Solutions de gestion des risques de Teradata
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Qu’est-ce que la gestion des risques ?
Egalement connue sous le nom de « minimisation des risques », la gestion des risques est un processus qui consiste à calculer le niveau maximal acceptable de risque lié à l'activité d'une entreprise, puis à utiliser des techniques d'évaluation des risques pour déterminer le degré de risque initial. Si le risque est jugé excessif, le processus élabore une stratégie pour minimiser les risques individuels et spécifiques jusqu'à ce que le niveau de risque collectif retrouve un niveau acceptable.
Par le passé, la gestion des risques nécessitait que des êtres humains parcourent minutieusement d'immenses quantités de données afin de repérer des activités suspectes. Or, les vastes quantités de données produites par l’Internet of Things rendent ce processus impossible. Alors que le marché et la technologie évoluent à une allure toujours plus rapide, les entreprises sont plus vulnérables aux risques que jamais. Le taux de menace continue également à augmenter en raison de certains facteurs, comme la suppression de l’élément humain dans les processus et les services des entreprises ou le fait que les criminels font preuve d'une plus grande intelligence pour reprérer, partager et exploiter les faiblesses des entreprises. La gestion de l’information est essentielle pour faire face à l’augmentation de la criminalité, aux fraudes concernant les collaborateurs ou les clients, à la sécurité des données, à l’échec des processus et à la conformité avec la réglementation locale, nationale et internationale.
Les solutions de gestion des risques basées sur l’analyse de données apportent une réponse aux risques spécifiques à différents secteurs en offrant de personnaliser les outils de renseignement sur les menaces destinés à neutraliser les risques (qu'il s'agisse des opérations, de la chaîne d’approvisionnement, de la fraude, du crédit, de la sécurité des données ou de la cybersécurité, de la conformité réglementaire, ou encore de la vente de produits réglementés) susceptibles de nuire de manière permanente à l’entreprise. Le machine learning et des techniques analytiques de pointe permettent d'apporter un éclairage sur les modèles, les signes avant-coureurs et les tendances. Les profils de risque et de menace peuvent être quantifiés et hiérarchisés, ce qui permet aux professionnels de la gestion des risques de se concentrer davantage et de mieux rationaliser les processus de reporting concernant les risques. Les scénarios peuvent être modélisés et testés avec davantage de précision grâce à des données de meilleure qualité et des plans de réponse plus robustes.
Identifier et éviter les risques
Les institutions les plus innovantes et efficaces dans le domaine de la mise en conformité avec les mandats réglementaires ont tendance à favoriser la mise en place de normes et de bonnes pratiques pour le futur. Plus important encore : une analyse et une mesure efficaces du rendement interne nécessitent de disposer de connexions fluides et de faire preuve de transparence.
Cela leur permet de développer de nouvelles capacités d'analyse de données afin de fournir aux entreprises une vision intégrée des risques qui leur permet d'identifier plus rapidement les risques potentiels et de quantifier l'exposition sur l’ensemble de l’entreprise, notamment pour ce qui concerne les risques relatifs aux opérations, à la réputation, aux technologies, aux produits, à la cybersécurité ou à la fraude. Elles sont alors mieux à même de détecter la fraude, en particulier lorsqu'elle est commise par des initiés - tels que des collaborateurs, des sous-traitants ou des partenaires - ce qui représente le type de fraude le plus courant et est généralement très difficile à détecter. Elles se fondent sur de nouvelles sources d’information pour identifier des risques encore jamais détectés auparavant à l'échelle (qui portent sur les enregistrements vocaux, les réclamations ou les mails de collaborateurs, ou encore les schémas comportementaux sur plusieurs canaux). Elles automatisent les règles de monitoring du risque dans plusieurs domaines, notamment le crédit, la fraude, la conformité aux processus internes ou l’accès à l’information. Enfin, elles minimiseront l'exposition et les coûts futurs liés aux risques en prenant une longueur d'avance et en investissant pour mieux se préparer à affronter l'avenir.
Les stratégies de minimisation des risques les plus efficaces identifient et traitent les modèles, les tendances et les signes avant-coureurs qui seraient autrement indétectables.
