L’Open Finance a besoin avant tout d’une chose : des données fiables.
L’Open Finance marque un véritable changement de paradigme dans le secteur financier. Avec des initiatives réglementaires telles que FIDA (Financial Data Access), l’échange contrôlé et fondé sur le consentement des données financières, au-delà des systèmes, des produits et des organisations, devient une priorité. L’objectif est de proposer une meilleure expérience client, des processus plus efficaces et de nouveaux modèles économiques fondés sur les données, allant des plateformes financières intégrées au conseil assisté par l’IA.
Mais à mesure que les initiatives Open Finance se concrétisent, une réalité moins confortable apparaît : les principaux obstacles ne résident ni dans les API ni dans la réglementation, mais dans la qualité et la cohérence des données sous-jacentes.
Que se passe-t-il lorsque l’ouverture se confronte à la réalité ?
Dans la pratique, les données clients, contractuelles et d’entreprise se sont souvent construites au fil des années. Elles sont réparties dans de nombreux systèmes, présentes en plusieurs exemplaires et pas toujours attribuables de manière univoque. Les clients apparaissent sous différents rôles, les données de référence suivent des logiques diverses et les doublons ainsi que les incohérences sont davantage la règle que l’exception. À la seule lecture de ce constat, on mesure déjà à quel point une situation de données peu claire peut devenir problématique.
C’est précisément à ce niveau que se joue le succès de l’Open Finance. Les données destinées à être partagées, traitées automatiquement ou intégrées dans des modèles d’IA doivent être correctes sur le plan métier, univoques et fiables. À défaut, des erreurs peuvent survenir dans les processus de conseil, des risques apparaître dans les mécanismes de décision automatisés ou encore des problèmes de réputation émerger lors du partage de données avec des tiers.
Pour que la rencontre entre ouverture et réalité soit une réussite, les données clients doivent donc être optimisées en termes de qualité : elles doivent être univoques, correctes, à jour et complètes.
Pourquoi la gestion des données constitue-t-elle le socle de l’Open Finance ?
La préparation à l’Open Finance ne commence pas au niveau des interfaces externes, mais au cœur même de l’organisation. Avant de pouvoir être partagées ou combinées, les données doivent être harmonisées, nettoyées et maîtrisées en interne. Des sujets tels que l’Identity Resolution, la Data Quality et le Master Data Management deviennent des prérequis essentiels pour des cas d’usage Open Finance évolutifs.
C’est précisément à ce niveau qu’intervient Uniserv. Spécialiste de la gestion des données clients et entreprises, Uniserv aide les organisations à transformer des référentiels de données fragmentés, difficilement exploitables dans un contexte Open Finance, en une base de données robuste et cohérente. Cette approche s’appuie sur une gestion des données de bout en bout, que les données soient utilisées dans des modèles de plateforme, des écosystèmes de partenaires ou des processus pilotés par l’IA.
Quels sont les principaux cas d’usage de l’Open Finance et de quoi ont-ils réellement besoin ?
Qu’il s’agisse de vues client à 360° pour le conseil et les plateformes self-service, du partage standardisé de données dans le cadre des schémas Open Finance, de l’automatisation des analyses de crédit et de risque ou encore de copilotes de conseil basés sur l’IA, tous les cas d’usage Open Finance ont un point commun : ils nécessitent une identité client unique, des données de référence cohérentes et une qualité de données élevée au-delà des systèmes et des organisations.
Le secteur de l’assurance en offre une illustration particulièrement claire. L’agrégation des contrats, la personnalisation tarifaire ou encore la détection de fraude fondée sur les données ne sont fiables que si les données relatives aux personnes, aux contrats et aux objets assurés sont correctement consolidées et attribuées de manière univoque.
Pourquoi l’Open Finance et l’IA sont-ils les deux faces d’une même pièce ?
L’importance de la gestion des données apparaît avec encore plus d’évidence lorsqu’elle est associée à l’intelligence artificielle. Les modèles d’IA ne valent que par la qualité des données qu’ils exploitent. Des données incomplètes, dupliquées ou incorrectement reliées produisent des résultats biaisés et compromettent la traçabilité ainsi que la conformité.
L’Open Finance rend les données accessibles. Seule une gestion professionnelle des données les rend réellement exploitables par l’IA. C’est ainsi qu’Uniserv crée l’une des conditions essentielles au déploiement d’applications d’IA explicables, fiables et conformes aux exigences réglementaires dans les secteurs de la finance et de l’assurance.
