Sous la pression des FinTechs, un vent nouveau souffle sur la banque d’investissement

La presse, sp&eacute;cialis&eacute;e comme grand public, &eacute;voque &agrave; longueur d&rsquo;articles la transformation num&eacute;rique de la banque de d&eacute;tail. Bien que moins m&eacute;diatis&eacute;e et plus tardive, la r&eacute;volution en cours concerne &eacute;galement les activit&eacute;s BtoB &ndash; BFI, banque priv&eacute;e, m&eacute;tiers titres, gestion d'actifs &ndash; des grands &eacute;tablissements financiers. Ces derni&egrave;res ann&eacute;es, les banques d&rsquo;investissement encha&icirc;nent les projets de Big Data et d&rsquo;intelligence artificielle (IA). Les changements du front office En front office , il s&rsquo;agit pour l&rsquo;essentiel d&rsquo;am&eacute;liorer la connaissance client et d&rsquo;anticiper les comportements du march&eacute;. Les nouvelles plates-formes de data intelligence permettent d&rsquo;analyser en temps r&eacute;el les tendances des march&eacute;s afin d&rsquo;optimiser les strat&eacute;gies de trading tout en diminuant l&rsquo;exposition aux risques. Cette analyse pr&eacute;dictive est rendue possible par la puissance de calcul et les capacit&eacute;s de stockage infinies du cloud. Cette digitalisation ne signifie pas pour autant la fin des traders, des gestionnaires de patrimoine et des courtiers. Ils ne seront pas tous remplac&eacute;s par des robots conseillers ( robo-advisors ). Certains m&eacute;tiers n&eacute;cessiteront toujours la comp&eacute;tence humaine, comme le &laquo; Debt capital advisory &raquo;. D&rsquo;autres, en revanche, verront une intrusion plus importante de la robotique, comme les m&eacute;tiers du change. Les middle et back offices &eacute;galement concern&eacute;s Du c&ocirc;t&eacute; du middle office , les outils du Big Data et de l&rsquo;IA participent &agrave; la gestion des risques m&eacute;tiers et &agrave; l&rsquo;automatisation des process internes. De puissants algorithmes contribuent &agrave; la lutte contre le blanchiment d&rsquo;argent et les cas de fraude ( Anti Money Laundering &ndash; AML), facilitent la d&eacute;tection des erreurs humaines et am&eacute;liorent la cybers&eacute;curit&eacute;, par l&rsquo;&eacute;coute en continu et plus profonde de signaux plus nombreux. De m&ecirc;me, les algorithmes permettent des am&eacute;liorations continues de la fiabilit&eacute; du mod&egrave;le de surveillance des transactions potentiellement risqu&eacute;es. Ce qui permet aux banques d&rsquo;&eacute;tendre leur capacit&eacute; de d&eacute;tection des fraudes, tout en restant dans un cadre de co&ucirc;ts acceptable. Pour les m&eacute;tiers du back office , l&rsquo;IA constitue un formidable levier pour automatiser &laquo; intelligemment &raquo; des t&acirc;ches manuelles, r&eacute;p&eacute;titives et chronophages et r&eacute;duire ainsi les co&ucirc;ts d&rsquo;exploitation. Les r&eacute;f&eacute;rentiels de bonnes pratiques comme le Lean Management ou Six Sigma avaient d&eacute;j&agrave; permis d&rsquo;optimiser les processus ; l&rsquo;IA permet d&rsquo;aller plus loin. Elle poursuit et amplifie le mouvement initi&eacute; il y a quelques ann&eacute;es avec le ph&eacute;nom&egrave;ne de Robotic Process Automation (RPA). Enfin, le Big Data et l&rsquo;IA aident les banques &agrave; se mettre en conformit&eacute;. La granularit&eacute; fine dans l&rsquo;analyse de la donn&eacute;e permet d&rsquo;am&eacute;liorer la qualit&eacute; et la vitesse de g&eacute;n&eacute;ration des reportings r&eacute;glementaires. Ces nouvelles technologies ont contribu&eacute; &agrave; relever le d&eacute;fi de MiFID II ( Markets in Financial Instruments Directive ) et pourront aider les banques dans leur process de mise en conformit&eacute; avec d&rsquo;autres r&eacute;glementations comme FRTB ( Fundamental Review of the Trading Book ) qui entrera en vigueur le 1er janvier 2020. L&rsquo;IA en t&ecirc;te des priorit&eacute;s