque multifactoriel, qui peut résulter d’un événement extérieur, mais aussi d’un processus interne, d’un système défaillant, d’une erreur humaine… Ainsi, le risque opérationnel englobe de nombreuses réalités, allant de la fraude aux catastrophes naturelles, en passant par les pannes informatiques. Face à lui, les banques peuvent déployer différentes mesures :
- Des contrôles internes efficaces.
- Des plans d’urgence pour gérer les incidents.
- Des programmes de formation pour limiter les risques d’origine humaine.
Le risque de marché
Les conditions du marché évoluent en permanence, qu’il s’agisse des taux d’intérêt, des prix des matières premières ou encore des taux de change. Or, le moindre changement peut avoir un impact néfaste sur les institutions financières, qui sont confrontées au risque de marché au quotidien, à travers leurs investissements, leurs activités commerciales ou encore leurs opérations de change.
Le risque réglementaire
Le secteur bancaire est soumis à un cadre réglementaire particulièrement strict et en perpétuelle évolution. Le risque de non-conformité aux exigences fixées par les gouvernements et les organismes de régulation est donc bien réel.
Pour mitiger ce risque, une veille réglementaire permanente est bien entendu indispensable, ainsi qu’une communication fluide avec les différentes autorités régulatrices.
Les autres risques
Aux quatre risques principaux évoqués ci-dessus, il faut ajouter les autres menaces potentielles qui pèsent sur les établissements bancaires.
À commencer par le risque de liquidité, qui survient lorsqu’une banque n’est pas en mesure de faire face à ses échéances de trésorerie. Citons également le risque de contagion, dans lequel une institution est affectée par un événement extérieur, comme un krach sur un marché étranger.
Enfin, la cybersécurité constitue un enjeu important dans le secteur financier, alors que les attaques informatiques se multiplient et s’appuient sur des techniques toujours plus sophistiquées.
Les avantages d’une bonne gestion des risques bancaires
Face à la diversité des risques bancaires, une stratégie de gestion efficace est indispensable pour éviter qu’ils ne surviennent — ou, a minima, pour limiter leur impact négatif. En identifiant et en comprenant les risques potentiels, mais aussi en s’appuyant sur les bons outils, les institutions bancaires bénéficient de nombreux avantages.
Une prise de décision améliorée
Une gestion efficace des risques bancaires ouvre la voie à une prise de décision éclairée. En effet, il est possible d’anticiper l’évolution des risques et d’ajuster les stratégies de l’établissement en conséquence.
Certains outils fournissent même une vue d’ensemble actualisée en permanence : les décideurs sont ainsi informés en temps réel des changements de la conjoncture économique, leur permettant de réagir dans les meilleurs délais.
Des coûts réduits
En anticipant mieux les risques, les banques peuvent également diminuer leurs coûts en optimisant leurs ressources et en minimisant les dépenses imprévues. Une bonne gestion des risques permet aussi de limiter leur impact, ce qui évite des pertes financières non négligeables.
Une communication plus fluide
En s’appuyant sur des outils de gestion des risques performants, les institutions financières peuvent communiquer plus efficacement avec les différentes parties prenantes. Ce partage d’informations en temps réel favorise l’émergence d’une véritable culture du risque dans l’établissement. Il garantit également une mise à jour régulière des pratiques de gestion des risques.
Une conformité réglementaire renforcée
Comme toute entreprise évoluant dans un secteur fortement réglementé, les banques doivent se conformer à des normes strictes. Or, une bonne gestion des risques va de pair avec une meilleure conformité aux règles en vigueur, ce qui permet d’éviter les sanctions et les pénalités en tout genre.
Quels sont les outils de gestion des risques bancaires ?
Comme leur nom l’indique, les outils de gestion des risques permettent aux banques d’identifier, d’évaluer et de contrôler les risques auxquels elles sont exposées.
Les principaux types d’outils de gestion des risques
- Les outils d’évaluation des risques : ils permettent d’évaluer et de mesurer les risques en s’appuyant sur différentes méthodes : analyse de scénario, simulations, analyse de sensibilité… Ils sont utiles pour estimer l’impact potentiel d’un risque sur la situation financière d’un établissement bancaire, mais aussi pour prendre des décisions éclairées en matière de gestion des risques.
- Les outils de reporting des risques : ils servent à générer des rapports et des tableaux de bord fournissant des informations exhaustives et qualitatives sur le profil de risque d’une banque. Les reportings permettent non seulement de surveiller les risques les plus importants, mais aussi de suivre des indicateurs afin d’appuyer la prise de décision stratégique.
- Les outils de contrôle de la conformité : ils aident les institutions financières à surveiller les risques réglementaires et à garantir leur conformité vis-à-vis des normes en vigueur. Mieux encore, ils permettent d’automatiser les processus liés à la conformité, de suivre en temps réel les évolutions de la réglementation, ou encore de générer des rapports attestant leur conformité.
- Les outils de gestion des incidents : lorsqu’un risque n’a pas pu être évité, ce type d’outil permet de mieux gérer les incidents qui en découlent. Ainsi, les outils de gestion des incidents rationalisent le processus de réponse en cas de fraude, de cyberattaque ou de défaillance opérationnelle. Ils permettent aussi de mieux comprendre les causes de l’incident, afin d’éviter qu’il se reproduise à l’avenir.
Les nouvelles technologies au service de la gestion des risques financiers
La gestion des risques bancaires est en constante évolution et les nouvelles technologies ont permis des progrès considérables dans ce domaine. Les outils de data analytics, en particulier, sont utilisés par les institutions financières afin d’analyser de grandes quantités de données, d’identifier des tendances, de construire des modèles, et donc d’anticiper les risques potentiels.
