Une plateforme data de Wealth Management centralise, structure et fiabilise les données provenant des différents systèmes d’un établissement financier : core banking, Portfolio Management System (PMS), CRM et autres sources internes ou externes.
L’objectif n’est pas simplement de stocker davantage de données, mais de les transformer en informations fiables et directement exploitables par les métiers : Direction, Finance, Front Office, Investment, Risk et Compliance.
Pour une banque privée, un gérant de fortune ou un Family Office, cette approche répond à un enjeu majeur : disposer d’une vision cohérente de l’activité à partir d’une donnée commune, plutôt que de multiplier les extractions, réconciliations et reportings indépendants.
Pourquoi les établissements de Wealth Management ont-ils besoin d’une plateforme data ?
Des données dispersées entre plusieurs systèmes
L’environnement informatique d’un établissement financier s’est généralement construit autour de différentes applications spécialisées :
- un core banking tel qu’Avaloq, S2i d’Azqore ou une solution équivalente ;
- un PMS pour la gestion des portefeuilles et de la performance ;
- un CRM pour la relation client ;
- différentes applications métiers ;
- des fichiers Excel et reportings développés au fil du temps.
Chacun de ces systèmes répond à un besoin spécifique. La difficulté apparaît lorsqu’il faut croiser les informations entre plusieurs sources.
Calculer la rentabilité d’un client, analyser les revenus d’un Relationship Manager, consolider l’exposition à un risque ou construire une vision client complète peut alors nécessiter plusieurs extractions et réconciliations.
Une plateforme data permet de créer une couche commune entre ces différents systèmes et d’établir un référentiel de données fiable et partagé.
Des exigences croissantes en matière de gouvernance et de traçabilité
La maîtrise de la donnée constitue également un élément important de la gestion des risques opérationnels.
La circulaire FINMA 2023/1 « Risques et résilience opérationnels – banques », entrée en vigueur le 1er janvier 2024, renforce notamment le cadre relatif aux risques TIC, aux cyberrisques, aux données critiques et à la résilience opérationnelle.
Dans ce contexte, la gouvernance des données ne relève plus uniquement d’une problématique IT. Les établissements doivent également pouvoir maîtriser la qualité, la cohérence, la sécurité et la traçabilité des informations utilisées dans leurs processus.
Les obligations relatives à la lutte contre le blanchiment d’argent renforcent elles aussi l’importance d’une donnée structurée. Les intermédiaires financiers sont notamment soumis à des obligations d’identification, de clarification et de contrôle des relations et transactions présentant des risques accrus.
La qualité des données conditionne donc directement la fiabilité des contrôles et des indicateurs utilisés par les fonctions Risk et Compliance.
Comment fonctionne une plateforme data de Wealth Management ?
1. Connecter les différentes sources de données
La première étape consiste à connecter les principales sources utilisées par l’établissement : core banking, PMS, CRM, applications internes et, lorsque cela est nécessaire, données externes.
La plateforme récupère ces différentes informations afin de les intégrer dans un environnement commun.
2. Structurer et harmoniser les données
Des informations provenant de plusieurs systèmes n’utilisent pas nécessairement les mêmes structures, définitions ou référentiels.
La plateforme permet donc d’harmoniser les données afin d’obtenir, par exemple, une définition commune d’un client, d’un portefeuille, d’une position, d’un revenu ou d’un actif sous gestion.
Cette étape est essentielle pour construire une source de données cohérente et exploitable à l’échelle de l’établissement.
3. Contrôler la qualité des données
Une plateforme data doit également permettre d’identifier les données manquantes, incohérentes ou anormales.
Ces contrôles contribuent à réduire les réconciliations manuelles et à faciliter l’identification des problèmes de qualité de données en amont du reporting.
4. Assurer la traçabilité
Un indicateur ne doit pas être uniquement correct : il doit également pouvoir être expliqué.
Une architecture data structurée permet de retracer l’origine d’une information et les transformations appliquées entre le système source et l’indicateur finalement présenté à l’utilisateur.
Cette traçabilité est particulièrement importante pour les fonctions Finance, Risk et Compliance.
5. Mettre la donnée à disposition des métiers
Une fois consolidée et gouvernée, la donnée peut alimenter différents usages : tableaux de bord de management, analyses de rentabilité, suivi des investissements, contrôles de risques ou reportings réglementaires.
La plateforme data devient ainsi une infrastructure commune au service de plusieurs métiers, plutôt qu’un outil de reporting supplémentaire.
Quels sont les cas d’usage concrets ?
Dans le Wealth Management, une même fondation data peut servir plusieurs domaines.
