Le 25 Mars Défis du reporting Risque et réglementaire : Comment gérer la problématique d ensemble? Norbert HENSGEN Vincent MARIE

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1 Le 25 Mars 2014 Défis du reporting Risque et réglementaire : Comment gérer la problématique d ensemble? Norbert HENSGEN Vincent MARIE

2 CONTACTS

3 Where is the wisdom we have lost in knowledge? Where is the knowledge we have lost in information? T.S.Eliot Sommaire I. Besoins Régulateurs vs. Métiers: Enjeux, besoins et conséquences II. Gestion du Projet et Apport des nouvelles technologies III. Conclusion

4 Mai 2013, Gfi Informatique CARTE D IDENTITÉ LE GROUPE GFI COLLABORATEURS GFI FRANCE 5 MÉTIERS CONSULTING APPLICATION SERVICES INFRASTRUCTURE SERVICES SOLUTIONS D ENTREPRISE SOFTWARE 1 ÈRE ESN généraliste française certifiée ISO CONTACT FRANCE ESPAGNE PORTUGAL BELGIQUE 7 PAYS AMBITION MAROC SUISSE LUXEMBOURG 5 VALEURS INNOVATION ENGAGEMENT ESPRIT D ÉQUIPE RESPONSABILITÉ SOCIALE 40 IMPLANTATIONS EN FRANCE + d industrialisation 750 M DE CHIFFRE D AFFAIRES Pro forma CENTRES DE SERVICES PARTAGÉS LILLE NANTES TOULOUSE VÉLIZY ALICANTE (Espagne) CASABLANCA (Maroc) 43 ANS D EXISTENCE SECTEURS D ACTIVITÉS BANQUE-FINANCE-ASSURANCE INDUSTRIE-AEROSPACE-TRANSPORT SECTEUR PUBLIC TELECOM-MEDIA-ENTERTAINMENT ENERGY-UTILITIES-CHEMICALS DISTRIBUTION-SERVICES ET LA BOURSE? L action Gfi Informatique est cotée à la bourse de Paris, Euronext. Code ISIN : FR Testing PRACTICES GROUPE Business Intelligence Cloud Computing Digital Mobilité Outsourcing

5 5 Position de leader dans le secteur de la banque et de l assurance Augmentation de notre activité chez nos Top Accounts 55 m 30 m 25 m 15 m (CA annuel) 4m 8 m 8 m 5 m 5 m 2014/03/17 Massification AT Prestige Gestion Projets MOE et PROD - Proposition de Gfi Informatique à CA-CF

6 I Besoins Régulateurs vs. Métiers : Enjeux, besoins et conséquences 24/03/2014 6

7 7 Le contexte : Une décade de régulation et d harmonisation > Meilleure prévention et gestion du risque systémique Refonte des autorités de supervision (EBA, EIOPA, ESMA, ESRB, ACPR) Union Bancaire, Mécanisme de Supervision Unique Résolution Bancaire Garantie des dépôts LEI standardisation des procédures de reporting Bâle 3 CRD-4/ CRR, Solvabilité 2 Séparation des activités bancaires pour compte propre > Harmonisation/ Transparence des marchés/ Protection des investisseurs Fonds alternatifs AIFM Dérivés : EMIR MIFID dépositaires + repositories centraux Marchés de gros de l énergie : REMIT Passeport européen (Titres, AIF), T2S, UCITS (KID, PRIPS, SRRI), règles communes CSD/ SLD Paiements : SEPA, DSP 2 > Lutte contre les fraudes Abus de marché (MAD), LAB/ LAT (4 ème directive) FATCA + extension OCDE prévue à fin 2014 (échange automatisé d informations) Une avalanche de nouvelles réglementations et d évolutions => nouvelles exigences de reporting

8 8 Les attentes du Régulateur : Focus sur le risque systémique AUTORITÉS DE SUPERVISION ET DE REGULATION Surveillance macro-prudentielle Anticiper Gérer les crises Résolution Les contribuables Clef d agrégation = LEI Bilan complet des risques Données de haute qualité Fourniture à temps Périodique & à la demande Planifié & inopiné Stress Tests Audits/ contrôles Police/ sanctions BANQUES ASSURANCES ETABLISSEMENTS FINANCIERS Gouvernance (Administrateurs) et Pilotage Stratégie Risques Anticipation des problèmes Adaptabilité et réactivité Connaissance des limites Capacités de capture et d analyse de données en volume croissant Enjeu majeur et mobilisation de tous les acteurs

