Les logiciels d’extraction de données bancaires sont un type de technologie qui récupère automatiquement des informations à partir de documents bancaires tels que des relevés bancaires ou des enregistrements de transactions. Ce logiciel utilise des méthodes telles que la reconnaissance optique de caractères (OCR), les algorithmes d'apprentissage automatique et la reconnaissance des formes. Ces méthodes sont utilisées pour extraire, traiter et convertir les données avec exactitude dans un format structuré, destiné à l’analyse ou à l’intégration dans les systèmes financiers.

Le marché des logiciels d’extraction de données était évalué à près de 1,4 milliard USD en 2024 et devrait atteindre près de 4 milliards USD d’ici 2031. Ce guide présente le fonctionnement des logiciels d’extraction de données bancaires, leurs fonctions, leurs avantages et leurs inconvénients, ainsi que la manière de choisir le bon logiciel pour votre entreprise.

Sommaire de cet article

• Fonctions d'un logiciel d'extraction de données bancaires
  
• Fonctionnement d'un logiciel d'extraction de données bancaires
  
• Avantages des logiciels d’extraction de données bancaires
  
• Défis liés aux logiciels d’extraction de données bancaires
  
• Choix d'un logiciel d’extraction de données bancaires
  

Fonctions d'un logiciel d'extraction de données bancaires

Les logiciels d’extraction de données bancaires extraient les données des documents bancaires et les transforment en un format structuré à des fins d’analyse, de reporting ou d’intégration dans d’autres systèmes financiers. En automatisant ces processus, le logiciel réduit la saisie manuelle des données, ce qui permet de gagner du temps et de diminuer les erreurs humaines. Ceci est particulièrement utile dans des secteurs tels que la banque, la finance ou la comptabilité, où de grands volumes de données financières doivent être traités rapidement.

• _Extraction des données : _ Le logiciel identifie et extrait les principaux éléments de données des relevés bancaires ou des enregistrements de transactions, tels que les dates de transaction, les montants, les descriptions, les numéros de compte et les soldes.

• Conversion des données : Après extraction, il convertit les données dans un format structuré et standardisé qui peut être utilisé sur diverses plateformes ou bases de données. Pour ce faire, les données doivent être organisées dans des tableaux, des listes ou d’autres structures relationnelles.

• Contrôles de validation et d’exactitude : Le logiciel vérifie que les données extraites sont exactes et fiables. Il effectue des validations pour détecter d’éventuelles incohérences ou erreurs, telles que des montants de transaction inhabituels ou des incohérences dans les soldes de compte.

• Intégration : Une fois les données extraites et formatées, elles peuvent être intégrées dans des systèmes financiers, des logiciels de comptabilité ou des outils d’analyse de l'entreprise. Cette intégration permet aux entreprises d’effectuer des analyses plus approfondies et des prévisions financières plus précises, et de prendre de meilleures décisions financières.

Fonctionnement d'un logiciel d'extraction de données bancaires

Les logiciels d’extraction de données bancaires extraient des éléments de données à partir de documents pour identifier les informations pertinentes. En voici le fonctionnement.

• Saisie de documents : Le processus d’extraction des données bancaires commence par la saisie des documents bancaires, qui peuvent être sous forme de PDF, d'images numérisées ou de flux de données numériques.

  • Prétraitement : Si les documents sont des images numérisées ou des PDF, ils doivent être prétraités pour améliorer la qualité de l’image. Il peut s’agir d’un redressement, d’une réduction du bruit et d’une amélioration du contraste afin de rendre le texte plus lisible lors du processus d’extraction.
    
  • Reconnaissance optique de caractères (OCR) : Si les données proviennent de documents numérisés ou de PDF, la technologie OCR convertit le texte des images en texte lisible par machine. Les systèmes OCR avancés peuvent reconnaître différentes polices et mises en page et même corriger les distorsions ou les flous du document.
    

