Le cabinet Colombus Consulting publie une nouvelle étude dédiée à la donnée ESG, devenue aujourd’hui un actif stratégique majeur pour les banques, au cœur de la création de valeur.
- L’étude montre en effet que la donnée ESG
irrigue désormais l’ensemble de la chaîne de valeur bancaire : elle permet
non seulement une segmentation plus fine des clientèles, mais aussi la
conception de produits mieux adaptés, tout en s’intégrant de façon fluide dans
les outils utilisés au quotidien par les conseillers comme par les clients.
- Elle ouvre la voie à une bancarisation à
impact, à la fois plus responsable et plus compétitive, où la valeur perçue par
le client devient un facteur clé de fidélisation durable.
- La gestion du risque constitue un autre axe
central de cette transformation, permettant de mieux piloter leurs
portefeuilles et d’anticiper les points de fragilité.
- Enfin, cette mutation est encore amplifiée
par l’essor de l’intelligence artificielle, permettant de rendre l’ESG
véritablement actionnable à grande échelle.
Selon Anne-Sophie
Levavasseur, associée chez Colombus Consulting : « La pleine
exploitation de la donnée ESG suppose de dépasser la seule logique de
conformité règlementaire pour bâtir une gestion intégrée, fluide et
stratégique. L’enjeu n’est plus seulement de collecter, mais de connecter :
relier les données issues de la RSE, des risques, de la finance et des métiers
dans un socle commun, interopérable et traçable. C’est uniquement à travers une
architecture unifiée et une gouvernance claire que la donnée ESG devient un
actif stratégique au service de la performance, de la transparence et d’une
bancarisation à impact, plus responsable et compétitive »,
I. Définir la donnée
ESG : typologies, collecte et flux internes - une base à maitriser mais pas une
fin en soi
Les données ESG
recouvrent l’ensemble des informations permettant d’évaluer la performance d’un
acteur en matière environnementale, sociale et de gouvernance. Cette définition
peut varier selon le point de vue adopté, entre une approche restrictive centrée
sur les données strictement ESG et une approche étendue incluant les données
financières, d’identification ou de qualification des actifs. L’étude se
concentre quant à elle sur une approche étendue des données ESG, afin d’obtenir
une vision plus complète des enjeux de durabilité.
Aujourd’hui, le marché
de la donnée ESG est extrêmement fragmenté et concurrentiel, obligeant les
banques à s’appuyer sur une multitude de fournisseurs spécialisés (MSCI ESG
Ratings, Sustainalytics, ISS ESG, Moody’s ESG Solutions, Refinitiv, Bloomberg,
Trucost) chacun disposant de ses propres méthodologies, périmètres et standards
de mesure. Cette diversité oblige les banques à combiner plusieurs sources pour
obtenir une vision complète, au prix d’un travail de consolidation souvent
complexe. Dans ce contexte, la capacité à sélectionner, comparer et agréger ces
données externes devient un véritable avantage concurrentiel, voire un facteur
de différenciation entre acteurs.
Afin de piloter ces
transformations, plusieurs établissements financiers ont mis en place des ESG
Data Offices, entités transverses regroupant data owners, experts métiers,
analystes ESG et référents IT. Leur mission ne se limite pas à la gouvernance
technique de la donnée ESG : ils agissent comme des facilitateurs entre les
exigences réglementaires, les besoins opérationnels et les réalités
technologiques.
Une grande banque
mutualiste française a mis en place une gouvernance ESG avec un comité
bimensuel de priorisation des cas d’usage ESG transverses, afin d’aligner
conformité, risques, finance, marketing et distribution autour d’un même socle
de données. Cette organisation a permis de faire émerger des projets concrets
comme l’intégration de l’empreinte carbone dans l’analyse de solvabilité ou la
personnalisation de parcours digitaux en fonction de la sensibilité ESG du
client.