9 9 Les nouvelles exigences : Mieux, Plus, Plus Vite et Evolutif Exigence accrue LIMITES ET MANQUES Profil de Risque AIDE A LA DECISION Maîtrise du modèle PLUS DE PILOTAGE Simulations, Prévisions FIABILITE Granularité Fréquence Volumes DONNEES PASSEES Haute Qualité PLUS DE QUALITE DE DONNEE RISQUES & REGLEMENTAIRE PLUS DE REPORTING Agrégation Multi-critères TRACABILITE Consolidée Validée Exactitude PREVISIONS Scalabilité PERFOR- MANCE DU SI Réactivité EVOLUTIF Adaptabilité TEMPS NORMAL ET CRISE Passage d une relation de fourniture à un mode de pilotage responsable

10 10 Environnement concurrentiel en transformation : Exigence de maîtrise des coûts Exigence accrue * Informés, exigeants * Plus volatiles (Digital) * Transparence des coûts * Vitesse de réaction * Réputation de la Banque Les Clients QUELLES SOLUTIONS? * Forte pression * Coût des contrôles et du Reporting * Baisse des commissions d intermédiation (ex:sepa) * Coût du Capital (Immobilisation de fonds propres supplémentaires) * Baisse des barrières à l entrée * Compétition accrue * Nouveaux types d acteurs (CCP, acteurs de paiement) La pression réglementaire La Concurrence Quelle Rentabilité? QUELLES OPPORTUNITES? Les évolutions sociétales, réglementaires et technologiques, imposent de repenser les modèles de business et d opérations 10

11 11 L existant : Résultat d une décennie de régulations Bâle Collecte Notation Traitement SI Reporting Indicateurs Solvabilité Collecte Notation Traitement SI Reporting Indicateurs EMIR Collecte Traitement SI Reporting Déclarations AIFM Collecte Traitement SI Reporting Déclarations LAB/LAT KYC, Cotation Collecte Traitement SI Reporting Déclarations FATCA KYC Collecte Traitement SI Reporting Déclarations Un empilement de systèmes de type Datawarehouse successifs, souvent indépendants, et parfois dupliqués à plusieurs endroits

12 Volume de données 12 La nouvelle cible à terme : Comment traiter les nouvelles exigences de reporting? Dans un contexte mouvant et évolutif Nouvelles modalités de reporting Prévision Simulation Back-Testing (prévu, ou inopiné) Détection de comportements (concentrations de risques etc.) Aujour d hui Complexité flux/ règles de traitement

13 13 La nouvelle cible : Comment traiter la problématique de construction? Quelques questions structurantes pour la transformation de cet existant dans un contexte mouvant et évolutif : > Quels changements apporter à la gouvernance et au pilotage? > Comment améliorer la qualité et l explicabilité des données et processus? > Comment avancer rapidement en impliquant toutes les parties prenantes? > Comment diffuser rapidement une information adaptée aux niveaux de responsabilité? > Comment augmenter la flexibilité, la scalabilité et l évolutivité du système? > Dans quel ordre de priorité faut il avancer? > Est il possible de créer en outre une valeur ajoutée business? Accélérer le Time To Market Valoriser son patrimoine de données Anticiper les tendances,,,,,,,,

14 II Gestion du projet et apport des nouvelles technologies Proposition de valeur de Gfi 24/03/

15 15 Une évolution du traitement de la donnée et du reporting Reporter Piloter Découvrir et Anticiper Donnée de production Donnée collectée, contrôlée et transformée Donnée collectée Donnée répliquée Donnée de détail modélisée Donnée agrégée et consolidée Valorisation des données inter silots : Approche Data Driven Reporting opérationnel Tableau de bord Indicateurs Analyse statistique Leviers d action Explication quantitative Anticipation/Prévision Donnée «Brute» Information Valeur

16 16 Axes de solutions : Proposition de valeur de Gfi Organisationnelle Concepts communs - Référentiels Documentation Processus & Règles Gouvernance Et organisation Méthodes Et Outils Approche type BI Traditionnelle Rapidité et efficacité BI AGILE Accélérateurs Valorisation Données EXPLORATION BIG DATA Facilitateurs Une approche industrialisée centrée sur la donnée avec des accélérateurs méthodologiques et technologiques

17 17 Documentation de la donnée, tout au long de son cycle de vie - Processus et règles > Concepts et définitions communs, partagés et complets : La base d une interprétation commune, partagée et d une consolidation maîtrisée! Les référentiels communs pour l inventaire des risques, la classification des données Le dictionnaire de données permettant la documentation des procédures, algorithmes de calcul et d agrégation, etc Documentation Processus & Règles Concepts communs - Référentiels > Assurer la maîtrise de bout en bout : Des données et de la chaîne de traitement, en phase avec la stratégie de l entreprise, de la collecte jusqu à la synthèse et à l analyse Des processus associés pour maintenir et faire évoluer le contenu > L accélération de la rétro-analyse de données et documentations structurées est possible à l aide d outils de parsing adéquats Renforcer la connaissance de son patrimoine, le documenter et le cartographier pour mieux maitriser les évolutions et impacts à venir Un travail de fond pour la maîtrise du système, A conduire en parallèle des impératifs de production immédiats