• Extraction et analyse des données : Le logiciel identifie et extrait des données spécifiques du texte, à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique et de reconnaissance de formes pour identifier des points de données tels que des dates, des montants de transaction et des descriptions de transaction. Dans les systèmes plus avancés, les algorithmes d’apprentissage automatique améliorent l'exactitude du logiciel au fil du temps, en apprenant des corrections et des interventions manuelles.

• Validation et correction des données : Le logiciel effectue des contrôles de validation sur les données extraites pour en assurer l’exactitude. Pour ce faire, nous pouvons comparer les données à des modèles connus (par exemple, les formats de date), effectuer des vérifications logiques (s'assurer que les débits et les crédits s'équilibrent) et procéder à des recoupements avec des sources de données externes. Si des erreurs sont détectées, le système peut les signaler pour vérification manuelle ou tenter des corrections automatisées.

• Transformation des données : Le logiciel convertit les données extraites dans un format standardisé adapté au stockage, à l’analyse ou à l’intégration avec d’autres systèmes. Les données sont structurées en bases de données ou en feuilles de calcul, et elles peuvent être codées, étiquetées et classées par catégories en fonction des besoins de l’utilisateur ou de l’application.

• Intégration : Les données structurées sont intégrées dans des systèmes financiers ou des systèmes de planification des ressources de l’entreprise (ERP) tels que des logiciels de comptabilité ou des outils d’analyse financière. Pour alimenter ces systèmes, cette étape peut faire appel à des interfaces de programmation d’applications (API) ou à une intégration directe de base de données.

Avantages des logiciels d’extraction de données bancaires

Les logiciels d’extraction de données bancaires peuvent présenter différents avantages pour les entreprises. Voici quelques avantages parmi les plus courants.

• Gestion financière proactive : Grâce à un accès en temps réel à des données financières traitées et structurées, les entreprises peuvent adopter une gestion financière plus proactive et utiliser des outils d'analyse plus avancés pour prévoir des scénarios de flux de trésorerie, améliorer les opérations financières et détecter les fraudes potentielles ou l’instabilité financière.

• Meilleures stratégies d’affaires : Ce logiciel peut s'intégrer à des systèmes de veille stratégique plus larges, ce qui permet de synchroniser les données financières entre les différents services et d'aider les entreprises à élaborer des stratégies commerciales plus cohérentes. Par exemple, l’intégration de données financières extraites à des systèmes de gestion de la relation client (CRM) peut fournir des informations sur les comportements de paiement des clients, ce qui peut aider les entreprises à améliorer leurs stratégies de vente et leurs initiatives de service client.

• Amélioration des opérations : Des outils d'extraction avancés permettent d'analyser les descriptions des transactions et les métadonnées afin de mieux comprendre les tendances en matière de dépenses, les relations avec les fournisseurs et les goulets d'étranglement opérationnels. Ces données détaillées peuvent aider les entreprises à affiner les allocations budgétaires, à négocier de meilleures conditions avec les fournisseurs ou à améliorer la rentabilité de leurs opérations.

• Conformité réglementaire : Les logiciels modernes d’extraction de données peuvent s’adapter aux nouvelles exigences réglementaires et aider les entreprises à s'ajuster rapidement aux nouvelles normes d'information financière ou aux mandats de conformité sans perturber leurs opérations.

• Réduction de la saisie manuelle des données : L’extraction et le traitement automatisés des données libèrent des ressources humaines auparavant chargées du traitement manuel des données. Les entreprises peuvent rediriger ce personnel vers des activités à plus forte valeur ajoutée telles que la planification stratégique, l’engagement des clients et l’innovation, ce qui réduit les coûts de main-d’œuvre, ainsi que la satisfaction et la rétention des employés.

• Renforcement de la sécurité et de la détection des fraudes : Les outils avancés d’extraction de données permettent d’effectuer des contrôles de cohérence et une analyse des tendances afin d’identifier les transactions frauduleuses potentielles ou les incohérences susceptibles d’indiquer des failles de sécurité. Ils aident ainsi à protéger les entreprises contre la fraude financière et les cybermenaces.

