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Pourquoi viser l’excellence opérationnelle dans le secteur bancaire marocain ?

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Image d'illustration excellence opérationnelle dans le secteur bancaire © Despositphotos

Contexte et enjeux Stratégiques

Le secteur bancaire marocain se trouve aujourd’hui à un carrefour critique, confronté à des défis majeurs en matière de performance opérationnelle. Avec un coefficient d’exploitation moyen de 50,6%, les banques marocaines affichent l’une des plus faibles rentabilités des capitaux propres d’Afrique et de méditerranée.

Ces performances soulignent l’urgence d’une démarche stratégique bien orchestrée de réduction des coûts et d’amélioration de l’efficacité.

Axes stratégiques pour l’optimisation des coûts

Dans le cadre d’une stratégie intégrée visant à optimiser les coûts, plusieurs actions doivent être menées sans délais.

  1. Dans un métier de process comme celui de la banque, la priorité est à une révision et une automatisation profonde et à large échelle des processus manuels, en vue d’accroître l’efficacité opérationnelle et minimiser les erreurs.
  2. Deuxièmement, une évaluation critique de l’empreinte immobilière des banques marocaines devra déterminer la pertinence de maintenir tous les points de vente physiques, tout en explorant des choix numériques plus économiques et offrant des alternatives supérieures en matière de service et de satisfaction clients.
  3. Troisièmement, la gestion des fournisseurs doit être repensée, notamment en favorisant la digitalisation totale du processus d’achat, depuis la commande jusqu’au paiement, en utilisant des techniques de « data analytics » pour évaluer les performances des fournisseurs, par rapport à l’offre sur le marché. En reconstituant le coût de revient de certaines prestations, les équipes opérationnelles peuvent identifier des opportunités d’optimisation, en matière de qualité de service et de cout (obtenir une meilleure qualité pour le même prix ou pour la même qualité un prix inférieur).
  4. Quatrièmement, une rationalisation de la gamme de produits et services offerts permettra d’éliminer les offres peu rentables ou les options redondantes et sans valeur ajoutée contenues dans la gamme de produit des banques.
  5. Cinquièmement, l’optimisation de la gestion des risques à travers l’utilisation de modèles prédictifs et des avancées en matière d’intelligence artificielle ou Big Data, peut contribuer à minimiser les risques de crédit et de marché, réduisant ainsi les pertes potentielles. Ces modèles incluent la notation de risque de marché, la prévision de la fraude, la prévision des taux de défaut, la détection des anomalies et la prévision de la liquidité.
  6. Sixièmement, en ce qui concerne le capital humain, l’accent doit être mis sur une formation agile et économiquement viable. L’adoption de programmes de formation digitale, par exemple, peut non seulement accélérer le développement des compétences, mais aussi réduire considérablement les coûts associés aux formations classiques en présentiel. De plus, l’automatisation des processus de recrutement et de suivi pendant les périodes d’essai des nouvelles recrues, peuvent offrir des gains d’efficacité considérables. Ce faisant, on minimise la nécessité de recrutements supplémentaires, tout en optimisant la qualité et la performance de l’équipe existante.
  7. Enfin, l’externalisation de certaines fonctions non essentielles peut également contribuer à une réduction significative des coûts opérationnels. Nous détaillerons ces fonctions dans un papier ultérieure.

Cas d’excellence en optimisation des processus

L’optimisation des processus constitue un levier d’action essentiel pour améliorer la rentabilité. Plusieurs analyses suggèrent un potentiel d’économies estimé entre 10 et 15% en automatisant et en révisant les processus manuels, notamment dans le traitement des transactions. De même, la rationalisation des processus liés au service client pourrait entraîner des économies potentielles de l’ordre de 20 à 25%.

L’optimisation des processus est déjà une réalité dans plusieurs institutions financières à travers le monde. Par exemple, une banque anonyme a résolu des problèmes de communication entre le front et le back-office pour optimiser son processus d’approbation de prêt immobilier. Une multinationale néerlandaise a exploité les données de processus pour identifier les goulets d’étranglement dans les retards de paiement des factures, réduisant ainsi le temps perdu par les employés dans des tâches manuelles. La Piraeus Bank a réduit le temps d’application de prêt de 35 minutes à 5 minutes en moyenne, et Credem Bank en Italie a automatisé 91 processus métier, réduisant le temps de traitement des prêts de 70%.

Dans le domaine de la conformité réglementaire et de la gestion des risques, une optimisation ciblée pourrait réduire les coûts de 15 à 20%. Les processus de recrutement, de formation et de gestion des performances au sein des ressources humaines présentent également un potentiel d’économies estimé à 10-12%[1].

 

[1] Ces exemples sont tires de l’article suivant : Hazal Şimşek. ‘Process Mining in Banking: Top 12 use cases & case studies’. AIMultiple. Septembre, 2023. Disponible sur : https://research.aimultiple.com/process-mining-in-banking/#further-reading

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