d&rsquo;investissement Ces projets innovants sont appel&eacute;s &agrave; se multiplier. Selon une &eacute;tude du cabinet de conseil PWC, l&rsquo;IA (30 %) est plac&eacute;e en t&ecirc;te des priorit&eacute;s d&rsquo;investissement du secteur des services financiers pour 2018 en ce qui concerne les technologies &eacute;mergentes, devant la gestion des identit&eacute;s et la biom&eacute;trie (20 %) et la blockchain (19 %). L&rsquo;apport de ces nouvelles technologies arrive &agrave; point nomm&eacute; pour les banques de financement et d&rsquo;investissement. Il constitue un bol d&rsquo;oxyg&egrave;ne alors que ces derni&egrave;res sont soumises, depuis quelques ann&eacute;es, &agrave; la baisse de leurs marges dans un contexte &eacute;conomique tendu, ce qui a conduit certaines &agrave; r&eacute;duire leurs effectifs. Au-del&agrave; de l&rsquo;avantage concurrentiel ou des gains de productivit&eacute; qu&rsquo;ils procurent, le Big Data et l&rsquo;IA permettent aux banques commerciales et d&rsquo;investissement de mieux couvrir certains segments de leur client&egrave;le. &Agrave; titre d&rsquo;exemple, l&rsquo;analyse fine de grands volumes de donn&eacute;es permet aux banques d&rsquo;affaires de mieux r&eacute;pondre aux besoins (trade finance, change, financement&hellip;) des PME et ETI, alors qu&rsquo;elles &eacute;taient jusqu&rsquo;&agrave; pr&eacute;sent tr&egrave;s focalis&eacute;es sur les grands clients corporate. Un autre facteur incitatif est le partage des donn&eacute;es. De nouveaux fournisseurs de donn&eacute;es externes &ndash; comme CustomerMatrix &ndash; ou des acteurs traditionnels &ndash; comme Bloomberg et Markit &ndash; proposent aujourd&rsquo;hui des donn&eacute;es qui permettent d&rsquo;am&eacute;liorer la connaissance du client et de mieux g&eacute;rer les risques associ&eacute;s (KYC). Les banques pourraient, de leur c&ocirc;t&eacute;, avoir tendance &agrave; mutualiser leur patrimoine informationnel, dans le but de diminuer le co&ucirc;t d&rsquo;acquisition de traitement des donn&eacute;es et d&rsquo;am&eacute;liorer le processus de traitement et la qualit&eacute; des outputs. Gr&acirc;ce &agrave; l&rsquo;IA et au Big Data , les process de traitement et de distribution de donn&eacute;es vont se transformer de plus en plus en services externes ou partag&eacute;s. Banques et FinTechs : je t&rsquo;aime moi non plus ! Bien s&ucirc;r, ces mouvements s&rsquo;exercent aussi sous la pression des FinTechs . Ces start-up sp&eacute;cialis&eacute;es se positionnent comme concurrentes des BFI ou comme prestataires de services. Elles ont pouss&eacute; les banques d&rsquo;investissement &agrave; r&eacute;fl&eacute;chir &agrave; leur m&eacute;tier et &agrave; acc&eacute;l&eacute;rer l&rsquo;adoption des nouvelles technologies. Cela a pu aussi les inciter &agrave; cr&eacute;er des structures d&eacute;di&eacute;es &agrave; l&rsquo;innovation avec la nomination d&rsquo;un Chief Data Officer ou d&rsquo;un Chief Digital Officer . &Agrave; ce stade, la concurrence de ces FinTechs ne constitue pas un danger &eacute;conomique. Si elles affichent de fortes croissances, leur niveau de revenus reste n&eacute;gligeable par rapport &agrave; ceux des acteurs du secteur financier. En revanche, les FinTechs ont pour elles leur capacit&eacute; d&rsquo;innovation et leur agilit&eacute;. Banques et FinTechs ont toutes les raisons de se rapprocher. Les premi&egrave;res se servent des secondes pour faire souffler un vent d&rsquo;innovation en interne et enrichir leur offre. Les banques acc&eacute;l&egrave;rent l&rsquo;acquisition de comp&eacute;tences innovantes et de solutions pr&ecirc;tes &agrave; &ecirc;tre d&eacute;ploy&eacute;es. Les FinTechs souhaitent &eacute;galement se rapprocher des banques, &ecirc;tre incub&eacute;es, voire rachet&eacute;es par elles. Ce rapprochement leur permet d&rsquo;acqu&eacute;rir des moyens suppl&eacute;mentaires d&rsquo;investissement, de