Banque, assurance et crédit par région, département et ville

Auteurs indexés : Sahbi Sidhom ; Amira Kaddour. Source : hal-03065213, version 1.

L’évolution de l’information financière liée à la fois au progrès technologique et au développement des niveaux de transactions, ont donné naissance à une masse de données financières de plus en plus complexes et dynamiques dans la continuité des changements économiques. Alors que, la prise de décision financière est un exercice d’optimisation du couple rendement et risque, la maitrise de ce processus vers un objectif de rentabilité et de performance financière, reste toujours un exercice difficile. En exemple, la volatilité des marchés financiers ainsi que l’état de transparence des données communiquées revêtent encore au processus de décision financière un aspect de recherche d’efficience que les outils et modèles financiers et économétriques existent mais ne peuvent pas englober. En particulier, le secteur bancaire est un secteur à risque systémique dont l’information joue un rôle déterminant : la banque en relation avec ses clients doit assurer une gestion actifs-passifs rigoureuse (ALM) fondée sur une estimation de deux facteurs, flux et durée, englobés par un déterminant de duration qui permettra à la banque d’assurer son activité d’intermédiation ; octroyer des crédits à moyen et à long terme et faire face à des retraits de plusieurs temporalités (Kaddour & Zmami, 2014). Affronter ce dilemme se fait à travers les services des systèmes de contrôle interne supervisés et approuvés par le comité de supervision sur la base du respect d’une panoplie de réglementation prudentielle en continuel révision (Bâle I, II, III et bientôt IV) : les exigences de Bâle III sont examinées en circonstance de cette présentation. La conjoncture de développer un ou des systèmes dans cet alignement d’évolution de l’information financière liée au progrès technologique et au développement des niveaux de transactions, représente un investissement lourd gravitant autour d’outils et des systèmes d’information. Dans une posture sémantique, une définition usuelle d’un système d’information (SI) ressemblait à l'ensemble des informations, principalement des données fortement structurées, formalisables circulant dans l'entreprise, en particulier dans le secteur bancaire ou financier, qui sont caractérisées par des liens de dépendance, des procédures et des moyens nécessaires pour les définir, les rechercher, les formaliser, les conserver et les distribuer. Mais cette définition n'indique ni « à quoi ? » sert le SI, ni « comment ? » il est construit et ni « pourquoi ? » pour qualifier sa « dynamique ». Pour parvenir à un SI opératoire, tout en étant complémentaire à la posture sémantique nous transitons vers une nouvelle posture celle des fonctionnalités d’un SI. Dans cette considération, il fallait bien distinguer des facettes dans un SI : (i) la première, elle est orientée vers les moyens ou la composante informatique d’un SI, (ii) la seconde, vers les besoins et les usages, par lesquels la réflexion sur un SI donne désormais des performances dans la vie de l’entreprise ou la réponse aux besoins informationnels exprimés en termes de données fortement corrélées, et (iii) la dernière, vers la valeur ajoutée d’un SI, en termes de capitalisation des connaissances, c’est ce qui va permettre à un décideur d’orienter ses stratégies puis ses actions et en finalité ses décisions. L’ensemble des informations qui circulent dans un SI, du besoin exprimé au traitement interne sur la calculabilité informationnelle et la réponse au besoin, s’intègre des représentations partielles ou des faits (implicites et explicites) qui intéressent stratégiquement l’entreprise. Les traitements constituent des procédés d’acquisitions, de mémorisation, de transformation, de recherche, de présentation et de communication des informations. Les règles d’organisation régissent l’exécution des traitements informationnels. Les ressources dynamiques (humaines et technologiques) sont ce qui est requis pour le fonctionnement du SI dans les interactions humaines, et spécifiquement le décideur, l’expert dans l’entreprise. En réponse dans ce travail entre l’information financière liée au progrès technologique et au développement des niveaux de transactions, les SI dans l’alignement de l’information manipulée et ses acteurs qui ont en besoin, le contexte de l’intelligence économique (IE) s’impose : car la prise de décision est le processus cognitif humain qui permet de valoriser un choix dans un artefact de possibilités parmi des solutions multiples et possibles. La vertu est que chaque prise de décision produit un impact sur l’entreprise, ses acteurs et ses clients. Dans cette communication, nous nous intéressons au domaine des SI comme supports aux activités humaines dites « métiers ». Cette catégorie regroupe les SI des institutions, des entreprises, des administrations, des banques, etc. (Sidhom, 2010). Intrinsèquement, les SI qui ont une influence directe sur les performances, la compétitivité et la cohésion des tâches collaboratives dans un environnement économique : la complexité des tâches, l’accès aux technologies avancées SI et l’adaptation de la stratégie dans un environnement concurrentiel : le secteur bancaire et financier en discussion. Références majeures : Kaddour, A., & Zmami, M.(2014). How Does Financial Sector React After Special Events? An Event Study Analysis of Tunisia after the Revolution of 2011. In Open Journal of Social Science Research 4(2), June 2014. DOI: 10.24297/jssr.v4i2.6662 Sidhom, S. (2010). Systèmes d’information et Intelligence économique : efforts conceptuels sur les processus pour le management de l’innovation. In Journée Tunisienne des Assurances et Banques – CTFA’2010, Centre technique des Banques et Assurances en Tunisie, Jun 2010 : Conférencier invité, Tunis, Tunisie. < hal.inria.fr/inria-00549810 >.

