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Les banques capturent et traitent les données via un système complexe impliquant diverses méthodes et technologies. Voici une répartition :
Capture de données :
* Systèmes de traitement des transactions (TPS) : C'est le cœur de la capture de données. Chaque transaction – retraits aux distributeurs automatiques, achats par carte de débit, virements en ligne, dépôts, remboursements de prêts, etc. – est enregistrée en temps réel par le TPS. Ce système utilise différentes méthodes :
* Distributeurs automatiques de billets (DAB) : Capturez les détails de la carte, les codes PIN et les montants des transactions.
* Systèmes de point de vente (POS) : Enregistrez les détails de la carte, les montants des achats et les informations sur le commerçant pour les transactions par carte de débit et de crédit.
* Systèmes bancaires en ligne : Capturez les informations de connexion, les détails des transactions et les informations de compte saisies par les clients.
* Systèmes de succursales : Les caissiers saisissent les données manuellement ou via des systèmes spécialisés pour les dépôts, les retraits et autres transactions de gré à gré.
* Systèmes bancaires de base : Ce système central intègre les données de toutes les autres sources.
* Systèmes de gestion de la relation client (CRM) : Collectez des informations sur les clients à partir de diverses sources, notamment les applications, les interactions avec les représentants du service client et les campagnes marketing. Ces données comprennent les détails personnels, les informations de contact, l'historique du compte et les enregistrements d'interaction.
* Fournisseurs de données tiers : Les banques peuvent obtenir des données auprès des agences d’évaluation du crédit (scores et antécédents de crédit), des services de détection des fraudes et des sociétés d’analyse marketing pour enrichir leurs profils clients et gérer les risques.
* Systèmes internes : Divers systèmes internes génèrent des données, notamment les systèmes d'octroi de prêts, les systèmes de gestion des risques et les systèmes de conformité.
Traitement des données :
* Validation et nettoyage des données : Les données brutes sont vérifiées pour leur exactitude, leur cohérence et leur exhaustivité. Les erreurs sont corrigées ou signalées.
* Transformation des données : Les données sont transformées dans un format standardisé adapté à l'analyse et au stockage. Cela peut impliquer la conversion de types de données, l'agrégation de données ou la création de nouvelles variables.
* Stockage des données : Les données traitées sont stockées dans des bases de données, des entrepôts de données et des lacs de données. Celles-ci peuvent être sur site ou dans le cloud, et utilisent diverses technologies telles que les bases de données relationnelles (SQL), les bases de données NoSQL et les solutions de stockage dans le cloud. La sécurité des données et le contrôle d’accès sont des aspects cruciaux de ce processus.
* Analyse des données et reporting : Les banques utilisent l'analyse des données pour générer des rapports, identifier les tendances, évaluer les risques, personnaliser les services, détecter la fraude et prendre des décisions commerciales. Cela inclut des analyses descriptives, prédictives et prescriptives. Les outils utilisés incluent des logiciels de Business Intelligence (BI), des progiciels statistiques et des algorithmes d'apprentissage automatique.
* Rapports réglementaires : Les banques sont soumises à de nombreuses réglementations, les obligeant à générer et à soumettre des rapports aux organismes de réglementation. Le traitement des données joue un rôle essentiel pour garantir la conformité.
Technologie utilisée :
* Bases de données : Bases de données relationnelles (Oracle, SQL Server, MySQL), bases de données NoSQL (MongoDB, Cassandra)
* Entrepôts de données et lacs de données : Flocon de neige, Amazon S3, Azure Data Lake Storage
* Technologies Big Data : Hadoop, Spark
* Cloud informatique : AWS, Azure, Google Cloud
* Outils de Business Intelligence (BI) : Tableau, Power BI, Qlik Sense
* Apprentissage automatique (ML) et intelligence artificielle (IA) : Utilisé pour la détection des fraudes, l’évaluation des risques et la segmentation des clients.
L'ensemble du processus est régi par des protocoles de sécurité stricts, des exigences de conformité (comme le RGPD, le CCPA, etc.) et des procédures de contrôle interne pour maintenir l'intégrité des données et protéger les informations sensibles des clients. L'ampleur du traitement des données dans les grandes banques est énorme, nécessitant des ressources informatiques importantes et une expertise spécialisée.
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