Intégration et automatisation : ce que les fintechs peuvent apprendre des grandes banques

Quand l’économie est serré, les institutions financières sont confrontées à plusieurs défis qui se renforcent mutuellement. La tentation d’une mauvaise action de la part des clients augmente. Cela crée une surveillance réglementaire accrue, avec le risque d’amendes massives en cas de non-conformité.

L’envie de réduire les coûts met en péril la poursuite des investissements dans des produits et services financiers innovants, alors que dans le même temps, les clients ont des attentes plus élevées que jamais pour des expériences simples, efficaces et exceptionnelles.

Sur le papier, cela ressemble à un scénario slam-dunk pour l’industrie naissante des nouveaux fournisseurs fintech agiles. Ce n’est pas le cas, à moins que ces fintechs ne puissent tirer des leçons d’entreprises établies sur l’intégration des clients. Ces leçons se résument finalement au mariage de l’automatisation des processus et d’une structure de données.

Pourquoi se concentrer sur l’intégration ?

L’expérience d’intégration est la première impression que le client a de l’organisation et donne le ton de la relation. C’est aussi le moment où l’organisation doit déterminer avec précision qui est le client et la véritable intention de son entreprise. L’intégration rapide et précise des clients est toujours importante, mais en période de ralentissement économique, elle le devient doublement : les investisseurs perdent rapidement patience pour les startups qui ne peuvent pas générer de croissance et de marge en même temps que les régulateurs répriment les risques dans le secteur financier.

Une intégration efficace est le talon d’Achille de la fintech. Une structure de données qui unifie les informations sans les déplacer des systèmes d’enregistrement est la réponse.

Une intégration efficace est le talon d’Achille de la fintech. Regardez WISE, condamné à une amende de 360 ​​000 $ par son régulateur d’Abu Dhabi. Ou, la Financial Conduct Authority du Royaume-Uni infligeant une amende de 7,8 millions de livres sterling à GT Bank pour des échecs en matière de lutte contre le blanchiment d’argent. Ou, Solaris, le fournisseur allemand de Bank-as-a-Service (BaaS) a giflé avec une restriction de ne pas embarquer de futurs clients sans l’approbation du gouvernement.

L’incapacité des fintechs à gérer correctement les données et les processus nécessaires à une intégration précise peut expliquer une grande partie de la baisse des investissements en 2022.

La structure de données et l’automatisation des processus améliorent l’intégration

L’intégration commence par des données vérifiées, des choses comme un nom, une adresse, un numéro d’identification fiscale, des détails sur l’entreprise proposée, d’où vient l’argent et où il va. Le problème est que les institutions financières sont de grandes organisations complexes avec une myriade de systèmes informatiques et d’applications contenant des ensembles de données cloisonnés. Ces systèmes hérités de divers produits, types de clients et programmes de conformité ne s’intègrent pas bien.

Cela signifie qu’il y a une vue incomplète de la question en cours, et essayer de compléter cette vue signifie généralement couper et coller manuellement entre les systèmes et les feuilles de calcul. La seule possibilité d’erreur humaine devrait suffire à semer la peur dans le cœur de tout directeur de banque.

Une structure de données — une technologie qui unifie toutes les données de l’entreprise — sans les déplacer des systèmes d’enregistrement — est la réponse. La structure de données crée une couche de données virtuelles dans laquelle les données d’entreprise modifiables et les relations entre ces données peuvent être gérées dans un environnement low-code simple. Les données sont sécurisées au niveau de la ligne, ce qui signifie que seules les personnes qui doivent les voir peuvent les voir, et uniquement lorsqu’elles doivent les voir. Les données peuvent être sur site, dans un service cloud ou dans des environnements multi-cloud.

Avec une approche de Data Fabric, vous pouvez combiner des données d’entreprise de manière entièrement nouvelle. Cela signifie non seulement que vous avez une vue à 360 degrés du client, de son identité, de son historique, de son ou de ses produits, mais que vous pouvez également glaner de nouvelles informations en voyant les données de votre entreprise de manière holistique.

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