Transformation de la fonction Risque dans le secteur bancaire : enjeux, leviers et perspectives

Historiquement le plus important, il concentre environ 30 % des effectifs Risque. Cette proportion diminue progressivement sous l’effet de l’automatisation des processus, du recentrage des mandats et du transfert d’activités de la LoD2 vers la LoD1. Cette évolution favorise une gestion plus intégrée et collaborative du risque de crédit, optimise l’allocation des ressources et renforce l’agilité des équipes.

Représente 20 à 25 % des ressources Risque, avec une attention particulière portée à la résilience et à la gestion des risques non financiers (cyber, data…). Cette proportion s’explique notamment par les exigences réglementaires comme DORA et par l’élargissement du périmètre de gestion. La modernisation des dispositifs, amorcée après plus de 15 ans de stabilité, a conduit à une rationalisation des responsabilités, avec une réaffectation vers la LoD1 et une spécialisation des profils experts sur des domaines ciblés. L’automatisation des processus clés et la création de centres d’excellence thématiques constituent des tendances majeures qui facilitent une gestion plus efficace et intégrée des risques non financiers.

Stable ou en légère augmentation (de 8 à 12 % des effectifs Risque), sous l’effet des nouvelles exigences réglementaires (FRTB, BâIe IV...). Les activités associées, telles que la valorisation des dérivés et la gestion du coût de liquidité, sont généralement centralisées au niveau mondial. Cette organisation, reflet de la dimension internationale des marchés de capitaux et de trésorerie, favorise l’harmonisation des pratiques, une meilleure allocation des ressources et une réponse efficace aux exigences de conformité et de reporting à l’échelle globale.

Représente aujourd’hui 4 à 5 % des effectifs Risque, une proportion en nette augmentation ces dernières années. Cette dynamique reflète l’intensification des exigences réglementaires et la mise en œuvre de nouvelles normes sur les modèles supervisés. Pour répondre à la complexité croissante des modèles et garantir leur robustesse ainsi que leur conformité, les banques investissent dans le développement de compétences spécialisées et dans des outils d’analyse avancés.

Entre 5 % et 10 % des équipes Risque, avec une intensification des interactions entre équipes et une approche plus globale, notamment sur les tests de résistance et la modélisation. Ces activités, qui constituent désormais une part significative des effectifs, traduisent l’élargissement du mandat de l’ERM. Cette évolution vise non seulement à anticiper les besoins futurs, mais également à concevoir des outils adaptés à l’ensemble de l’entreprise et à explorer différents scénarios d’évolution. 

Encore limité (1 à 2 % des effectifs Risque), mais en forte croissance pour intégrer les enjeux climatiques et réglementaires (EBA guidelines, CSRD, Taxonomie, Pilier 3...). Les banques ont mis en place des dispositifs spécifiques et alloué des ressources dédiées pour se conformer à ces nouvelles obligations et renforcer la mesure ainsi que le pilotage des risques extra-financiers. Cette portion devrait s’accroître progressivement avec l’intégration de profils experts, techniques et spécialisés en réglementation ESG et gestion des données, afin d’adapter le modèle opérationnel et les systèmes d’information aux nouveaux impératifs.

Entre 4 % et 8 % des effectifs Risque, avec une complexification des dispositifs et une attention particulière à la gestion de crise et à la veille réglementaire. Les banques doivent s’adapter à l’évolution rapide du contexte macroéconomique et à la propagation accélérée des informations, ce qui impose une vigilance accrue. Les principales activités supervisées comprennent le pilotage des écarts de liquidité, le challenge des décisions de financement, la revue des modèles ALM et une veille réglementaire approfondie. 

Le rééquilibrage des rôles entre les lignes de défenses 1 et 2 (LoD1 et LoD2) transforme la gouvernance des risques. Cette évolution, encouragée par la BCE et l’EBA, vise à renforcer la première ligne et à recentrer la seconde sur son rôle de « check & challenge ».

Deux lignes de défense, deux dynamiques complémentaires

Traditionnellement centrée sur l’exécution, la LoD1 élargit ses compétences et ses délégations.  Elle est désormais amenée à prendre des décisions plus autonomes en matière d’appétit aux risques et notamment : souscription de crédits, gestion des exceptions, recouvrement, KYC, lutte contre la fraude et le blanchiment. Cette montée en responsabilité implique des expertises renforcées et des processus de délégations d'approbation plus agiles.

Les Directions des Risques se concentrent sur la définition et l’optimisation du cadre de gestion des risques, la culture du risque et la surveillance globale. Elles déploient des indicateurs clés de risques (KRI), des limites et des processus d’escalade, tout en veillant à l’intégration transversale du dispositif.  Le rôle de l’Enterprise Risk Management (ERM) s'avère primordial dans ce contexte pour orchestrer cette approche globale, en veillant à ce que tous les niveaux de l'organisation collaborent efficacement pour identifier, évaluer et atténuer les risques de manière intégrée et cohérente. 

Nouveaux enjeux, nouvelles compétences

La LoD2 intègre de plus en plus les risques émergents : cyber, data, technologiques et climatiques. Elle collabore avec les métiers pour sécuriser les nouveaux modèles d’affaires, renforcer la résilience et anticiper les risques stratégiques. Elle contribue aussi à la définition d’une stratégie climat, intégrant les critères environnementaux dans les décisions d’investissement et de financement.

