BIG DATA : agilité maximale et coûts minimaux
Application à la finance de marché

Convaincre les dépar­te­ments Infor­ma­tique des grandes banques de chan­ger de tech­no­lo­gie relève sou­vent de la « mis­sion impos­sible ». C’est cepen­dant ce défi qu’a rele­vé Ste­phane Rio (91) en fon­dant la Fin­tech ICA en 2015. Actuel­le­ment, il tra­vaille même en par­te­na­riat avec ces direc­tions leur per­met­tant de s’approcher au plus près des besoins des uti­li­sa­teurs et de résoudre leurs pro­blé­ma­tiques. La solu­tion qu’il pro­pose est en effet un total « Game Chan­ger » pour exploi­ter une quan­ti­té illi­mi­tée de don­nées au niveau le plus gra­nu­laire tout en dimi­nuant les coûts d’infrastructure et d’exploitation, et cette solu­tion pour­rait aus­si s’appliquer à d’autres industries.

Vous mettez l’analyse et l’exploitation des données au service du monde financier aussi bien sur des problématiques réglementaires, de risque ou de conformité. Dites-nous en plus ?

Aujourd’hui, les contraintes régle­men­taires et métiers obligent les banques à tra­vailler chaque jour avec des mil­liards de don­nées qui doivent non seule­ment être cer­ti­fiées et sto­ckées, mais éga­le­ment ana­ly­sées fine­ment, afin de mieux gérer les risques et de mieux les repor­ter. Concrè­te­ment, pour répondre aux nou­velles exi­gences de cal­culs de fonds propres qui vont être implé­men­tées pro­chai­ne­ment par la règle­men­ta­tion FRTB (Fun­da­men­tal Review of the Tra­ding Book), une banque doit sto­cker tous les jours plus de 100 mil­liards d’indicateurs. Avec FRTB, le régu­la­teur sou­haite que chaque banque soit capable non seule­ment de four­nir ces don­nées, mais éga­le­ment d’expliquer les com­po­santes des résul­tats four­nis, et c’est là un chan­ge­ment radi­cal : l’important n’est plus le seul résul­tat, les étapes et les résul­tats inter­mé­diaires jouent éga­le­ment un rôle pré­pon­dé­rant. Cet appro­fon­dis­se­ment des chiffres per­met de mieux gérer au quo­ti­dien les risques, qui, dans un envi­ron­ne­ment dif­fi­cile de taux très bas, de faibles marges et de crise sani­taire et éco­no­mique, néces­sitent un pilo­tage de plus en plus fin.

Jusque-là, les seules tech­no­lo­gies à dis­po­si­tion des ins­ti­tu­tions finan­cières étaient basées sur la mise en mémoire des don­nées. Or, avec l’explosion de la quan­ti­té de don­nées, il devient impos­sible tant tech­ni­que­ment qu’économiquement, de conser­ver ces tech­no­lo­gies. C’est ce constat qui a été le point de départ de notre réflexion et qui nous a menés à repen­ser tota­le­ment les para­digmes connus. Nous avons donc déve­lop­pé une solu­tion s’appuyant sur une infra­struc­ture stan­dard (donc peu oné­reuse et facile d’accès), “sca­lable” à l’infini et très orien­tée métier : elle apporte aux uti­li­sa­teurs finaux un accès intui­tif, facile et ins­tan­ta­né aux don­nées, et ce, sans exper­tise IT spé­ci­fique. Cette solu­tion est donc un vec­teur essen­tiel de créa­tion de valeur et de réduc­tion de coûts opé­ra­tion­nels (on réduit, par exemple, le coût de l’infrastructure néces­saire d’un fac­teur de 20 à 50).

Pouvez-vous nous donner des exemples de problématiques auxquelles vous répondez ? 

Notre sec­teur d’application étant les ins­ti­tu­tions finan­cières et notam­ment les banques, nous nous atta­chons à résoudre des enjeux spé­ci­fiques mais majeurs de ce sec­teur. Ain­si, dans les domaines cri­tiques de la ges­tion et de l’optimisation du capi­tal et de la liqui­di­té, notre solu­tion va per­mettre de com­prendre, ana­ly­ser, opti­mi­ser et allouer ces res­sources avec un niveau d’information et de pré­ci­sions qui n’étaient pas dis­po­nibles auparavant. 

En amont, les banques doivent accor­der une très grande impor­tance à la qua­li­té des don­nées et des résul­tats. En effet, pour une banque, tra­vailler sur la base de chiffres erro­nés peut avoir des consé­quences majeures sur la ges­tion de ses risques, de son capi­tal et/ou de sa liqui­di­té mais aus­si dans la rela­tion avec son régu­la­teur (péna­li­tés, répu­ta­tion…). Notre outil est capable de tra­cer pas à pas les étapes du résul­tat final, qui est ain­si décom­po­sé en élé­ments inter­mé­diaires, et per­met donc de détec­ter les erreurs plus faci­le­ment et d’améliorer for­te­ment la cer­ti­fi­ca­tion des don­nées. Notre solu­tion va aus­si don­ner la capa­ci­té de simu­ler ou de répondre rapi­de­ment à des chan­ge­ments de modèles régle­men­taires, des pro­ces­sus qui durent habi­tuel­le­ment des mois. Aujourd’hui, avec notre outil, les experts-risques vont pou­voir faire leurs simu­la­tions seuls en quelques heures ou en quelques jours. Fin­tech ICA agit ain­si sur les deux leviers clés : d’une part, la créa­tion de valeur en appor­tant plus d’ « intel­li­gence » sur l’analyse et plus de réac­ti­vi­té sur l’activité et d’autre part, la réduc­tion des coûts, en dimi­nuant le poids des infra­struc­tures et la mobi­li­sa­tion des res­sources humaines.

