• Print
  • Decrease text size
  • Reset text size
  • Larger text size
03/06/2019

CIB : enjeux de l'innovation pour les financements structurés

L’évolution de la demande et le développement de technologies favorisent l’évolution des modèles, la chaîne de valeur des financements structurés ne faisant pas exception à la règle. Dans un contexte de digitalisation accrue, les nombreux processus manuels de ce secteur de l’industrie financière, ainsi que la dématérialisation encore peu présente, sont autant d’opportunités à saisir.

Un secteur sous pression et des défis qui imposent une transformation radicale

Le secteur de la banque de financement et d’investissement fait face aujourd’hui à de nombreux défis dus à l’évolution de son environnement. A l’instar des autres secteurs, ce secteur subit la pression grandissante des règlementations, toujours plus nombreuses et exigeantes en matière de reporting, de transparence et de protection du client (Bâle, MiFid 2, BCBS 239, BMR[1], etc.). Par ailleurs, le besoin du client a évolué et s’oriente aujourd’hui vers un service personnalisé et une visibilité à chaque instant sur l’évolution de son projet, le tout pour un prix raisonnable et justifié. A cela s’ajoute la concurrence des marchés qui offrent aux entreprises une solution de financement désintermédiée, ainsi que la réforme des taux monétaires qui pourrait fragiliser cet écosystème.

Défis et impacts – Financements structurés

Increase of Client’s needs and expectations Focus on fair pricing supported by high quality of operations servicing Strong request for personalized and tailor-made services  High demand for real-time information and visibility on operations Expecting new technology integration in credit chainNew Regulations and banking Requirements Review of regulatory capital requirements and liquidity framework – eg: Basel IV Reinforcement of transparency and client protection –eg: MiFid II Strengthening of risk data management and risk reporting – eg: BCBS 239, GDPRIncreasing pressure on cost to operate and improved operational risk management Review of heavy process and procedures slowing process efficiency Pressure puts on process simplification and STP – end of redundancies, chain breakage, team heterogeneity…New technologies challenging internal IT architecture Increasing need of process automation and integration of new technologies in the credit chain – as opposed to Growing obsolete IT systems and shadow IT High interest in efficient and reliable Data Management

Digitaliser les processus pour se concentrer sur l’expérience client

Dans ce contexte, les acteurs du secteur ont donc tout intérêt à optimiser chaque étape de la chaine de valeur du financement, réduisant ainsi les coûts de fonctionnement depuis le Front Office où se construit l’opération de financement en relation directe avec le client, jusqu’au Back Office en charge du closing, de l’administration et au besoin de sa restructuration du financement.

Concrètement cela passe par l’automatisation des tâches les plus répétitives via l’introduction du RPA[2] qui présente le double avantage d’industrialiser les processus tout en réduisant le risque associé. Les départements Opérations des banques d’investissement concentrent une importante charge de travaux manuels et répétitifs propices à la mise en place d’un robot virtuel qui reproduirait les tâches humaines à faible valeur ajoutée.

A titre d’exemple, les processus KYC[3] de connaissance client sont particulièrement chronophages bien qu’indispensables d’un point de vue Conformité. Leur automatisation via le RPA accélère le processus d’entrée en relation, limite le risque d’erreur et améliore d’expérience client puisque l’interlocuteur bancaire gagne en productivité et alloue son énergie à des tâches analytiques ou décisionnelles à plus forte valeur ajoutée.

Chaîne de valeur type d'une opération de financement structuré – Opportunités d’optimisation

De façon similaire, on retrouve à plusieurs niveaux de la chaine de valeur des étapes répétitives susceptibles d’être automatisées :

En matière de gestion du risque :

- L’ensemble des reportings Conformité / Règlementaires dont la précision serait accrue,

- Les analyses régulières des tendances du marché et des prix qui gagneraient progressivement en précision et en pertinence grâce au Machine Learning

En matière de suivi de la transaction et de la relation client :

- Les reportings aux investisseurs dont le calcul serait réalisé automatiquement avec à la clé un gain de temps et de précision, en particulier pour les transactions les plus complexes

- Le transfert d’information aux investisseurs à toutes fins utiles (santé financière de l'emprunteur / cote de crédit, probabilité de défaut…)

Si optimiser les process en interne est un point essentiel, ce n’est cependant pas le seul levier actionnable pour améliorer et renforcer le modèle des financements structurés ; les interactions entre les parties prenantes sont également à revoir.

