Les RegTech : partenaires de votre conformité réglementaire

150 % : c’était, selon l’institut d’études privé Xerfi, la progression en 2020 des levées de fonds réalisées par les entreprises travaillant sur les Regtech : ces technologies au service de la conformité réglementaire. Si cet engouement est si fort, c’est qu’elles permettent aux entreprises d’appréhender un environnement dans lequel leurs activités peuvent vite être étouffées par les normes et spécificités sectorielles. Découvrez les RegTech les plus performantes et leurs applications concrètes. Au sommaire de cet article : Centralisez vos données grâce au data mining La détection des erreurs avec le machine learning Devenez plus flexible et efficient grâce au Cloud Optimiser les prises de décision avec la Business Intelligence

Centralisez toutes vos données grâce au data mining

En raison d’un volume important d’informations à traiter, les entreprises peuvent éprouver des difficultés à s’assurer de leur conformité réglementaire. Depuis maintenant plusieurs années, il est toutefois possible d’avoir recours à l’exploration de données, plus connue sous le nom de data mining. Son rôle ? Agréger toutes les bases de données disponibles, les recouper, extraire les connaissances pertinentes et construire des modèles préétablis, le tout avec une intervention humaine minime.

22 % des entreprises européennes de RegTech sont spécialisées dans la gestion de la conformité¹.

Au sein d’une entreprise, le data mining va ainsi permettre de centraliser les données de chaque fonction : les contrats de travail, la paie, la facturation, l’encaissement, les données CRM ou encore les déclarations sociales. À partir de cette manne d’informations, plusieurs actions peuvent être mises en place pour garantir la conformité de l’activité :

• faciliter le croisement de données par vos collaborateurs ;

Exemple : le temps de travail effectif avec les contrats de travail.

• identifier les éventuelles erreurs ;

Exemple : une anomalie dans la déclaration URSSAF.

• analyser le comportement des consommateurs afin de dégager des modèles ;

Exemple : détecter les éventuels « mauvais payeurs ».

• agréger les motifs d’insatisfaction client et limiter les risques de réclamation ;
• réaliser un scoring des fournisseurs, clients B2B et partenaires ;

Exemple : sélectionner les entreprises les plus respectueuses de leurs obligations (délai de paiement, délai de livraison, réclamations, etc.).

Automatisez la détection des erreurs avec le machine learning

Alors que le data mining fournit les ressources nécessaires à la conformité réglementaire, le machine learning – et plus globalement l’intelligence artificielle – en garantissent la bonne application. Déjà utilisée par l’administration fiscale française pour détecter les fraudes et erreurs des contribuables, cette technologie automatise certaines actions afin de limiter les anomalies, tout en évoluant de manière continue grâce à l’expérience accumulée.

700 millions de dollars C’est le montant que l’intelligence artificielle pourrait faire économiser par an au seul secteur bancaire grâce à l’aide apportée en matière de conformité².

Le machine learning va ainsi être capable de pallier des difficultés que rencontre une intelligence humaine lorsqu’elle traite un grand volume de données. Une fois encore, cette RegTech peut être employée de plusieurs façons par les différents services de l’entreprise, notamment pour :

• corriger automatiquement une erreur détectée ;

Exemple : le mauvais montant de TVA sur une opération.

• envoyer une alerte en cas de potentielle anomalie :

Exemple : le temps de travail d’un collaborateur va bientôt être supérieur à ce que la convention collective autorise.

• automatiser le déclenchement d’actions auprès de tiers :

Exemple : envoi d’une relance de paiement.

• automatiser des actions régulières ;

Exemple : paiement à échéance ou envoi de la déclaration sociale nominative dans les temps impartis.

• vérifier une information en recoupant des données complexes ;

Exemple : pour s’assurer de l’identité d’un fournisseur.

• automatiser le reporting ;

Exemple : édition automatique d’un rapport sur l’activité comptable annuelle. Pour en savoir plus sur le machine learning, découvrez notre article dédié.

Devenez plus flexible et efficient grâce au Cloud

Les problèmes de conformité en entreprise peuvent également être dus à une organisation en silo, qui limite les interactions. Pour y remédier, vous avez la possibilité de travailler dans le Cloud grâce aux solutions SaaS. Hébergés sur le serveur d’un prestataire et accessibles à distance, ces outils sont compatibles avec toutes les facettes métier (paie, facturation, ressources humaines, etc.) et offrent plusieurs avantages :

• un usage obligatoirement conforme : les outils sont automatiquement configurés en fonction des contraintes et obligations de l’entreprise, lui permettant de travailler conformément à son cadre réglementaire ;
• un meilleur partage de l’information : les données partagées par un service peuvent être consultées par un autre, permettant de mieux recouper et contrôler les actions entreprises ;
• un suivi collaboratif de la conformité : les différentes directions (comptables, RH, paie, etc.) peuvent travailler conjointement et, chacune, apporter leurs compétences pour réduire le risque d’erreur ;
• une anticipation des évolutions réglementaires : les outils sont automatiquement mis à jour par le fournisseur en fonction des nouvelles règles en vigueur (RGPD, TVA, etc.).

Optimisez vos prises de décision avec la Business Intelligence

Malgré le recours au data mining, à l’intelligence artificielle ou encore aux solutions Cloud, l’entreprise peut éprouver des difficultés à opérer les bons choix, et ce, pour de nombreux motifs : une quantité trop importante de données à prendre en compte, un environnement fluctuant, des objectifs difficiles à définir, un avenir incertain, une analyse subjective, etc. Pour y faire face, notamment pour des raisons de conformité, il est possible de s’appuyer sur la Business Intelligence. Le but ? Utiliser les ressources et la puissance fournies par l’informatique pour optimiser la prise de décisions. Applicable à tous les services de l’entreprise, l’informatique décisionnelle va permettre aux décideurs d’avoir une vue globale de l’activité grâce à la restitution de données actionnables et, par conséquent, de réaliser des choix éclairés. Plus concrètement, la technologie peut ainsi être employée dans différents desseins :

• connaître avec précision le degré de conformité de l’activité ;

Exemples : le nombre de réclamations selon les motifs (produit, livraison, etc.) ou encore les retards de paiement.

• établir des scénarios à plus ou moins long terme ;

Exemple : prédire les situations à risques, susceptibles de mettre en danger la conformité de l’entreprise ;

• rationaliser la prise de décision en utilisant des indicateurs chiffrés et avérés. Le décideur peut alors appuyer ses choix de conformité sur des faits, sans dimension subjective ;
• fournir des pistes d’amélioration, en détectant des éléments problématiques ;

Exemples : un manque de réactivité dans les ordres bancaires ou le non-respect des obligations par certains collaborateurs.

• transposer des normes en outils et procédures : lors de l’entrée en vigueur d’une nouvelle règle, l’informatique décisionnelle peut aider à définir les nouveaux process à adopter pour s’y conformer ;

Pour en savoir plus sur les fonctionnalités de la BI, découvrez notre article dédié. ¹Regtech : nouvelles technologies au service de la règlementation financière – KPMG ²Regetech to account for 40% of global compliance spend by 2023, rising sixfold to $115 billion – Juniper Reserach