Économies annuelles sur les ressources
Gagnés sur les processus d'assurance qualité réglementaires
Développement des tests : de 1 700 heures à 1 heure
Région : Amérique du Nord
Secteur : Services financiers
Département : BI/analytique/Data Science, Finance
À propos de l'entreprise : la Bank of America est l'une des plus grandes institutions financières du monde. Elle a pour clients des particuliers, des petites et moyennes entreprises et de grandes sociétés.
Data stack : Cloudera, Designer Cloud, Tableau, Qlik, MicroStrategy.
L'un des principaux objectifs de l'équipe Enterprise Testing de la Bank of America est de veiller à ce que tous les régulateurs soient informés de toutes les transactions applicables. Étant donné que des millions de transactions sont effectuées chaque minute, la préparation et le nettoyage manuels de ces données pour l'assurance qualité constituaient un processus extrêmement lent. Ce n'est que deux mois après la transaction que l'équipe pouvait s'assurer que les autorités de régulation appropriées avaient été notifiées. Ce délai pouvait exposer la BoA à des amendes élevées en cas de défaillance nécessitant une résolution.
La Bank of America a créé un écosystème de données automatisé comprenant Designer Cloud pour l'ingénierie des données, et Tableau, Qlik et MicroStrategy pour l'analytique visuelle. Cette data stack a permis de créer un workflow rationalisé qui alerte la banque en temps réel si elle doit intervenir concernant une quelconque mesure réglementaire. Des procédures automatisées développées dans Alteryx prennent des données dans diverses sources sur commande. Ces données sont examinées pour savoir si elles « passent » ou non par rapport à certaines normes réglementaires, avant d'être affichées dans un tableau de bord de surveillance réglementaire. L'équipe peut facilement partager ces procédures Designer Cloud pour la transparence réglementaire ou pour apporter des modifications rapides, si nécessaire.
Le processus d'assurance qualité réglementaire est devenu proactif. L'équipe n'attend plus les résultats pendant un ou deux mois, mais peut traiter les problèmes au fur et à mesure.
La préparation de données automatisée en temps réel améliore la qualité des données et permet à la BoA de réduire les risques en corrigeant toute erreur (potentiellement) coûteuse.
Les réglementations bancaires étant devenues plus strictes et plus complexes, la BoA peut facilement faire évoluer ses workflows pour répondre aux nouvelles demandes. L'automatisation permet une expansion exponentielle.
Notre moteur d'automatisation est piloté par les données. Nous avions besoin d'une plateforme capable de se connecter à notre grand volume de données, avec des fonctionnalités de transformation en temps réel ou quasi réel, mais surtout dotée d'une interface utilisateur simple que nos knowledge workers pourraient apprendre à utiliser.
Raj Anand
Sr. Vice President, Automation Global Risk, Bank of America
Comment la Bank of America utilise la préparation des données pour accélérer son reporting
Région : Amérique du Nord
Secteur : Services financiers
Département : BI/analytique/Data Science, Finance
À propos de l'entreprise : la Bank of America est l'une des plus grandes institutions financières du monde. Elle a pour clients des particuliers, des petites et moyennes entreprises et de grandes sociétés.
Data stack : Cloudera, Designer Cloud, Tableau, Qlik, MicroStrategy.
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