La Loi Eckert : un casse-tête pour les data

Loi Eckert, les data au premier plan !

La nécessité pour les entreprises de se mettre en conformité avec la loi Eckert les oblige désormais à revoir et corriger leurs data. Une démarche aidée par le machine learning et l’intelligence artificielle.

A la recherche des comptes fantômes

Depuis le 1er janvier 2016, de nouvelles obligations ont été imposées aux établissements bancaires et aux assurances. Elles concernent la gestion des comptes bancaires inactifs et les contrats d’assurance vie en déshérence.

La loi 2014-617 du 13 juin 2014, dite loi « Eckert » impose des réglementations strictes aux banques et assurances sur le recensement annuel de leurs comptes inactifs. Cette loi permet aux bénéficiaires de retrouver la trace d’un compte oublié.
Notez qu’on considère un compte courant comme inactif après 12 mois consécutifs sans mouvement ni nouvelles de leur titulaire.

Les comptes sur livret, comptes-titres et comptes d’épargne salariale sont considérés comme inactifs après 5 ans consécutifs sans mouvement et sans nouvelles de leur titulaire. Un important travail de recherche, maintenance et surveillance des données doit désormais s’opérer.

Loi Eckert, des data obsolètes à actualiser

Depuis l’entrée en vigueur de cette loi, les assureurs et banquiers doivent donc rechercher activement les bénéficiaires des comptes ou des contrats d’assurance. Une recherche qui met évidence la nécessité d’avoir des données correctes et mises à jour. En effet, nombre d’entreprises ont détecté des comptes inactifs qui appartenaient en réalité à des personnes aujourd’hui décédées. Dans certains cas, des assurances possédaient leur système des données. Elles provenaient d’anciens systèmes laissés à l’abandon après une fusion ou une acquisition avec une entreprise. Enfin, il faut également tenir compte des données non numérisées.

Il est donc nécessaire pour les entreprises soumises à la loi Eckert d’accélérer la transformation digitale. Elles pourront numériser et stocker au maximum ses données, par exemple dans un cloud. Des solutions d’apprentissage automatique permettront ensuite à celles-ci d’évoluer et de circuler en temps réel entre les différents métiers de l’entreprise.

Loi Eckert : fiabilisation et stabilisation de la data

Les actions de mise en conformité des entreprises a la loi Eckert doivent passer par un certain nombre d’étapes.  Il s’agit à la fois de retrouver des données anciennes et de mettre à jour des données présentes. Puis, on devra installer des systèmes pour garantir la fiabilité des données futures. Les banques et assurances doivent remettre aux normes leurs contrats. Puis, prévenir ceux-ci de tomber à nouveau en déshérence ou en inactivité à l’avenir.

Pour remplir ces objectifs de compliance,  le travail de fiabilisation des données est prioritaire. Grâce à des solutions de machine learning, les entreprise peuvent contrôler et corriger facilement des informations essentielles de leurs clients comme l’état civil ou la localisation. Un système de veille en temps réel concernant les décès est également possible.

Pour que ces données restent conformes, il est impératif de mettre en place des options d’enrichissement à la fois automatiques et humaines de celles-ci au fur à et à mesure. Cela peut passer, par exemple, par l’installation d’une plate-forme dédiée aux transferts de pièces administratives, tels que les actes de naissance ou de décès. Les fichiers clients deviennent alors plus fiables et accessibles avec une interface et des fonctions sur mesure.

Un travail d’investigation renforcé par le machine learning

L’autre point essentiel de cette mise en conformité concerne toute l’investigation faite pour retrouver les clients de ces comptes inactifs ou de ces contrats. Cette recherche produit un impact direct sur les données clients. On peut mettre en place des solutions intelligentes de reconstitution de l’état civil. C’est aussi le cas des algorithmes de recherche de bénéficiaires, ayants droit ou notaire. Ces recherches peuvent explorer des registres administratifs, mais aussi des bases de données généalogiques dans les cas les plus complexes.

Quatre ans après l’entrée en vigueur de la loi Eckert, le chantier reste immense pour les banques et les assurances. Néanmoins, il constitue également un formidable défi dans le domaine de fiabilisation de la data.


Timothée de LyonMes sujets préférés sont les données, les besoins métier et… le Développement Durable! Croyez-moi les 3 s’associent très bien!

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Timothée

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