Auteurs indexés : Sahbi Sidhom ; Amira Kaddour. Source : hal-03065213, version 1.

The evolution of financial information, linked both to technological progress and to the development of transaction levels, has given rise to an increasingly complex and dynamic mass of financial data in the continuity of economic changes. While financial decision-making is an exercise in optimizing the return and risk ratio, mastering this process towards an objective of profitability and financial performance remains a difficult exercise. For example, the volatility of financial markets as well as the state of transparency of the data communicated still have an aspect of the search for efficiency in the financial decision-making process that financial and econometric tools and models exist but cannot include. In particular, the banking sector is a systemic risk sector in which information plays a determining role: the bank in relation to its clients must ensure rigorous asset-liability management (ALM) based on an estimate of two factors, flow and duration. , encompassed by a duration determinant which will enable the bank to ensure its intermediation activity; granting medium and long-term loans and dealing with withdrawals of several temporalities (Kaddour & Zmami, 2014). Facing this dilemma is done through the internal control systems services supervised and approved by the supervisory committee on the basis of compliance with a range of prudential regulations in continuous revision (Basel I, II, III and soon IV): Basel III requirements are discussed in the circumstances of this presentation. The situation to develop one or more systems in this alignment of evolution of financial information linked to technological progress and the development of transaction levels, represents a heavy investment revolving around tools and information systems. In a semantic posture, a usual definition of an information system (IS) resembled all the information, mainly highly structured, formalizable data circulating in the company, in particular in the banking or financial sector, which are characterized by dependency links, procedures and means necessary to define them, research them, formalize them, keep them and distribute them. But this definition does not say "to what?" "Serves the SI, nor" how? "It is built and neither" why? "To qualify its" dynamic ". To achieve an operational IS, while being complementary to the semantic posture, we are moving towards a new posture that of the functionalities of an IS. In this consideration, it was necessary to distinguish the facets in an IS: (i) the first, it is oriented towards the means or the IT component of an IS, (ii) the second, towards the needs and uses, by which reflection on an IS now provides performance in the life of the company or the response to information needs expressed in terms of strongly correlated data, and (iii) the last, towards the added value of an IS, in terms of capitalization knowledge is what will allow a decision-maker to orient his strategies then his actions and ultimately his decisions. All of the information circulating in an IS, from the expressed need to internal processing on informational computability and the response to the need, is integrated into partial representations or facts (implicit and explicit) that are of strategic interest to the company. Processing is a process of acquisition, memorization, transformation, research, presentation and communication of information. The organizational rules govern the execution of information processing. Dynamic resources (human and technological) are what is required for the functioning of the IS in human interactions, and specifically the decision maker, the expert in the company. In response to this work between financial information linked to technological progress and the development of transaction levels, IS in alignment with manipulated information and its actors who need it, the context of economic intelligence (IE ) is essential: because decision-making is the human cognitive process that allows a choice to be valued in an artefact of possibilities among multiple and possible solutions. The virtue is that every decision-making has an impact on the company, its actors and its customers. In this communication, we are interested in the field of IS as a support for human activities called "trades". This category includes ISs of institutions, companies, administrations, banks, etc. (Sidhom, 2010). Intrinsically, ISs that have a direct influence on the performance, competitiveness and cohesion of collaborative tasks in an economic environment: References : Kaddour, A., & Zmami, M.(2014). How Does Financial Sector React After Special Events? An Event Study Analysis of Tunisia after the Revolution of 2011. In Open Journal of Social Science Research 4(2), June 2014. DOI: 10.24297/jssr.v4i2.6662 Sidhom, S. (2010). Systèmes d’information et Intelligence économique : efforts conceptuels sur les processus pour le management de l’innovation. In Journée Tunisienne des Assurances et Banques – CTFA’2010, Centre technique des Banques et Assurances en Tunisie, Jun 2010 : Conférencier invité, Tunis, Tunisie. < hal.inria.fr/inria-00549810 >.