II. La donnée ESG : un
levier de segmentation et de personnalisation de la relation client
L’un des apports les
plus concrets des données ESG réside dans leur capacité à transformer la
manière dont les banques segmentent, comprennent et interagissent avec leurs
clients. En intégrant des critères extra-financiers dans leurs outils de
connaissance client, les banques saisissent désormais leurs comportements et
motivations face aux enjeux environnementaux, sociaux et de gouvernance.
1. Vers une segmentation ESG enrichie : personas Retail, Pro et Corporate
La segmentation ESG,
lorsqu’elle est nourrie par des données comportementales, transactionnelles et
déclaratives, devient un outil puissant d’activation métier, avec un apport
direct aux activités business. Elle permet une lecture dynamique du client, en
mesurant son degré d’engagement à travers ses choix (placements, consommation,
participation à des programmes pédagogiques ESG, etc.).
Les données ESG
permettent d’identifier les signaux faibles (retards de conformité, secteurs à
risque, dépendance énergétique), puis d’activer des parcours ciblés : prêts
verts simplifiés, offres à impact positif, ou encore programmes
d’accompagnement réglementaire.
2. Anticipation des besoins ESG : du prédictif au proactif
L’analyse ESG permet
d’entrer dans une logique d’anticipation active des besoins. En croisant
données comportementales, événements de vie et signaux faibles, les banques
peuvent identifier des besoins avant même qu’ils ne s’expriment.
L’exploitation des
données ESG ouvre la voie à une analyse comportementale beaucoup plus fine que
les segmentations classiques. La collecte de données sur la consommation et les
usages permet de comprendre les sensibilités environnementales, de suivre l’évolution
des choix de consommation et d’identifier les leviers d’incitation les plus
efficaces (réductions fiscales, bonus ESG, influence sociale, gamification).
Des applications
concrètes existent déjà : certaines banques proposent des cartes bancaires
affichant un indicateur carbone lié aux transactions ou des simulateurs
personnalisés d’empreinte énergétique et climatique. D’autres testent des
parcours de coaching ESG embarqués dans les applications mobiles, afin
d’accompagner progressivement la transition des comportements.
III. Personnaliser,
piloter, anticiper : la banque augmentée par la donnée ESG
Intégrée nativement aux
outils métiers et enrichie par l’IA, la donnée ESG devient un levier de
pilotage de la relation et des risques : elle nourrit des produits à impact,
des scores internes différenciants et une compréhension approfondie des
comportements. Plus qu’un supplément de conformité, elle constitue
l’architecture d’une expérience bancaire capable de personnaliser, piloter et
anticiper.
1. Des offres ESG mieux adaptées : vers une bancarisation à impact personnalisée
L’usage avancé de la
donnée ESG permettrait de dépasser l’offre standardisée au profit de solutions
en résonance directe avec les valeurs, contraintes et objectifs des
clients.
Cette logique de
co-construction ferait évoluer la banque d’un rôle de financeur à celui de
partenaire stratégique.
2. Développement de scores ESG internes : vers une différenciation stratégique
Trois axes stratégiques se dessinent :
- Mesurer l’engagement réel d’un client ou
d’un projet (actions observées vs déclarations),
- Suivre la trajectoire de transition dans le
temps (progression, stagnation),
- Vérifier la cohérence entre discours,
comportements observés et usage effectif des produits ESG.
Ces scores deviennent
des leviers de pilotage pour les comités de crédit, les directions des risques
et les équipes commerciales : récompenser les clients réellement engagés,
identifier les contreparties à risque de transition et adapter la segmentation ou
le pricing.
3. Intégration dans les
outils métiers et les parcours digitaux
La valeur de la donnée ESG se concrétise lorsqu’elle est actionnable dans les outils quotidiens des conseillers et des clients. L’enjeu n’est plus seulement de collecter et d’analyser, mais de proposer des éclairages et clés de compréhension au client tout au long des parcours.