d&eacute;ployer leur solution &agrave; grande &eacute;chelle et de b&eacute;n&eacute;ficier de la ma&icirc;trise du temps long et de la connaissance client des banques. Beaucoup de FinTechs sont d&rsquo;ailleurs mont&eacute;es par des traders reconvertis, ou d&rsquo;anciens cadres de banques d&rsquo;investissement. Ils connaissent les forces et les faiblesses de leur ancien employeur et ont leurs portes d&rsquo;entr&eacute;e. Et il est plus facile de monter un nouveau mod&egrave;le &agrave; partir d&rsquo;une page blanche que depuis une institution qui a cent ou cent cinquante ans d&rsquo;existence. Jean-baskets au si&egrave;ge des grandes banques Ces jeunes pousses servent de poil &agrave; gratter aux acteurs historiques du monde bancaire. Elles les obligent &agrave; aller plus vite. Avec succ&egrave;s. On voit chez les banques une vraie volont&eacute; d&rsquo;appropriation des technologies en interne, par la mont&eacute;e en comp&eacute;tences de leurs collaborateurs et l&rsquo;arriv&eacute;e de profils atypiques. Au si&egrave;ge de ces &eacute;tablissements, on croise aujourd&rsquo;hui de jeunes dipl&ocirc;m&eacute;(e)s en data science en jeans et baskets, que l&rsquo;on envisagerait plut&ocirc;t travailler dans une start-up. Pour attirer ces talents particuli&egrave;rement courtis&eacute;s que sont les Data Scientists et autres expert(e)s en machine learning, les banques ont am&eacute;lior&eacute; leur marque employeur et chang&eacute; leur image. Hackathons, concours de code, meet-up&hellip; elles multiplient les formats de recrutement innovants. Tous ces signaux sont positifs. Cela rappelle que la r&eacute;volution num&eacute;rique est avant tout une histoire de ressources humaines et que la transformation des mod&egrave;les passe par l&rsquo;arriv&eacute;e de nouveaux profils et l&rsquo;introduction de m&eacute;thodes de travail plus agiles. Le client est le grand gagnant In fine, les banques s&rsquo;adapteront et rach&egrave;teront des structures et des comp&eacute;tences. Elles ouvriront davantage leurs plates-formes et leurs SI pour mieux ma&icirc;triser leurs co&ucirc;ts, mais aussi faire na&icirc;tre l&rsquo;innovation avec, peut-&ecirc;tre, l&rsquo;&eacute;mergence de nouveaux acteurs dans les m&eacute;tiers bancaires. On peut imaginer des agences de rating sp&eacute;cialis&eacute;es qui proposeront des analyses du risque client en mati&egrave;re de KYC, AML, ou de client screening , de fa&ccedil;on plus pertinente, ce qui permettra aux banques de disposer de ce type de services avec un co&ucirc;t inf&eacute;rieur &agrave; ce qu&rsquo;elles peuvent d&eacute;velopper en interne (gr&acirc;ce &agrave; l&rsquo;effet volume) et d'am&eacute;liorer ainsi leur propre rating interne. Tout cela uniformisera et apportera davantage de transparence dans l&rsquo;appr&eacute;ciation client. Baisse des co&ucirc;ts, recentrage sur le client, transparence, cr&eacute;ation d&rsquo;&laquo; utilities &raquo; internes ou externes, acc&eacute;l&eacute;ration des cycles de production&hellip; Autant d&rsquo;&eacute;l&eacute;ments qui font penser &agrave; une forme de r&eacute;volution industrielle des banques, &agrave; l&rsquo;image de ce qui s&rsquo;est pass&eacute; dans le secteur automobile ces derni&egrave;res d&eacute;cennies. Au final, le client est le grand gagnant de cette &laquo; coop&eacute;tition &raquo; entre banques et FinTechs . En se repla&ccedil;ant au centre des enjeux, il voit le rapport de force s&rsquo;&eacute;quilibrer &agrave; son profit et peut renforcer son niveau d&rsquo;exigences. Ce mouvement que l&rsquo;on observe depuis quelques ann&eacute;es dans la banque de d&eacute;tail s&rsquo;op&egrave;re &agrave; l&rsquo;identique dans le BtoB. &Agrave; la diff&eacute;rence pr&egrave;s que les banques d&rsquo;affaires ne sont pas attaqu&eacute;es par les g&eacute;ants du web. Du moins, pas encore&hellip;

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