Conclusion
L’Open Finance n’est pas uniquement un enjeu réglementaire ou technique. Il s’agit avant tout d’un projet de transformation piloté par les données, qui ne peut réussir que si la qualité des données, les identités et les données de référence sont maîtrisées de manière cohérente et durable. Dans ce contexte, Uniserv ne se positionne pas comme un fournisseur de cas d’usage Open Finance isolés, mais comme un Enablement Layer indispensable, sans laquelle ces cas d’usage ne peuvent ni être déployés à grande échelle ni être exploités de manière fiable.
Les 5 points clés à retenir
- L’Open Finance échoue rarement à cause des API, mais bien en raison de données incohérentes.
- La gestion des données constitue le socle de la conformité FIDA et de la confiance.
La validation des adresses, l’Identity Resolution et le Master Data Management sont essentiels pour construire une vue client à 360°.
- Les cas d’usage basés sur l’IA nécessitent des données de décision fiables, explicables et de qualité.
Grâce à la gestion des données comme couche d’activation, Uniserv rend les initiatives Open Finance fiables, évolutives et sécurisées.
FAQ sur l'Open Finance et la gestion des données
Avec l’Open Finance, la Data Governance cesse d’être un simple sujet d’organisation interne pour devenir un facteur critique de succès. Lorsque les données circulent entre plusieurs organisations, il doit être possible de savoir à tout moment d’où elles proviennent, qui les a modifiées et si elles sont utilisées conformément aux règles en vigueur.
Pour les banques et les assureurs, cela signifie que sans responsabilités clairement définies, modèles de données harmonisés et processus transparents, le risque d’erreurs et de non-conformité augmente considérablement.
C’est précisément sur ces enjeux qu’intervient Uniserv. En harmonisant les structures de données, en clarifiant les responsabilités et en rendant les flux de données transparents, Uniserv crée une base solide pour la gouvernance des données, non seulement au sein de l’entreprise, mais également au-delà des systèmes et des frontières organisationnelles.
Les API constituent le socle technique de l’Open Finance, mais elles ne résolvent pas les problèmes liés aux données. Si des données incohérentes ou erronées sont échangées via des API, ce n’est pas la solution qui se déploie à grande échelle, mais le problème.
Un processus parfaitement intégré reposant sur de mauvaises données reste un mauvais processus, simplement plus rapide.
C’est pourquoi il est indispensable de consolider et de nettoyer les données avant même de mettre en place les interfaces. Uniserv veille à ce que les données mises à disposition via les API soient réellement exploitables : cohérentes, univoques et fiables.
Les risques sont multiples et vont des erreurs opérationnelles aux enjeux stratégiques :
Des décisions de crédit ou de risque erronées
Une communication client inadaptée ou incorrecte
Une augmentation des risques de fraude
Des atteintes à la réputation liées à des expériences clients incohérentes
Ces risques deviennent particulièrement critiques lorsque les décisions sont automatisées ou assistées par l’IA. Dans ce contexte, des données erronées ont un impact direct sur les résultats et les modèles utilisés.
Uniserv réduit ces risques en validant, harmonisant et dédupliquant les données avant qu’elles n’alimentent les processus d’Open Finance.
L’Open Finance contraint de nombreuses organisations à repenser des architectures de données construites au fil des décennies. Les silos, les redondances et les modèles de données hétérogènes deviennent de véritables freins.
À la place de systèmes isolés, les entreprises ont besoin de paysages de données interconnectés, dans lesquels l’information est disponible de manière cohérente à travers les systèmes et les entités. L’attention se déplace alors des applications individuelles vers un modèle de données global et transversal.
Uniserv accompagne cette transformation grâce à des solutions qui harmonisent les données existantes et les rendent utilisables de façon centralisée. Les systèmes CRM et back-end fragmentés laissent ainsi place à une base de données cohérente qui rend réellement possible l’Open Finance.
De nombreuses organisations se demandent par où commencer. La meilleure approche ne consiste pas à lancer un vaste programme de transformation, mais à mettre en œuvre des initiatives ciblées et pilotées par les données, selon le principe suivant : voir grand dès le départ, mais commencer à une échelle maîtrisée.
Parmi les premières étapes les plus courantes figurent :
L’analyse et l’évaluation de la qualité des données existantes
L’identification des doublons et des incohérences
La création d’un référentiel client ou entreprise consolidé
Le lancement de cas d’usage pilotes, tels que les vues à 360° ou les analyses assistées par l’IA
L’essentiel est que ces initiatives ne soient pas menées isolément, mais intégrées dans une stratégie de données à long terme.
C’est précisément le parcours qu’Uniserv accompagne : de l’analyse initiale des données jusqu’à la mise en place durable d’une gestion professionnelle des données comme fondement de l’Open Finance.
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