18 18 Une gouvernance et organisation projet Gouvernance Et organisation > La démarche de construction des outils de pilotage dans une approche «Model Driven». > A partir d un besoin exprimé par l utilisateur ou le régulateur, un programme est lancé autour d une gouvernance adaptée au besoin : Gouvernance : définition des sponsors, des instances de décision et du calendrier Organisation : Cadrage du périmètre et mise en place de l organisation projet et des streams associés (Métier, MOA, IT, Process.) > Deux cycles projet possibles : En V ou Agile. Exigences Exigences Déploiement Déploiement Cadrage Cadrage Homologation Spécification Et modélisation Recette Recette et homologation Spécification et modélisation Réalisation Et Test Réalisation et tests

19 Un système de pilotage des risque Une chaîne d information en 5 grandes étapes Approche type BI Traditionnelle Extraction Collecte et contrôle Consolidation Moteur de Calcul Diffusion Extraction : les données sont extraites des systèmes amonts (outils ALM, datawarehouse, GL ). Les données comptables et de gestion sont extraites. Collecte et contrôle : les données sont contrôlées à partir des référentiels Groupe (Devise, tiers ) ou mis en place spécifiquement (typologie Titre, typologie tiers ) Consolidation : les données sont consolidées par filiale, ligne métier, pôle, groupe avec identification/élimination des opérations internes. Moteur de calcul : suivant sa propre base paramétrable de règles de gestion, le moteur de calcul affecte à chacune des données éligibles une rubrique de calcul. Ces rubriques sont ensuite agrégées suivant les axes d analyse (produit, devise.) pour être calculées sous forme d indicateurs (ratio LCR, FSA, Gaps.) Restitution : les utilisateurs peuvent consulter au format «tableau de bord» les indicateurs calculés en fonction de leurs habilitation (filiale, pôle, groupe) et analyser les résultats L étape de bouclage comptable est réalisée soit en amont de la chaine de traitement soit au cours de la chaine de transformation des données Toute la chaîne de calcul et le paramétrage utilisé sont versionnés et stockés à des fins d audit. Pilotage des risques 19

20 Un système de pilotage des risques Exemple d implémentation Approche type BI Traditionnelle La chaîne de traitement est lancée pour chacune des sources de données Le bilan Groupe est consolidé lorsque l ensemble des données sources a été chargé. La prise en compte des évolutions réglementaires et de l organisation du périmètre prudentiel est traitée via le module de paramétrage Données de gestion Données comptables Référentiels Banque de détail Gestion d actifs Financement Assurance Banque détail Devise Banque privée BFI BFI Comptabilité sociale groupe Tiers Titres a j u s t e m e n t Format pivot Collecte, contrôle et enrichissement Bouclage comptable Consolidation élimination des intercos Agrégation Calcul des indicateurs Reporting Groupe Analyse - Audit a j u s t e m e n t Modèles Règles de gestion Périmètre prudentiel Indicateurs de pilotage Paramétrage 24/03/

21 21 Une construction du «SI Pilotage des Risques» au fil du temps et des règlementations Approche type BI Traditionnelle Le système d information s est construit progressivement, en strate ou silo, en réponse aux exigences successives en tenant compte à la fois de la typologie de risque à traiter et des directions métier à adresser Données détail Données agrégées Restitution Compta1 Gestion1 Compta2 DWH1 DWH2 DWH Consolidé Datamart Groupe Bâle 2 Gestion2 Compta Groupe Référentiel Groupe Langage commun DWH Groupe Datamart Groupe Bâle 3 CRDIV Une évolution vers une maturité et une complexité croissance

22 Les principaux points d attention Approche type BI Traditionnelle Modèle commun Définition d un format unique pour traiter les l hétérogénéité des données sources (titres, dépôts, compta, hors bilan.) Mise en place de référentiels spécifiques (Titres, stabilité ) Performance et volume de données Tests de montées en charge, optimisation et parallélisation de la chaine de traitement, Appliance Contexte réglementaire en évolution constante Mise en place d un moteur de règles paramétrable Définition d algorithme spécifique et prototypage de solutions (encombrance des actifs ) Industrialisation des processus Restituer et Analyser A différents niveaux de consolidation A partir d une maille fine d information Pour le pilotage interne et régulateurs Analyse Simulation Modèle commun Résilience évolutif Performa nce Construire un système industriel, robuste et évolutif Pilotage des risques 22

