Pourquoi la donnée du Core Banking n’est pas prête pour décider et comment y remédier

Dans la plupart des banques privées suisses, les systèmes Core Banking — Avaloq, OLYMPIC, Temenos, Wize ou Efficience — sont des moteurs puissants pour gérer les opérations, exécuter les transactions et assurer la conformité. Pourtant, lorsqu’il s’agit de pilotage stratégique, ces mêmes systèmes montrent rapidement leurs limites. La donnée « brute » qu’ils produisent n’est pas directement exploitable pour la prise de décision.

Le problème n’est pas technique. Il est structurel.

La donnée du Core Banking : complète, mais pas exploitable

Les banques disposent aujourd’hui d’une quantité impressionnante d’informations. Mais pour analyser, comparer ou prendre des décisions, la donnée opérationnelle est souvent :

• Fragmentée entre plusieurs modules et sources
• Contextuelle (interprétation variable selon le service ou le moment)
• Difficile à réconcilier entre métiers
• Non conçue pour les usages analytiques modernes

Résultat : au lieu d’éclairer les décisions, la donnée crée des écarts, des interprétations divergentes… et des réunions interminables sur une seule question : « Quel chiffre est le bon ? »

Les mêmes notions ne veulent pas dire la même chose pour tout le monde

Dans de nombreuses banques privées, les KPIs les plus essentiels n’ont pas de définition uniforme :

• AuM
• NnM
• LiA
• Revenus
• RoA
• Marge
• Coûts
• Rétrocessions

Chaque département applique ses propres règles, ses filtres, ses exclusions. La multiplication des extractions Excel fait exploser les écarts et alimente une « guerre interne » sur les versions des chiffres — un problème classique dans les organisations dépourvues d’un modèle de données analytique.

La clé : ajouter une couche analytique intégrée au Core Banking

Pour être réellement utile au pilotage, une couche analytique doit remplir trois fonctions essentielles :

1. Standardiser les définitions

Un référentiel commun : KPIs, dimensions, règles métier, périodes, exclusions. C’est la base de toute gouvernance solide.

2. Tracer la donnée

Permettre à chaque décisionnaire de comprendre : d’où vient le chiffre, quelles transformations ont été appliquées, et comment les calculs sont réalisés. Sans cela, aucune confiance dans les chiffres n’est possible.

3. Mettre la donnée à disposition en continu

Plus de « one-shot Excel », mais une donnée prête à consommer, actualisée, connectée aux outils de pilotage et aux équipes — du front au management.

Résultat observé dans une banque privée suisse

Contrairement à ce qu’on pourrait penser, le gain principal n’a pas été l’apparition d’un énième dashboard. Le vrai changement : la fin des débats inutiles sur la “bonne version du chiffre”.

Une meilleure gouvernance des données, c’est moins de friction et plus de temps pour piloter réellement l’activité.

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