MIS & Profitability
La consolidation des données financières et commerciales permet d’analyser la rentabilité par client, Relationship Manager, segment, produit ou entité.
Le management dispose ainsi d’une lecture plus précise des revenus, des coûts et des principaux drivers de performance.
Portfolio & Investment Insights
Les équipes d’investissement et le Front Office peuvent disposer d’une vision consolidée des portefeuilles, positions et expositions afin de faciliter l’analyse et le pilotage des investissements.
Risk & Compliance
Une donnée structurée facilite le calcul des indicateurs de risque, l’identification des anomalies et l’exploitation des informations nécessaires aux processus de contrôle.
Elle peut également soutenir les processus AML et KYC, dans lesquels les établissements doivent notamment identifier les ayants droit économiques et effectuer des clarifications particulières pour les relations ou transactions présentant des risques accrus.
Data Governance
La gouvernance constitue la couche transverse : dictionnaire de données, règles de qualité, référentiels communs et traçabilité permettent aux différentes fonctions de travailler à partir d’informations cohérentes.
Quel est l’intérêt d’une plateforme adaptée au marché suisse ?
Pour un établissement financier suisse, l’enjeu ne se limite pas à la technologie.
L’architecture doit également tenir compte de son environnement opérationnel et réglementaire : FINMA, protection des données, exigences de sécurité et, le cas échéant, externalisation de certaines fonctions ou infrastructures.
La nouvelle Loi fédérale sur la protection des données (nLPD), applicable depuis le 1er septembre 2023, renforce notamment les obligations des entreprises concernant le traitement et la protection des données personnelles.
Une solution développée pour le marché suisse peut ainsi présenter un avantage important : une meilleure compréhension de l’écosystème bancaire local, de ses systèmes et de ses contraintes.
C’est l’approche d’Integraal Solutions, éditeur suisse spécialisé dans la Data Intelligence pour le Wealth Management.
Une fondation pour l’intelligence artificielle
La plateforme data joue enfin un rôle croissant dans les projets d’intelligence artificielle.
L’IA ne résout pas les problèmes de qualité ou de fragmentation des données. Elle les rend au contraire plus visibles.
Pour être exploitable dans un environnement bancaire, l’intelligence artificielle doit pouvoir s’appuyer sur des données :
- fiables ;
- structurées ;
- contextualisées ;
- accessibles selon des règles définies ;
- traçables.
Avant de multiplier les cas d’usage d’IA, construire une fondation data solide permet donc de sécuriser et d’accélérer leur développement.
Conclusion
Une plateforme data de Wealth Management ne remplace ni le core banking, ni le PMS, ni le CRM.
Elle connecte ces différents systèmes et transforme leurs données en une information commune, fiable et exploitable par l’ensemble des métiers.
Pour les banques privées et les gérants de fortune, l’enjeu dépasse ainsi largement le reporting. Il s’agit de construire une infrastructure capable d’améliorer le pilotage de la performance, la maîtrise des risques et la gouvernance des données, tout en préparant les futurs usages de l’intelligence artificielle.
Integraal Solutions accompagne les établissements financiers dans cette démarche à travers ses solutions MIS & Profitability, Portfolio & Investment Insights, Risk & Compliance et Data Governance.
FAQ
Qu’est-ce qu’une plateforme data de Wealth Management ?
C’est une plateforme qui centralise et structure les données provenant du core banking, du PMS, du CRM et d’autres systèmes afin de fournir aux métiers une information cohérente et exploitable.
Quelle différence entre un PMS et une plateforme data ?
Un PMS est principalement destiné à la gestion et au suivi des portefeuilles. Une plateforme data agrège les informations provenant de plusieurs systèmes, dont le PMS et le core banking, afin de construire une vision transverse de l’activité.
Une plateforme data remplace-t-elle le core banking ?
Non. Elle complète le core banking en exploitant et en enrichissant les données qu’il produit, sans remplacer ses fonctions transactionnelles.
Pourquoi la gouvernance des données est-elle importante pour une banque privée ?
Elle permet d’améliorer la qualité, la cohérence et la traçabilité des informations utilisées par le management et les fonctions Finance, Front Office, Risk et Compliance.
Quel est le lien entre plateforme data et intelligence artificielle ?
Des cas d’usage d’intelligence artificielle fiables nécessitent des données structurées, contextualisées et gouvernées. Une plateforme data fournit cette fondation avant le déploiement de solutions d’IA à plus grande échelle.
Pourquoi choisir une plateforme adaptée au marché suisse ?
Une plateforme développée pour le marché suisse peut mieux prendre en compte l’écosystème bancaire local, les systèmes utilisés par les établissements ainsi que le cadre réglementaire et les exigences de protection des données.