23 23 L accroissement des exigences Apports des nouvelles technologies Système information Contexte mouvant Nouvelles technologies Production : Donnée éclatée, hétérogène et en croissance Système de pilotage : donnée organisée et dupliquée Règlementaire Business Concurrentiel Numérique Budgétaire BI Agile Data Exploration Big Data Accélérer le time To Market Valoriser son patrimoine de données Anticiper les tendances

24 24 Rapidité et Efficacité Accélérer le Time to Market Rapidité et efficacité BI AGILE > Réduire le nombre d itérations et la durée des cycles de réalisation projet pour mieux anticiper les évolutions règlementaires à venir et minimiser les impacts sur mon système d information et mes processus métier Exigences Anticiper la prise en main du nouveau reporting Déploiement Cadrage Minimiser les incompréhensions Optimiser le gap analysis des données BI AGILE Réduire les anomalies et les évolutions Recette et homologation Spécification et modélisation Améliorer l organisation des données et les règles de gestion Réalisation et tests Etre plus efficace dans les développements

25 25 Les apports des nouvelles technologies Valorisation Données EXPLORATION BIG DATA 1. Scalable 2. Analytique 3. In Memory 4. Dataviz 5.Ouvert 6. Data Centric

26 26 Analyse exploratoire des données "Do the small things that make others feel big" Valorisation Données EXPLORATION BIG DATA

27 Illustration de la cible applicative Valorisation Données 27 EXPLORATION BIG DATA > Une approche complémentaire permettant de valoriser pleinement le patrimoine de données réparti sur les différentes briques applicatives du système (silo ou cross silo) ou sur un datawarehouse centralisé Format pivot DWH Groupe Datamart Groupe Report Report Organisation transverse des données BIG DATA «Data Labs» Règles métiers Prévision Leviers Alertes Signaux faibles Explorer sur des données de détail «certifiées» DWH Entité DWH Groupe Datamart Groupe Report Report Comprendre par la couche Data Labs Apprendre et anticiper Suivre la dérive et alerter

28 28 La mobilité une façon complémentaire de diffuser les indicateurs clés > Permettre aux décideurs, à tout moment, l accès à des indicateurs clefs pertinents et à jour Suivi à distance, hors heures ouvrées, accès à des données intraday ou en cas de crise, etc. > Personnalisable en fonction du profil de l utilisateur > Dans un cadre d accès sécurisé MA BANQUE COMPANY HUB Variation du LCR depuis janvier Accès aux indicateurs clefs France Italie Lux Groupe UK Espagne

29 IV Conclusion 24/03/

30 30 Conclusion Points clefs et écueils à éviter Points clefs > Données et concepts communs, partagés Référentiels Risques Important > Mettre en place les processus associés pour les faire vivre au fil du temps > Donner rapidement une visibilité sur les données, leur disponibilité > Outiller la démarche > Connaître son patrimoine de données > Rétrodocumenter, analyser et cartogaphier les chaines d informations depuis la source jusqu à la diffusion des reports > Valoriser son patrimoine > Croiser les analyses. Intérêt des approches hybrides «model driven + data driven» > Prévoir l évolutivité et penser «plus large» (Pilotage commercial, Digital Banking, etc.) > Anticiper et mieux préparer les transformations à venir > Robustesse, performance > Migrer les données dans une «appliance» pour aussi bénéficier des possibilités d analyse et d exploration

31 31 Conclusion et Perspectives > La mise en œuvre des nouvelles exigences réglementaires constitue un défi opérationnel important, surmontable moyennant la mise en place de méthodes de travail adéquates > Un bénéfice important est d amener l entreprise à mieux se connaître et à mieux piloter et anticiper ses risques, dans un dispositif de gouvernance réactif, basé sur des données de meilleure qualité, intégré à chaque niveau de l entreprise jusqu au top-management. > En complément des systèmes existants, les nouvelles techniques d exploration de données, sur des socles de type big data, permettront en outre de mieux anticiper le futur (prévisions, simulations, alertes, détection de concentration de risques, etc.) > Outre le pilotage du risque, les connaissances et informations ainsi valorisées peuvent être couplées à d autres fonctions de l entreprise pour créer de la valeur. Par exemple : Finance : optimisation de gestion (actif-passif, allocation des fonds propres, cash management, etc.) Activités : centrage sur un cœur de business optimisant les fonds propres (ex : Bqe Privée, Asset Mgt) Produits : promotion de produits «favorables» pour les ratios (ex : dépôts à terme) Digital / Personnalisation : couplage des données KYC, FATCA, etc aux bases marketing pour proposer des offres ciblées Pilotage réactif des risques et du business au niveau de l entreprise, soutenu par un système d information évolutif et adaptable

32 Merci de votre attention