Défis liés aux logiciels d’extraction de données bancaires

Les entreprises qui utilisent un logiciel d’extraction de données bancaires peuvent rencontrer des difficultés dans les domaines suivants :

• Qualité des données : L'exactitude et la fiabilité des résultats produits par le logiciel dépendent largement de la qualité des données d'entrée. Des entrées de mauvaise qualité, telles que des numérisations à faible résolution ou des documents aux formats complexes et incohérents, peuvent entraîner des erreurs d’extraction. Les banques et les institutions financières ayant des formats de relevé uniques peuvent compliquer davantage le processus d’extraction.

• Intégration : L’intégration des données extraites dans les systèmes financiers et les flux de travail existants peut être difficile et exiger des ressources importantes. Les différences dans les formats de données, les incohérences dans les normes de données entre les systèmes et l'infrastructure informatique existante peuvent nécessiter des solutions middleware ou le développement d'une intégration personnalisée pour y remédier, ce qui peut s'avérer coûteux et chronophage.

• Évolutivité : À mesure que les entreprises se développent, le volume et la variété de leurs données financières augmentent. Les logiciels d’extraction de données peuvent nécessiter des ajustements et des mises à niveau continus pour gérer efficacement des ensembles de données plus volumineux sans compromettre les performances.

• Coût : L’acquisition et la mise en place d’un logiciel d’extraction de données bancaires peuvent entraîner des coûts élevés, en particulier pour les systèmes avancés qui utilisent des technologies telles que l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle (IA). Les frais de maintenance, de mise à jour et de formation peuvent entraîner des coûts opérationnels importants.

• Formation : Les nouveaux logiciels s’accompagnent d’exigences en matière de formation du personnel et d’une résistance potentielle au changement, ce qui prend du temps et des ressources pour y remédier.

• Dépendance : S’appuyer fortement sur une solution logicielle spécifique peut entraîner une dépendance à l’égard d’un seul fournisseur pour les mises à jour, la maintenance et l’assistance. Cette dépendance peut limiter la flexibilité et le pouvoir de négociation, ce qui peut entraîner des coûts plus élevés et des difficultés de transition vers d’autres systèmes si nécessaire.

• Évolution : Les logiciels peuvent rapidement devenir obsolètes, et les mises à jour et adaptations logicielles continues nécessitent une planification et des investissements réguliers.

Choix d'un logiciel d’extraction de données bancaires

Lorsque vous choisissez le logiciel d’extraction de données bancaires pour votre entreprise, évaluez vos objectifs commerciaux, vos stratégies opérationnelles et vos besoins immédiats en matière d’extraction de données. Tenez compte des facteurs suivants dans votre évaluation des options disponibles :

• Exactitude et fiabilité : Le logiciel doit comporter un minimum d’erreurs dans le processus OCR, une analyse et une classification exactes des données, et des résultats fiables pour la prise de décisions financières.

• Évolutivité : Le logiciel doit être capable de s'adapter afin de gérer des volumes de données accrus sans baisse majeure des performances. Il devrait être capable de traiter un plus grand nombre de documents et de gérer des ensembles de données plus importants au fur et à mesure que l’entreprise se développe.

• Capacités d'intégration : Le logiciel doit pouvoir s’intégrer à vos systèmes financiers et flux de travail existants, y compris aux systèmes ERP, aux logiciels de comptabilité et à d’autres outils de veille stratégique.

• Adaptabilité : Le logiciel doit pouvoir s'adapter à une variété de formats de documents et être capable d'extraire des données de sources diverses. Le format des documents financiers peut varier considérablement, en particulier d'une banque à l'autre ou d'un pays à l'autre.

• Conformité réglementaire : Le logiciel doit être conforme aux réglementations financières et aux lois sur la protection des données en vigueur, telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) et la Loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (CCPA). Le traitement, le stockage et le traitement des données doivent respecter les normes légales.

• Caractéristiques de sécurité : Le logiciel doit mettre en œuvre des protocoles stricts de sécurité des données (par exemple, chiffrement des données, audits de sécurité réguliers, cadres de cybersécurité conformes aux normes du secteur) afin d'empêcher les accès non autorisés et les violations de données.

