Opérationnaliser la Qualité des Données dans le Securities Lending

Sur un desk de agency lending, traders, équipes opérationnelles, équipes risques et régulateurs dépendent tous de la fiabilité des données. Mais les règles et les cadres seuls ne suffisent pas. Pour tirer pleinement parti de la qualité des données, les entreprises doivent l’intégrer dans les opérations quotidiennes — gérer les règles, suivre les incidents et instaurer la responsabilité. Bien fait, cela transforme l’entreprise d’une posture réactive à une assurance proactive.

Gérer les Règles de Qualité des Données : Prévenir les Erreurs à la Source

Chaque transaction de securities lending repose sur des règles — et la qualité des données doit suivre le même principe. Un ensemble bien défini de règles de qualité des données empêche les erreurs courantes avant qu’elles ne se propagent dans les systèmes.

Exemples :

• Aucun trade ne peut être enregistré sans un LEI valide du contrepartie.

• L’éligibilité des collatéraux doit respecter le calendrier convenu.

• Les champs de reporting SFTR doivent être cohérents entre toutes les soumissions.

  
  

La capture de ces règles en tant que métadonnées les rend transparentes, vérifiables et testables. Lorsqu’elles sont associées aux dimensions de qualité (exactitude, complétude, opportunité), elles peuvent être validées sur les données réelles et par les experts métiers.

Les règles doivent évoluer : à mesure que de nouveaux processus ou programmes (ex. collatéral non-cash) sont ajoutés, ou que la réglementation change, elles doivent être revues et actualisées. En les intégrant directement dans les systèmes, traders, opérations et compliance ne détectent plus seulement les erreurs — ils les préviennent.

Mesurer et Suivre la Qualité des Données : Créer de la Transparence

La mesure sépare la théorie de la réalité. Dans le securities lending, le suivi continu des métriques de qualité permet visibilité et responsabilité sur tout le cycle :

• Niveaux d’erreur : erreurs de booking en front office, breaks en middle office, échecs de soumission SFTR en back office.

• Tendances : les breaks de règlement diminuent-ils mois après mois ?

• Incidents : délai de résolution, taux d’escalade, backlog.

• ROI : réduction des fails de règlement, pénalités réglementaires ou coûts liés aux litiges.

Exemple : suivre les écarts de collatéral dans le temps peut montrer si les changements dans les règles d’allocation réduisent le risque. Ou suivre les exceptions de reporting peut indiquer où renforcer les contrôles ETL.

En combinant profilage, analyses historiques et alertes continues, les entreprises créent une vue dynamique de la qualité des données — exploitable à la fois par les opérations et la direction.

Gestion des Incidents : Structurer les Écarts de Données

Comme en IT ou en gestion des risques, les incidents sont gérés avec rigueur. Les données méritent la même attention.

Un processus structuré de gestion des incidents implique :

• Vocabulaire standardisé : un « trade capture error », un « collateral mismatch » ou un « payment break » est consigné de manière cohérente.

• Assignation et escalade : les problèmes sont envoyés aux bons experts. Les incidents à fort impact sont escaladés selon des niveaux de service prédéfinis.

• Analyse des causes profondes : identifier si l’erreur vient d’un manque de formation, d’un flux upstream ou d’un mapping incorrect.

• Choix de remédiation : corriger l’enregistrement, améliorer le processus, renforcer les validations système, ou documenter l’erreur pour éviter sa récurrence.

Avec des workflows clairs, les entreprises détectent des motifs récurrents et corrigent les causes profondes plutôt que de traiter les symptômes.

SLAs de Qualité des Données : Définir les Attentes

Un Service Level Agreement (SLA) pour la qualité des données formalise la responsabilité entre équipes. Comme tout SLA, il définit ce qu’est la qualité, comment les écarts sont escaladés et qui est responsable.

Éléments clés :

• Scope : quels datasets sont concernés (booking, collatéral, reporting).

• Metrics : dimensions suivies, seuils et tolérances.

• Notification & Escalation : qui est alerté et dans quel délai.

• Remédiation : délais de résolution attendus, responsabilités et actions correctives.

• Reporting : revues régulières, analyse des tendances et transparence.

Les SLAs donnent aux data stewards et aux équipes opérationnelles un mandat clair : aligner leurs objectifs sur le besoin d’avoir des données fiables, conformes et opportunes.

Reporting sur la Qualité des Données : Rendre les Résultats Exploitables

Mesurer et suivre ne sert à rien si les insights ne sont pas communiqués. C’est là que les scorecards et reporting de qualité entrent en jeu.

Le reporting efficace fournit :

• Scorecards : vue d’ensemble de la qualité par rapport aux seuils.

• Tendances : progression dans la réduction des erreurs ou des fails de règlement.

• Metrics SLA : performance des équipes opérationnelles.

• Statut des incidents : ouverts, résolus ou escaladés.

• Vérifications de gouvernance : respect des politiques et des responsabilités.

• Mesure d’impact : réduction des litiges, amélioration des règlements, pénalités évitées.

Présenter les résultats de manière structurée et visuelle rend la qualité des données tangible pour tous les acteurs — traders, opérations, compliance et direction — renforçant la confiance.

De la Réactivité à l’Assurance

Opérationnaliser la qualité des données transforme le rôle des données dans le securities lending. Au lieu de réagir aux incidents quotidiens, les entreprises intègrent règles, suivi, gestion des incidents, SLAs et reporting dans le tissu opérationnel.

Résultats :

• Risque réduit : moins de fails de règlement et de violations réglementaires.

• Efficacité accrue : moins de temps perdu en réconciliations et corrections.

• Confiance renforcée : clients et régulateurs disposent de données fiables.

• Valeur business : les équipes se concentrent sur les décisions de prêt et le service client, pas sur la correction d’erreurs évitables.

Dans le monde rapide de la finance des titres, la qualité des données opérationnalisée n’est pas seulement une protection — c’est un avantage concurrentiel.