Par le passé, la gestion des risques nécessitait que des êtres humains parcourent minutieusement d'immenses quantités de données afin de repérer des activités suspectes. Or, les vastes quantités de données produites par l’Internet of Things rendent ce processus impossible. Alors que le marché et la technologie évoluent à une allure toujours plus rapide, les entreprises sont plus vulnérables aux risques que jamais. Le taux de menace continue également à augmenter en raison de certains facteurs, comme la suppression de l’élément humain dans les processus et les services des entreprises ou le fait que les criminels font preuve d'une plus grande intelligence pour reprérer, partager et exploiter les faiblesses des entreprises. La gestion de l’information est essentielle pour faire face à l’augmentation de la criminalité, aux fraudes concernant les collaborateurs ou les clients, à la sécurité des données, à l’échec des processus et à la conformité avec la réglementation locale, nationale et internationale.
Les solutions de gestion des risques basées sur l’analyse de données apportent une réponse aux risques spécifiques à différents secteurs en offrant de personnaliser les outils de renseignement sur les menaces destinés à neutraliser les risques (qu'il s'agisse des opérations, de la chaîne d’approvisionnement, de la fraude, du crédit, de la sécurité des données ou de la cybersécurité, de la conformité réglementaire, ou encore de la vente de produits réglementés) susceptibles de nuire de manière permanente à l’entreprise. Le machine learning et des techniques analytiques de pointe permettent d'apporter un éclairage sur les modèles, les signes avant-coureurs et les tendances. Les profils de risque et de menace peuvent être quantifiés et hiérarchisés, ce qui permet aux professionnels de la gestion des risques de se concentrer davantage et de mieux rationaliser les processus de reporting concernant les risques. Les scénarios peuvent être modélisés et testés avec davantage de précision grâce à des données de meilleure qualité et des plans de réponse plus robustes.
Identifier et éviter les risques
Les institutions les plus innovantes et efficaces dans le domaine de la mise en conformité avec les mandats réglementaires ont tendance à favoriser la mise en place de normes et de bonnes pratiques pour le futur. Plus important encore : une analyse et une mesure efficaces du rendement interne nécessitent de disposer de connexions fluides et de faire preuve de transparence.
Cela leur permet de développer de nouvelles capacités d'analyse de données afin de fournir aux entreprises une vision intégrée des risques qui leur permet d'identifier plus rapidement les risques potentiels et de quantifier l'exposition sur l’ensemble de l’entreprise, notamment pour ce qui concerne les risques relatifs aux opérations, à la réputation, aux technologies, aux produits, à la cybersécurité ou à la fraude. Elles sont alors mieux à même de détecter la fraude, en particulier lorsqu'elle est commise par des initiés - tels que des collaborateurs, des sous-traitants ou des partenaires - ce qui représente le type de fraude le plus courant et est généralement très difficile à détecter. Elles se fondent sur de nouvelles sources d’information pour identifier des risques encore jamais détectés auparavant à l'échelle (qui portent sur les enregistrements vocaux, les réclamations ou les mails de collaborateurs, ou encore les schémas comportementaux sur plusieurs canaux). Elles automatisent les règles de monitoring du risque dans plusieurs domaines, notamment le crédit, la fraude, la conformité aux processus internes ou l’accès à l’information. Enfin, elles minimiseront l'exposition et les coûts futurs liés aux risques en prenant une longueur d'avance et en investissant pour mieux se préparer à affronter l'avenir.
Les stratégies de minimisation des risques les plus efficaces identifient et traitent les modèles, les tendances et les signes avant-coureurs qui seraient autrement indétectables.
- Identifier les vulnérabilités : repérer et quantifier les points faibles potentiels.
- Défense proactive : assurer un suivi et obtenir des renseignements avancés sur les menaces.
- Modèles de gestion des risques : tenir compte de toutes les catégories de risques : informatique, image de marque, opérationnel.
- La fraude et les risques de sécurité varient selon les secteurs, mais toutes les entreprises ont besoin de renforcer leur capacité à identifier des situations potentiellement frauduleuses et à les minimiser rapidement.
- Les entreprises sont confrontées à une augmentation considérable de la fraude en ligne ou relative aux réclamations, ainsi que du vol d’identité.
- Le risque opérationnel augmente et peut sensiblement impacter la réputation d’une entreprise auprès de ses investisseurs et de ses clients, ce qui peut également entraîner des amendes conséquentes et la mise en place de mesures de minimisation importantes.
- La conformité réglementaire dans tous les secteurs nécessite la création de liens plus complexes entre analyse de données et reporting plus complexes, impliquant des projets plus longs et plus coûteux.
- Les cyberattaques sont de plus en plus sophistiquées et ont davantage d'impact, ce qui entraîne des risques de sécurité plus élevés dans tous les domaines de l’entreprise, y compris les opérations, les finances et l'image de marque.