Optimiser les interactions entre parties prenantes d’une opération

Chacun des acteurs d’une même opération financière possède un mode de fonctionnement qui lui est propre et les moyens mis en œuvre pour assurer leur communication ne sont pas structurés : courrier, email, fax, téléphone… ne permettent pas un suivi et une traçabilité optimaux.

Pour pallier ce problème et faciliter les interactions entre parties prenantes, des plateformes uniques de centralisation des deals voient le jour. Via ces plateformes, les banques peuvent communiquer entre elles mais aussi interagir avec le client et gérer les différentes étapes liées au cycle de vie d’un financement : demande et optimisation du financement, gestion de portefeuille, deal monitoring…

Loansquare a développé une plateforme centralisée reliant investisseurs et clients en matière de financement structuré. La plateforme regroupe les demandes de financement sur un point d'entrée unique et permet aux acteurs de comparer les offres de financement pour un choix optimisé. L'API est dotée d'une fonction de gestion de portefeuille et de contrats, permettant aux entreprises d'intégrer automatiquement les documents dans le système d'information ou d'obtenir une meilleure visibilité sur les délais contractuels.

A la clé, des échanges facilités et traçables, un gain de temps et d’attractivité pour séduire une nouvelle catégorie de clients plus exigeants en quête de transparence et de simplicité. Ainsi, les processus redondants sont digitalisés et les échanges entre parties prenantes sont rendus plus fluides et efficaces. Mais un autre élément reste à exploiter : la donnée. Présente à tous les niveaux de la chaine de valeur, stockée mais trop souvent inexploitée, elle est pourtant la source de nombreuses innovations.

La donnée : un actif à exploiter

Structurer et analyser les données disponibles tout au long de la chaîne de valeur d’un financement représente une source majeure et précieuse d’information exploitable à chaque étape de ce cycle de vie. Bien que dans une industrie financière en pleine mutation, les BFIs soient amenées à repenser leur offre de financements structurés pour répondre aux nouvelles attentes et aux exigences de leurs clients : la donnée peut être utilisée dans le cadre du suivi et de la gestion au jour le jour des opérations. On pense entre autres aux chatbots, ces robot-logiciels utilisant un service de conversations automatisées pour dialoguer avec un individu, qui peuvent présenter un réel intérêt au sein du cycle de vie lié à la gestion d’un client ou d’un produit dans la chaîne FO-to-BO.

Un peu plus en aval de la chaîne de valeur, c’est le suivi des risques qui se trouve facilité et accéléré par le recours à des plateformes reposant, entre autres, sur une intelligence artificielle afin de collecter, analyser et de structurer les données financières disponibles.

Sinequa est une plateforme qui utilise la recherche et l'analyse cognitive pour collecter, analyser, structurer et fournir des données financières aux investisseurs et aux institutions financières. La société utilise plus de 180 connecteurs pour extraire rapidement des données et fournir une analyse approfondie du contenu, basée sur le traitement du langage naturel. La plate-forme intègre un service d’intelligence artificielle (Reconnaissance Optique de Caractères - OCR, Speech to Text,...) et gère une large bibliothèque de bases de données archivées.

Par ailleurs, les synergies entre lignes métiers CIB pourraient être exploitables dès l’entrée en relation et la collecte d’information associée. La connaissance client pourrait être renforcée via l’introduction de l’IA dans les applications cognitives, mais aussi via la création d’une base CRM qui constituerait une interface internationale entre investisseurs et emprunteurs.

Sia Partners

Notes & Références:

[1] EU Benchmar Regulation

[2] Robotic Process Automation

[3] Know Your Customer

0 commentaire
Poster un commentaire

Plain text

  • Aucune balise HTML autorisée.
  • Les adresses de pages web et de courriels sont transformées en liens automatiquement.
  • Les lignes et les paragraphes vont à la ligne automatiquement.
Image CAPTCHA
Saisissez les caractères affichés dans l'image.
Back to Top