Les évolutions réglementaires telles que la directive Services de paiement 2 (DSP 2), l’intensification de la concurrence, les nouvelles technologies – API, intelligence artificielle, etc. – ainsi que les nouvelles attentes des clients participent à l’accélération du développement de l’open banking. La rentabilité et la croissance d’une banque dépendent désormais de sa capacité à s’ouvrir à son écosystème et à proposer à ses clients une expérience globale pour les accompagner tout au long de leurs moments de vie.

1. Le crédit en France : un marché particulièrement impacté par l’open banking

Contrairement à la grande majorité des pays européens, asiatiques et américains, la France ne dispose pas de « credit bureau » ou « fichier positif » – ces informations partagées et utilisées pour chaque demandeur de financement comme les crédits détenus, historiques de remboursement ou encours. Ainsi, pour disposer d’un bon score de crédit, il est nécessaire de pouvoir notamment justifier de précédents emprunts remboursés ou en cours de remboursement sans incident. Les banques prêtent ainsi plus aisément à un souscripteur de crédit déjà connu et ayant une situation saine.

L’utilisation des données bancaires constitue donc en France une véritable rupture et une avancée majeure pour les acteurs du crédit. Cette rupture sera plus importante que dans les pays voisins qui bénéficient de bureaux de crédit matures et sophistiqués. L’open banking impactera les pratiques et méthodes pour évaluer le risque crédit et ouvrira l’accès aux données, non seulement aux acteurs historiques du crédit, mais également à de nouveaux entrants et aux FinTechs. Les barrières à l’entrée issues d’une dissymétrie d’accès à l’information seront donc levées. Le partage consenti de l’information agrégée des comptes bancaires des particuliers constituera une véritable alternative au fichier positif.

2. L’opportunité de générer de nouvelles sources de revenus

L’open banking se décline en trois stratégies distinctes et non exclusives, aux multiples applications dans le domaine du crédit (voir Schéma 1).

Stratégie Bank-as-a-Platform : proposer des offres de crédit « sur-mesure »

Il s’agit de davantage adapter et personnaliser les offres de crédit grâce aux données bancaires qui permettront de mieux « profiler » le client, d’identifier ses besoins, ses attentes et ses enjeux. L’analyse des données de paiement au cours de la vie du crédit permettra également de renforcer la capacité des établissements à identifier des changements structurels du profil des emprunteurs, pouvant non seulement matérialiser des impacts au niveau du profil de risque, mais aussi mettre en évidence des opportunités d’accompagnement financier anticipées et adaptées ;

Devenir le « partenaire de vie » du client : la vente d’un crédit n’est plus une fin en soi. L’enjeu est de dégager de la marge sur le long terme en proposant au client de souscrire à des produits connexes. Les nouvelles données bancaires captées seront clés pour pouvoir identifier les services et produits complémentaires qui permettront d’accompagner le client tout au long de ses moments de vie.

Stratégie Bank-as-a-Service : stimuler les souscriptions de crédit par la diversification des canaux de distribution

L’enjeu est de proposer au client l’offre de crédit au bon moment, sur la bonne interface. Par exemple, depuis le site internet de son concessionnaire automobile, le client disposera d’un bouton « souscrire un crédit automobile ». La souscription du crédit pourra directement être intégrée au sein du site internet du concessionnaire automobile (en marque blanche par exemple), ou le client pourra être redirigé de façon fluide vers le parcours de souscription de la banque. Ces parcours pourront également être répliqués en magasin : le vendeur automobile pourra directement souscrire le crédit du client depuis son logiciel de vente.

Stratégie Fournisseur de données : générer et monétiser des scores de crédit client

En dupliquant le modèle des bureaux de crédit, les banques pourraient monétiser des services de scoring client. L’API (Application Programming Interface) DSP2 d’agrégation de comptes permet d’accéder aux données bancaires des clients, et ainsi de construire les comportements financiers des emprunteurs. Certains établissements bancaires pourraient alors se spécialiser dans le calcul de scores de crédits, qu’ils mettraient à disposition de tiers, via des API, tout en respectant les exigences du Règlement général sur la protection des données (RGPD) à travers le consentement explicite du client. Les banques sont d’autant plus légitimes à proposer ce type de services que 62 % [1] des Français seraient prêts à partager davantage de données avec elles (contre moins de 30 % [2] pour les FinTechs et BigTechs).

Au-delà des activités de crédit, l’open banking ouvrira également le champ des possibles des activités de risques telles que l’assurance (assurance emprunteur, garantie locative, assurance IARD…), permettant de développer des scores de défaut ou encore des algorithmes capables de définir au plus juste des cotisations d’assurance en fonction du profil et des usages du client.

3. Les néobanques et Big Tech : des acteurs en pole position pour tirer parti de l’open banking

Jusqu’à présent, les néobanques étaient peu présentes sur le marché du crédit, et se différenciaient principalement par leur capacité à proposer des offres bancaires standards à prix réduits. Cependant, ce facteur de prix sera de moins en moins différenciant, la gratuité des offres bancaires devenant un standard du marché proposé par tous. De plus, la crise sanitaire du Covid-19 a mis en lumière l’absence d’offre de crédit chez la majorité des néobanques, notamment « pro », avec, de fait, l’impossibilité de distribuer à leurs clients professionnels les prêts garantis par l’État (PGE).