• Interface conviviale : Le logiciel doit être intuitif et facile à utiliser, avec un minimum de formation.

• Options d’automatisation et de personnalisation : Le logiciel doit inclure des fonctionnalités d’automatisation et des options pour personnaliser les flux de travail, les champs des données et les formats des résultats.

• Service d'assistance et maintenance : Le logiciel doit offrir une assistance client fiable, des ressources de formation et des mises à jour régulières pour améliorer les fonctionnalités et résoudre les problèmes de sécurité.

• L’IA et l’apprentissage automatique : Les logiciels qui utilisent l’IA et l’apprentissage automatique pour améliorer continuellement leur processus d’extraction et s’adapter à de nouveaux types et formats de documents deviendront de plus en plus utiles avec le temps.

• Rentabilité : Le logiciel doit offrir un bon retour sur investissement, qui peut inclure à la fois des coûts initiaux et des dépenses récurrentes de maintenance, de mises à jour et d’exploitation.

• Mesures de performance et rapports : Le logiciel doit être en mesure de suivre ses propres performances (par exemple, les taux d'exactitude, les temps de traitement). Un bon logiciel inclut souvent des outils d’analyse qui fournissent des informations sur les performances.

Voici comment aborder le choix d’une solution logicielle d’extraction de données bancaires.

• Définir les besoins et les objectifs de l’entreprise : Identifiez ce que vous attendez d'un logiciel d’extraction de données bancaires. Tenez compte du volume de données, de la variété des types de documents et des processus financiers spécifiques que ce logiciel devra gérer. Fixez des objectifs que le logiciel peut vous aider à atteindre.

• Effectuer des recherches sur les fournisseurs et les solutions : Menez une étude de marché approfondie pour identifier les fournisseurs potentiels. Consultez les avis, les études de cas et les témoignages pour évaluer la fiabilité et les performances d’un fournisseur. Tenez compte de la réputation du fournisseur, de la longévité du logiciel sur le marché et de ses canaux d'assistance, ainsi que de tous les autres facteurs énumérés ci-dessus.

• Demander des démonstrations et des essais : Avant de prendre une décision, demandez des démos et des versions d’essai du logiciel pour le voir en action et évaluer sa facilité d’utilisation, ses fonctionnalités et ses capacités d’intégration. C’est aussi l’occasion d’évaluer l'exactitude du logiciel avec vos données.

• Analyser les coûts par rapport aux avantages : Examinez le coût total de possession, y compris les coûts initiaux ainsi que les dépenses récurrentes pour la maintenance, les mises à jour et les services supplémentaires. Comparez ces coûts aux avantages escomptés en termes de gain de temps, d'exactitude, de conformité et d’autres avantages stratégiques.

• Demander l’avis des utilisateurs : Recueillez les commentaires des membres de l’équipe qui utiliseront le logiciel. Leurs idées sur la convivialité et la fonctionnalité peuvent être inestimables pour prendre une décision finale.

• Négocier les conditions et personnaliser : Une fois qu’un fournisseur est sélectionné, négociez les conditions qui conviennent aux besoins de votre entreprise. Discutez des options de personnalisation pour adapter le logiciel à vos processus et exigences spécifiques. Il peut s’agir de configurer des paramètres d’extraction de données spécifiques, des résultats personnalisés et des spécificités de l’intégration.

• Prévoir la mise en œuvre et la formation : Élaborez un plan détaillé pour la mise en œuvre du logiciel, y compris les délais, l’allocation des ressources et les calendriers de formation pour les utilisateurs.

• Surveiller et évaluer les performances : Après la mise en œuvre, surveillez en continu les performances du logiciel et la réalisation de vos objectifs d'entreprise. Vérifiez régulièrement si le logiciel répond aux normes attendues en matière d’exactitude, d’efficacité et de conformité des données. Préparez-vous à faire des ajustements ou à signaler des problèmes au fournisseur si nécessaire.