Le pari de l’innovation

Le paysage bancaire français reste dominé par le modèle de « banque universelle », toujours aussi résistant dans la tempête. Ces dernières années, de nombreuses néobanques ont fait leur apparition sur ce marché, concurrençant les banques en lignes déjà présentes et universelles. Si leurs modèles opérationnels sont très différents, elles ont en commun l’objectif capital et affiché d’améliorer leurs niveaux de rentabilité. L’innovation et les révolutions technologiques sont un levier formidable pour y parvenir.

Les six grands groupes bancaires français, BNP Paribas, BPCE, Crédit Agricole, Crédit Mutuel, La Banque Postale et Société Générale concentrent plus de 80 % des actifs du secteur bancaire selon les données de l’Autorité de contrôle prudentiel et de résolution (ACPR), avec des parts de marché dominantes sur certains métiers (collecte de l’épargne bancaire, assurance vie). Ces banques s’appuient sur la diversification de leurs activités de banque de détail et de financement, au service des clientèles de particuliers, professionnels et entreprises, avec des marchés forts en France et une présence significative à l’international.

Ce modèle est capable d’absorber les chocs économiques et systémiques, mais les banques universelles peinent aujourd’hui à trouver des relais de croissance sur leurs activités de détail. À titre d’exemple, le crédit immobilier reste avant tout un moyen de fidéliser les clients, avec des taux très bas. L’épargne réglementée, dont la collecte a beaucoup progressé ces derniers mois, pèse sur la rentabilité.

Enfin, les coefficients d’exploitation des grands groupes bancaires restent élevés par rapport aux autres en Europe. Deux raisons à cela : le poids du réseau d’agences, très développé en France, et celui des vieux systèmes d’information, qui reste élevé, malgré les nombreux investissements pour digitaliser la banque et développer le self-care.

En France, le modèle des banques digitales regroupe quant à lui deux grandes familles :

– les banques en ligne adossées à un grand groupe cherchent à capter une clientèle nouvelle, sans cannibaliser leur fonds de commerce. Leur modèle opérationnel hybride est à géométrie variable, de la simple consolidation comptable (banque opérationnellement indépendante) à des modèles « vitrine » (interface digitale/banque opérée par la maison mère) ;

– les néobanques, qui sont nativement digitales.

Indépendantes des grands groupes, affranchies du poids du passé, avec un modèle opérationnel propre, ces dernières se caractérisent par :

– un positionnement sur la clientèle de particuliers ou des professionnels, pour l’essentiel ;

– une offre des services 100 % digitale, avec une large part faite aux innovations et une agilité remarquable (paiements, micro-produits, services non bancaires) ;

– une offre bancaire limitée (peu de crédit ou produits complexes) ;

– une structure de coût allégée ;

– des systèmes conçus nativement pour la banque distante.

La recrudescence, ces dernières années, des banques digitales crée une concurrence et une pression sans précédent : l’acquisition de clients reste un enjeu fort, alors même que l’offre tend à converger et se banaliser. Pour les banques en ligne, atteindre une taille critique et une offre de services élargie est essentiel pour peser durablement.

Banques universelles et digitales continueront à coexister en France. Les consommateurs, multibancarisés, cherchent des garanties et de la sécurité auprès des grands groupes bancaires... et de l’innovation, des services spécifiques à moindre coût auprès des néobanques. Tous ces établissements ont en commun de devoir relever le défi de la rentabilité et les évolutions technologiques actuelles constituent pour elles un formidable levier.

L’ouverture des banques à des écosystèmes plus larges de partenaires et IT accélère les transformations des modèles opérationnels et des technologies. À cette tendance de fond, s’ajoutent plusieurs innovations qui vont durablement transformer la banque : les technologies du type intelligence artificielle (IA), en particulier l’IA générative ; l’exploitation analytique et prédictive des données ; l’informatique quantique, prochaine grande révolution technologique.

Open banking

Les métiers de la banque s’exercent de plus en plus au sein d’un écosystème ouvert. Les architectures dites open banking deviennent donc nécessaires pour offrir les services au-delà des réseaux de distribution traditionnels à de nouveaux partenaires tiers, distributeurs en mode « BtoBtoC ». Les banques construisent ainsi des catalogues d’offres qui intègrent des services en dehors de la sphère financière, avec un panel de services plus large à leurs clients et couvrant différents univers de besoins (logement, mobilité, santé...). Sur la base de ce modèle, les banques proposeront des services de crédit, d’assurance de crédit ou du bien dès l’achat de l’équipement (mode affinitaire associé aux achats) en s’intégrant au processus de vente du partenaire.

Intelligence artificielle et automatisation

Devant la multiplicité des produits et des offres, et leur technicité de plus en plus forte, les conseillers en agence apparaissent de moins en moins pointus et précis sur l’ensemble des propositions. Les technologies comme l’IA leur fournissent un accompagnement et conduisent à promouvoir un véritable « conseiller augmenté ». En proposant des offres ciblées et en fournissant une information claire, des recommandations personnalisées, sous des formes accessibles aux clients, les IA génératives renforceront largement l’efficacité des équipes commerciales en agence.

De même, la donnée reste au cœur des processus bancaires. Progressivement, le système d’information (SI) bancaire s’enrichit et passe d’une vision globalisée du client à l’enrichissement de l’hyperpersonnalisation. L’exploitation de modèles prédictifs donne également la possibilité d’identifier certains comportements suspects, afin d’agir en amont d’une fraude.

Informatique quantique

Les institutions financières commencent à explorer les possibilités de l’informatique quantique, à la fois pour accélérer des calculs extrêmement compliqués et pour améliorer leur usage.

Trois catégories sont à l’étude :

– vers des algorithmes plus performants : les fortes capacités de calcul accélèrent les algorithmes de type simulation Monte-Carlo utilisés dans les domaines de l’analyse des risques, la tarification des options ou de produits dérivés, l’analyse des risques d’investissement, la gestion de portefeuilles, le hedging, etc. ;

– une analyse de volumes de données gigantesques : les traitements ayant recours à des volumes de données massifs se trouvent facilités, comme la construction de scores de risque (crédit, investissement, assurance...) ou l’identification de signaux faibles dans les données qui peuvent révéler des comportements irréguliers et des fraudes de type LCB/FT (lutte contre le blanchiment de capitaux et le financement du terrorisme) ;

– cybersécurité : les nouvelles défenses puissantes pour se protéger des futures attaques cyber. La distribution de clés quantiques pourra aider à mieux protéger les canaux de communication. De nouveaux mécanismes de cryptographie sont à l’étude et semblent d’ores et déjà résister aux attaques de l’informatique quantique.

Enfin, les nouvelles réglementations RSE visent également à connaître l’impact carbone et environnemental des clients, ainsi que leurs souhaits en matière d’exposition de leur investissement. Cela oblige les banques à repenser leur processus de prise de connaissance des besoins et aspirations des clients en matière d’exposition : en amont, en proposant des investissements plus durables, au détriment d’investissements sur des sociétés et des fonds plus exposés au carbone ; en aval, en produisant des éléments de reporting qui mettent en exergue les investissements durables.

Ces approches doivent tenir compte des critères financiers habituels mais aussi intégrer des facteurs environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG) dans les décisions d’investissement.

Toutes ces évolutions technologiques permettront sûrement d’inventer le modèle bancaire de demain.