Une réorganisation dans ce sens vise à être plus efficaces et réactifs face à un environnement économique, concurrentiel et réglementaire en constante évolution.

Les avantages de la centralisation 

Trouver l’équilibre entre équipes transversales et locales est un défi clé pour les directions des Risques. Les Centres de Services Partagés permettent de mutualiser outils, ressources et expertises, d’harmoniser les pratiques et de consolider les données pour une vision globale des risques. Cette approche favorise l’efficacité et la standardisation, tout en offrant une meilleure visibilité au niveau du groupe.

Vers une organisation hybride et agile

Certaines activités, comme la gestion et la validation des risques de modèle, la gestion des risques de liquidité, les stress tests ou le risque de marché, gagnent à être centralisées. À l’inverse, la gestion du risque de crédit, liée à la souscription ou à la gestion des portefeuilles, nécessite une approche locale, proche des clients et adaptée aux spécificités des marchés.  

La clé ? Adopter une organisation hybride : combiner la force des équipes transversales avec l’agilité des équipes locales, soutenue par une gouvernance claire et une communication fluide. Cette stratégie permet de répondre efficacement aux évolutions du marché et aux exigences réglementaires, tout en capitalisant sur les synergies internes.

Des modèles variés pour plus de flexibilité

L’externalisation, sous forme d’offshoring², de nearshoring³ et de managed services⁴, s’impose comme une solution clé pour les directions des Risques. Le nearshoring, privilégié par de nombreux acteurs tels que BNP Paribas, Natixis ou Crédit Agricole, favorise la collaboration grâce à la proximité géographique et culturelle : le Portugal, la Pologne ou la République tchèque sont des exemples de destinations attractives en Europe. Les managed services, quant à eux, permettent de confier des activités à des prestataires experts, capables de mutualiser les services pour plusieurs banques. Le modèle de managed services est particulièrement adapté par exemple dans la lutte contre le risque cyber. 

La gestion des risques de modèle illustre parfaitement le potentiel de l’externalisation : développement, validation ou audit interne de modèles peuvent être confiés à des partenaires spécialisés. D’autres domaines, comme les risques opérationnels (exécution des contrôles LoD2), l’ERM, le risque de crédit (notation des contreparties) ou le risque de marché bénéficient également de cette approche. Morgan Stanley, par exemple, a choisi Budapest pour ses activités de contrôle et de reporting.

Des avantages tangibles pour les organisations 

Réduction des coûts, accès à des talents qualifiés, flexibilité organisationnelle : l’externalisation permet d’ajuster les ressources selon les besoins métiers, tout en réalisant des économies substantielles et en renforçant l’expertise des équipes.

La donnée, socle de la transformation 

La réduction des coûts, l’optimisation des processus et la précision des analyses reposent désormais sur la technologie. Les banques accélèrent leur transformation data, impliquant toutes les fonctions, dont la gestion des risques. Cette évolution s’appuie sur une gouvernance rigoureuse, la qualité et l’unicité des données, des référentiels enrichis et des plateformes Data qui dé-silotent les systèmes d’information et facilitent la collaboration.

Digitalisation des processus : efficacité et traçabilité 

La digitalisation permet d’automatiser la collecte, l’analyse et la traçabilité des données, notamment dans la souscription de crédit : extraction automatique des informations, scoring automatique, signature électronique, déblocage des fonds. Les solutions GRC (Governance, Risk management and Compliance) réorientent la gestion des risques vers l’analyse et l’appui au management, tout en garantissant la conformité et la rapidité d’exécution. 

L’IA et l’IA générative : nouveaux horizons 

L’intelligence artificielle, et plus récemment l’IA générative, révolutionnent la gestion des risques. Près de la moitié des banques ont déjà plusieurs cas d’usage en production : automatisation de tâches complexes, systèmes d’alerte précoce pour le crédit et la fraude, génération de documents et de code, reporting. Par exemple, Mastercard analyse plus de 160 millions de transactions par heure, Société Générale détecte une fraude en moins d’une demi-seconde grâce à MOSAIC, et Morgan Stanley utilise Budapest pour le contrôle et le reporting.

Des analyses prédictives pour anticiper les risques 

L’IA permet d’identifier des schémas complexes, de détecter des signaux faibles et d’améliorer la prise de décision. En risque de crédit, le Machine Learning et le NLP (Natural Language Processing) offrent des analyses en temps réel et des modèles prédictifs pour anticiper les défauts et les crises. Société Générale utilise l’IA pour modéliser des scénarios de stress et évaluer l’impact des crises économiques. 

Innovation et alliances stratégiques 

Les banques investissent dans l’innovation interne et nouent des partenariats avec des RegTechs (ex : Deutsche Bank avec Nvidia, BNP Paribas avec Mistral IA) pour intégrer rapidement des solutions innovantes. Cette agilité est essentielle pour répondre aux exigences du marché et des régulateurs.

Une transformation responsable et humaine 

L’adoption de ces technologies exige une coopération étroite avec les régulateurs et une attention particulière à l’éthique. La recherche de talents spécialisés en data et risques devient un enjeu majeur pour accompagner cette transformation profonde, qui allie efficacité, conformité et innovation.