LAMINE SANOGO

– Contexte du projet - Reporting réglementaire bancaire – Intervention sur un programme de fiabilisation des reportings réglementaires Risk & Finance dans un environnement data complexe et multi-sources, visant à sécuriser la production et la qualité des données utilisées pour les reportings prudentiels destinés à l'Autorité Bancaire Européenne. – Équipe – Travail au sein d'une équipe pluridisciplinaire (Business Analysts, Data Analysts, développeurs et experts métiers Finance/Risk) dans un environnement international, avec une coordination régulière entre équipes métiers, IT et data. – Objectif du projet – Améliorer la fiabilité des extractions réglementaires et la cohérence des données entre les systèmes afin de sécuriser la production des reportings Risk & Finance et garantir leur conformité réglementaire. – Réalisations – Recueil et analyse des besoins métiers Finance et Risk. – Analyse d'impact fonctionnelle et data (règles de gestion, flux et périmètres). – Rédaction des spécifications fonctionnelles et User Stories. – Analyse et validation de données réglementaires (ENCC, ENCR, GARR, ASSET...). – Mise en place de contrôles de Data Quality et réconciliations de données multi-sources. – Analyse et optimisation de requêtes SQL complexes pour la validation des données. – Contribution aux tests fonctionnels, recettes et validations métier. – Interface quotidienne entre équipes métiers, IT et data. – Suivi des activités et anomalies via JIRA et documentation sur Confluence. – Résultats obtenus – Amélioration de la qualité et de la fiabilité des données réglementaires utilisées dans les reportings Risk & Finance. – Réduction des écarts de données grâce à la mise en place de contrôles de cohérence et de réconciliations automatisées. – Optimisation du temps d'analyse et de validation des reportings via l'amélioration des requêtes SQL et des processus de contrôle. – Renforcement de la traçabilité et de la conformité réglementaire des données, facilitant les audits et la production des reportings.

– Contexte du projet - Parcours digital Crédit Professionnel – Intervention dans le cadre d'un programme de transformation digitale bancaire visant à refondre le parcours d'octroi de crédit professionnel, avec l'intégration de la dématérialisation des pièces justificatives et l'automatisation du scoring crédit, dans un environnement réglementé. – Équipe – Collaboration au sein d'une équipe Agile pluridisciplinaire composée de Business Analysts, Product Owners, développeurs et experts métiers (conseillers professionnels, analyse crédit, conformité, back-office). Rôle central d'interface entre les équipes métiers et les équipes IT. – Objectif du projet – Digitaliser et simplifier le parcours de demande de crédit professionnel afin d'optimiser les processus de traitement, réduire les délais de décision et améliorer la qualité des données pour le pilotage des activités crédit. – Réalisations – Recueil et analyse des besoins métiers (crédit, conformité, back-office) et identification des pain points. – Analyse et modélisation des processus métiers (BPMN, UML, cas d'utilisation). – Rédaction des livrables fonctionnels : EBF, cahier des charges, SFD, User Stories. – Animation des ateliers métiers et coordination avec les équipes IT. – Participation aux cérémonies Agile (Scrum / SAFe) et suivi de l'avancement des développements. – Analyse et exploitation des données via requêtes SQL pour reporting et contrôle. – Mise en place de tableaux de bord KPI pour le suivi de la performance du processus crédit. – Conception et exécution des tests fonctionnels et UAT (Squash). – Gestion des anomalies et suivi des correctifs via JIRA. – Contribution à la documentation fonctionnelle et à la formation des utilisateurs lors du déploiement. – Résultats obtenus – Digitalisation et simplification du parcours de demande de crédit, améliorant l'expérience utilisateur pour les conseillers et les clients professionnels. – Réduction des délais de traitement des dossiers de crédit grâce à l'automatisation de certaines étapes et à l'amélioration des flux de données. – Meilleure qualité et exploitation des données pour le pilotage des activités crédit et la prise de décision. – Renforcement de la collaboration entre métiers et IT, facilitant la livraison des évolutions fonctionnelles.