Cet article appartient au dossier : Prospective 2016 - Banque, finance, assurance.

Cahier techno

Big Data et NATU : les challenges à relever seront techniques

Tendances de fond depuis quelques années, les possibilités du Big Data d’un côté et l’émergence de nouveaux modèles de consommation de l’autre arrivent à maturité. La prochaine révolution en vue sera technologique.

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Revue Banque n°791

Numéro double 791-792 : Rétrospective 2015 - Prospective 2016

En 2015, les start-up liées à la finance sont entrées dans le dictionnaire sous le nom de FinTech ; en 2016, ces entreprises seront encore plus présentes. Elles s’inspirent des modèles des NATU (Netflix, Airbnb, Tesla et Uber), successeurs des GAFA (Google, Apple, Facebook, Amazon), comme nouveaux rois proclamés d’Internet. Les GAFA se sont tous essayés aux services financiers, avec plus ou moins de bonheur, sans réussir jusqu’à présent à déboulonner le modèle bancaire, mais en le forçant à s’adapter. Les NATU sont certes moins importants financièrement, mais ils ont complètement changé la donne des marchés sur lesquels ils se sont imposés. Comment ? En s’affranchissant totalement des carcans traditionnels : alors qu’AirBnB n’a aucun parc immobilier en propre, qu’Uber n’est qu’une plate-forme de prise de rendez-vous, l’hôtellerie et les services de taxis souffrent pourtant durement de leur arrivée.

Combien de temps faudra-t-il pour que l’une de ces FinTech trouve la solution pour changer totalement la donne en matière d’offre bancaire ? Plus que jamais, en 2016, les banques devront rester à l’affût des innovations technologiques, même si celles-ci ne concernent a priori qu’un marché de niche.

La donnée comme moteur de mutation

Une des solutions pour évoluer plus vite, que l’on soit une grande banque installée depuis longtemps ou une start-up de la finance, réside dans une meilleure exploitation des données. Si les banques sont bien conscientes des possibilités liées au Big Data, elles se heurtent aussi à des difficultés importantes pour sa mise en œuvre au sein même de leurs organisations, du fait de contraintes techniques, structurelles et légales. Il faudra arriver à contourner ces blocages et rapidement. Les start-up, ayant souvent un passif technologique moins important, se construisent, elles, en intégrant les outils nécessaires pour optimiser l’exploitation des données. De plus, pour compenser un manque de données internes, elles n’hésiteront pas à se tourner vers l’Open Data. En effet, les organismes publics sont nombreux à libérer leurs données sur des sujets extrêmement variés (des résultats électoraux circonscription par circonscription aux variations du volume sonore en environnement urbain, immeuble par immeuble). Les sociétés agrégeant ces données pour elles-mêmes ou pour des tiers pourront en tirer des enseignements et de nouveaux services qui restent encore à inventer. Le rôle des Data Scientists devrait donc prendre une place de plus en plus importante dans l’organigramme bancaire.

 

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