Ainsi, les solutions de Business Intelligence s’imposent aujourd’hui comme des alliés incontournables pour les banques, désireuses d’automatiser et de rationaliser leur gestion des risques, d’améliorer la qualité de leur data et de prendre de meilleures décisions.
La banque CACEIS choisit DigDash pour son portail extranet sécurisé
Filiale du groupe Crédit Agricole, la banque CACEIS a choisi la plateforme de Business Intelligence DigDash Enterprise dans le cadre d’un projet phare : la création d’un portail extranet sécurisé dédié à ses clients et la mise en place d’une plateforme analytics.
Un choix appuyé sur un processus de sélection rigoureux, mettant DigDash à l’épreuve sur trois principaux KPI :
- La sécurité, c’est-à-dire la confidentialité des données clients, mais aussi la configuration du SSO, permettant une authentification automatique de chaque client.
- L’infrastructure et la performance, comprenant l’installation complète sur les machines de Caceis et des temps d’affichage réduits.
- L’aspect responsive, avec des tableaux de bord compatibles avec tous les types d’écrans.
Dernièrement, les progrès de l’intelligence artificielle ont ouvert le champ des possibles dans le domaine de la gestion des risques bancaires. En effet, l’IA et les technologies qui en découlent permettent d’analyser des volumes de données toujours plus conséquents, mais aussi d’anticiper l’avenir et de formuler des recommandations. De la détection des fraudes à la prévision des défauts de crédit, en passant par l’évaluation des risques de marché, les applications potentielles sont nombreuses !
Dans le même temps, les solutions de Business Intelligence se sont renforcées avec de toutes nouvelles fonctionnalités basées sur l’intelligence artificielle. C’est le cas de DigDash, qui a été retenu par Bpifrance dans le cadre des Concours d’innovation i-Nov, un dispositif de soutien financé par le plan France 2030, dont l’objectif est de sélectionner des projets d’innovation à fort potentiel pour l’économie française.
Le projet Data Enlightenment de DigDash
Dans sa volonté de démocratiser l’usage de la Business Intelligence et de rendre la data accessible à tous, DigDash développe une fonctionnalité permettant de générer des tableaux de bord sans compétences techniques, à l’aide d’une interface conversationnelle alimentée par de l’IA générative.
Directement connectée aux sources de données de l’entreprise, l’intelligence artificielle de DigDash sera capable de reconnaître automatiquement les données concernées par les requêtes des utilisateurs. Elle sera également en mesure de se connecter à des données ouvertes (open data) afin de les recroiser avec les données existantes de l’organisation.
La plateforme DigDash Enterprise étend ainsi ses capacités d’analyse pour améliorer la pertinence des réponses fournies et proposer des axes de réflexion inédits. Un véritable atout pour la gestion des risques bancaires.
Comment l’IA améliore la gestion des risques bancaires ?
La capacité de l’intelligence artificielle à repérer des modèles dans la data et à prédire des résultats la rend indispensable à la gestion des risques financiers. En effet, l’IA permet aux banques de développer des modèles de risque beaucoup plus précis que ceux basés sur une analyse standard.
Alors que les institutions financières ont, plus que jamais, besoin de gérer les risques en temps réel, l’intelligence artificielle met à leur disposition des outils à l’efficacité inédite. Pour cela, elles peuvent s’appuyer sur différentes technologies.
Le machine learning
Le machine learning (ou apprentissage automatique) exploite des paramètres issus de données existantes afin de prédire des résultats dans un ensemble de données similaire.
Les applications du machine learning sont nombreuses. Il peut, par exemple, être utilisé pour anticiper avec précision les prix des biens immobiliers, en se basant sur différents critères comme la localisation du bien, sa superficie, les commerces et services à proximité ou encore l’historique des prix. Des informations précieuses dans le cadre d’un prêt immobilier, qui peuvent aider les établissements bancaires à mieux gérer les risques.
Le deep learning
Le deep learning (ou apprentissage profond) est un type de machine learning qui fait l’objet d’une attention particulière dans le secteur financier. En effet, les algorithmes de deep learning n’ont pas besoin de s’appuyer sur des critères fournis par l’humain : ils découvrent eux-mêmes les caractéristiques d’un ensemble de données en utilisant un réseau neuronal.
Les établissements bancaires peuvent donc l’exploiter pour résoudre des problèmes particulièrement complexes, qui peuvent difficilement être traités à l’aide du machine learning.
Le traitement du langage naturel
Le traitement du langage naturel, aussi appelé NLP (pour « Natural Language Processing »), permet aux machines de comprendre et d’interpréter le langage humain, en allant même jusqu’à tenir compte de l’intention et du sentiment expriment par l’utilisateur.
Cette technologie est particulièrement utile pour l’analyse de données, puisqu’elle permet à des utilisateurs non experts d’interagir facilement avec la data et de trouver des réponses à leurs questions. Bien entendu, le potentiel est immense dans le cadre de la gestion des risques bancaires.
Résolument axé sur la Business Intelligence en self-service, le logiciel DigDash Enterprise propose une fonctionnalité de requête en langage naturel, permettant d’explorer la data en transformant une simple demande en visualisation graphique. Ainsi, l’utilisateur peut interagir avec les données sans connaissances particulières.
Pour faire face aux enjeux considérables de la gestion des risques bancaires, les institutions financières disposent d’un éventail d’outils permettant de mieux les anticiper, les contrôler et limiter leurs impacts négatifs. Les évolutions récentes dans le domaine de l’intelligence artificielle permettent désormais d’analyser d’immenses quantités de données, d’identifier des modèles fiables, mais aussi et surtout d’anticiper l’avenir. En s’appuyant sur une solution de Business Intelligence enrichie avec des fonctionnalités d’IA, les établissements bancaires ont à leur disposition un outil puissant pour optimiser la gestion des risques au quotidien.
