Cette initiative commune entre les autorités de protection des données de France, du Luxembourg et du Royaume-Uni explore les interactions entre la protection des données personnelles, la gouvernance des données et la valorisation des actifs de données dans le secteur financier. Dans un contexte où les données sont un actif stratégique essentiel au développement numérique et à l'intelligence artificielle, leur gouvernance, qualité et conformité sont des enjeux décisifs.
Le rapport souligne que la protection des données, au-delà du simple respect réglementaire, renforce la confiance dans les actifs de données, soutient leur valorisation et contribue à la création de valeur économique. La conformité au RGPD est présentée comme un actif stratégique aux multiples dimensions (image, cyberrésilience, qualité des données), tandis que la non-conformité représente un risque réputationnel, financier et opérationnel.
L'étude met en évidence les bénéfices économiques de la protection des données : facteur de confiance pour les clients, partenaires et investisseurs ; avantage concurrentiel grâce à une gouvernance robuste ; levier d'amélioration de la gestion des risques ; et catalyseur d'innovation responsable. Elle appelle à considérer la protection des données comme un élément clé de la confiance, de la résilience organisationnelle et de la création de valeur.
Le rapport analyse également comment la gouvernance des données et la gestion des risques peuvent impacter la valeur économique des actifs de données, et comment ces considérations s'intègrent dans les démarches d'évaluation économique, de valorisation financière et de comptabilisation des actifs incorporels, notamment selon les normes IFRS.
Enfin, l'étude souligne l'importance croissante de la protection des données dans les opérations financières comme les fusions-acquisitions et les investissements. Elle propose des bonnes pratiques pour intégrer ces enjeux dans les procédures de due diligence financière et les méthodes d'évaluation basées sur les flux de revenus futurs (méthode DCF). La protection des données est également présentée comme un prérequis pour le déploiement robuste des systèmes d'IA.