Pour les acteurs du monde financier, quels sont les avantages d’adopter une démarche construite autour de l’exploi- tation des données ?

La vraie ques­tion n’est plus la per­ti­nence de l’exploitation des don­nées (indu­bi­table) mais celle de l’accès à la gra­nu­la­ri­té, l’autonomie des uti­li­sa­teurs et le niveau d’interactivité (temps de réponse). Les stra­té­gies de Big Data sont aujourd’hui pré­sentes chez tous les acteurs finan­ciers. Mais si cer­tains d’entre eux savent sto­cker leurs don­nées, ils ont des dif­fi­cul­tés impor­tantes à les exploi­ter effi­ca­ce­ment. Par exemple, les « data­lakes », solu­tion de sto­ckage éprou­vée, per­mettent aux infor­ma­ti­ciens d’écrire des pro­grammes mais les résul­tats sont déli­vrés en mode “batch” dans des délais très longs. Or, une exploi­ta­tion des don­nées effi­ciente doit per­mettre aux uti­li­sa­teurs finaux d’interroger toutes ces don­nées, seuls, de manière intui­tive, dans des délais de réponse d’une à deux secondes. C’est en fai­sant ce constat que nos clients ont déci­dé de chan­ger de tech­no­lo­gie et ont choi­si notre solution.

Les nouvelles technologies sont au cœur de votre activité. Quelles sont celles qui vous intéressent et comment capitalisez-vous sur cette dimension pour faire évoluer votre offre ? 

La tech­no­lo­gie est évi­dem­ment clé, mais ne s’intéresser qu’à la tech­no­lo­gie c’est se trom­per de bataille. Il faut bien com­prendre les besoins pour faire les bons choix et les bons com­pro­mis, et notre valeur ajou­tée c’est d’avoir jume­lé exper­tise tech­no­lo­gique et métier.

Aujourd’hui, nous sommes dans un envi­ron­ne­ment où les tech­no­lo­gies du Big Data deviennent mûres mais où il n’existe pas de solu­tion uni­ver­selle : il y a autant de « bonnes » tech­no­lo­gies que de types d’utilisations. C’est pour­quoi nous nous sommes spé­cia­li­sés dans les ins­ti­tu­tions finan­cières : notre par­faite maî­trise de l’aspect métier nous a per­mis de faire les bons choix et recru­ter les experts des tech­no­lo­gies adap­tées les plus per­for­mantes. Chez Fin­tech ICA, nous sommes les seuls dans cette indus­trie à maî­tri­ser ces deux aspects, et c’est ce qui fait notre suc­cès. Nous appor­tons une manière de tra­vailler véri­ta­ble­ment inno­vante. Ces trans­for­ma­tions pro­fondes sont ren­dues tech­ni­que­ment pos­sibles dans des temps records et avec un ROI de moins d’un an car notre solu­tion a été conçue ‑en par­te­na­riat avec de grandes banques telles que la Socié­té Géné­rale- pour s’intégrer très faci­le­ment dans l’architecture de leur Sys­tème d’Informations (une ins­tal­la­tion se fait en quelques jours, et après quelques semaines, les uti­li­sa­teurs peuvent déjà accé­der effi­ca­ce­ment à toutes leurs données).

En parallèle, quels sont les sujets qui mobilisent Fintech ICA actuellement ?

Nous avons déjà implé­men­té notre solu­tion dans des banques de pre­mier rang autour de sujets essen­tiel­le­ment liés aux risques de mar­ché, de cré­dit et de liqui­di­té, et nous réflé­chis­sons actuel­le­ment avec elles à l’extension à d’autres usages très sem­blables, comme les pro­blé­ma­tiques rela­tives à la « com­pliance », et pour les­quelles notre solu­tion per­met de mettre en place des signaux d’alerte effi­cients grâce à l’utilisation des don­nées les plus gra­nu­laires.

Par ailleurs, d’autres acteurs finan­ciers (hedge funds, assu­rances, ou asset mana­gers) nous ont éga­le­ment sol­li­ci­tés pour des pro­blé­ma­tiques très simi­laires à celles des banques. Plus géné­ra­le­ment, ces sujets de mani­pu­la­tion en temps réel de Big Data concernent tout autant d’autres indus­tries. Je serais donc ravi d’échanger avec des per­sonnes ren­con­trant ces pro­blé­ma­tiques sur des domaines fonc­tion­nels que je connais moins. 

L’autre sujet qui mobi­lise Fin­tech ICA est celui de l’hyper crois­sance : aujourd’hui nous avons le luxe d’avoir ce pro­blème à gérer et non pas celui de décrois­sance liée à la crise sani­taire. Cette der­nière a même mis sur le devant de la scène la néces­si­té d’une meilleure ges­tion des risques et d’une réduc­tion des coûts, qui sont les points forts de notre pro­po­si­tion de valeur. Pour répondre à nos besoins de crois­sance, nous recru­tons actuel­le­ment pour notre R&D à Paris sur des tech­no­lo­gies de Big Data (déve­lop­peurs sca­la, déve­lop­peurs web data engi­neer, devops, pro­duct mana­ge­ment…), et pour notre déve­lop­pe­ment com­mer­cial, à Londres, et dès 2021, en Asie et à New-York. J’en pro­fite d’ailleurs pour faire un petit appel à can­di­da­ture à mes cama­rades tant aux nou­veaux diplô­més qu’à des pro­fils seniors experts de la data et/ou des mar­chés finan­ciers, des assu­rances, ou de la ges­tion d’actifs…

Pour en savoir plus : https://www.the-ica.com/

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