Face à ce constat, certaines néobanques, à l'instar de Qonto, ont déposé leurs dossiers de demande d’agrément d’établissement de crédit auprès de l’Autorité de contrôle prudentiel et de résolution (ACPR). L’arrivée des néobanques sur le marché du crédit est donc imminente. Leur force résidera dans leur capacité à proposer une expérience client digitale optimale, elle-même rendue possible par l’agilité de leurs systèmes d’information. Ces systèmes leur permettront d’intégrer rapidement et aisément des API tiers, par exemple les API d’information sur les comptes (Account Information Service Providers, AISP) pour collecter les données transactionnelles de leurs prospects et clients, sous réserve de leur consentement dans le cadre de la DSP2 et du RGPD, puis les analyser via des algorithmes dédiés, et ainsi construire des scorings adaptés. Elles pourront en outre détecter des opportunités de ventes connexes. Cette perspective est d’autant plus menaçante pour les acteurs traditionnels que les clients des néobanques sont les plus enclins à partager leurs données de paiement : près de 50 % des clients de néobanques utilisent un agrégateur de comptes, soit 35 points de pourcentage de plus que la population française [3].

La concurrence sur le marché du crédit pourrait encore s’intensifier lors de l’entrée imminente des Big Tech sur ce marché, à l’image d’Amazon qui a déjà investi dans différentes solutions de crédit telles que LendUp ou OnDeck. La capacité à « augmenter » chaque maillon de la chaîne de valeur du crédit par des technologies deviendra un axe concurrentiel clé des Big Tech. Pour conserver leur place, les banques traditionnelles devront mener un virage technologique, à l’image de l’assureur chinois Ping An, qui a décidé en 2007 de devenir avant tout une plate-forme technologique proposant à des tiers des modules techniques de front, middle et back office assurantiel.

On peut également citer les nouveaux acteurs, FinTechs et start-up, qui s’engagent davantage et avec agilité sur le marché du crédit. Budget Insight et Algoan ont par exemple créé l’offre Sauvezmoncrédit.com, qui dans le contexte de Covid-19, accompagne gratuitement les particuliers dans la renégociation ou le rééchelonnement de leur crédit à partir de l’analyse de leurs données bancaires.

4. Un contexte Covid-19 qui remet des sujets de fond sur le devant de la scène bancaire

Indépendamment de la nécessité de trouver de nouveaux leviers de développement, le contexte de la crise en cours porte son lot de challenges à court terme sur la chaîne de gestion des crédits.

À l’octroi d’abord, force est de constater que la majeure partie des modèles de notations actuels ne permettent pas de disposer de mesures de risque pertinentes. Quel que soit le segment de client ou de produit, les modèles de notation présupposent que le risque à venir peut être déduit de ce qui a été observé au cours d’un historique plus ou moins long. Si cette hypothèse est raisonnable la plupart du temps, elle ne l’est plus lorsqu’une rupture conjoncturelle brusque se produit et bouleverse les cartes brutalement, sans différenciation particulière. Et c’est bien ce qui se passe dans le contexte de la crise sanitaire. Des entreprises, PME, individus apparemment sans souci particulier mais ayant la malchance d’appartenir à des secteurs plus impactés par la cessation d’activité, passent d’une situation en risque plus qu’acceptable à une catégorie d’exposition sinistrée. La question épineuse qui se pose pour les banques est donc de définir dans quelle mesure elles peuvent continuer à financer ces « anciens bons clients », sans prendre de risque trop important. L’utilisation des données « open banking » peut dans ce cas précis prendre en compte efficacement la situation à date de ce client, son activité courante, en sous-pondérant au moins temporairement les données historiques.

La nécessité d’optimiser les dispositifs d’octroi fait d’ailleurs écho aux dispositions attendues dans le cadre des guidelines de l'Autorité bancaire européenne (EBA) [4] sur la « Loan origination » dans le courant du mois de mai. Ces dispositions visent notamment à prévenir des situations de surendettement et de passage en défauts rapides après l’octroi et mettent en avant la capacité attendue des banques à disposer de tarifications cohérentes au regard des risques encourus.

Par ailleurs, les créances placées sous moratoires ou autres restructurations sont difficiles à distinguer puisqu’aucune activité ne se produit, par nature. Pour autant, elles ne sont pas toutes comparables en termes de risque à venir, et les banques doivent être capables de les différencier pour mettre en place des actions de gestion appropriées. Là encore, les données open banking peuvent permettre de différencier des clients structurellement en risque de ceux pour lesquels l’activité reprend progressivement. Par exemple, en analysant les flux de paiement client-fournisseurs, ou les variations de dépenses de manière plus dynamique. Post-crise, le même type de fonctionnement pourra permettre de disposer d’indicateurs de mise en alerte dynamiques permettant le déploiement d’une gestion des créances non performantes plus réactive.

Conclusion

Ouverture des données bancaires, arrivée de nouveaux acteurs, concurrence accrue, nécessité d’identifier de nouveaux relais de croissance et de nouvelles sources de revenus… Tels sont les défis que les acteurs du crédit doivent aujourd’hui relever. L’utilisation croissante du digital par les Français, le développement des API, le partage croissant des données, et l’optimisation des algorithmes d’intelligence artificielle accéléreront cette transformation. Les banques doivent d’ores et déjà anticiper les impacts de l’open banking sur leurs activités de crédit, et identifier les relais de croissance et d’enrichissement de leur offre qui leur permettront de rester des acteurs de poids dans un marché en mutation.