Au rythme de la numérisation, le suffixe « Tech » est entré dans notre langage courant. Tout d’abord par les FinTech, mais aussi par l’HealthTech, la LegalTech ; aujourd’hui ce sont les RegTech qui font parler d’elles. Peut-être moins explicites dans leur dénomination, ce sont des solutions qui visent à utiliser la technologie pour faciliter la vie des entreprises face à la multitude de contraintes réglementaires auxquelles elles sont confrontées.
Pourquoi les RegTech sont-elles nées ?
La naissance actuelle des startups de la RegTech, a été conditionnée par le contexte économique et technologique de la dernière décennie. En effet, la crise des subprimes et ses dérives endogènes ont entraîné une vague de mesures régulatrices. Les objectifs principaux de la régulation sont le maintien de la confiance envers le marché, la stabilité financière et la protection du consommateur. Il est aussi important de noter que les problématiques concernant le blanchiment et le financement du terrorisme entre dans ces mesures. Ces dernières ne sont pas à sous-estimer pour les entreprises car ce sont des points fastidieux en terme de vérification et à fort potentiel risque en terme d’image.
À quels besoins les RegTech répondent-elles ?
Dans ce cadre, les entreprises en ce domaine travaillent sur l’amélioration, de manière automatisée, de la gestion des risques financiers, managériaux et légaux. Cela passe par une optimisation de l’utilisation de la Big Data des firmes grâce aux intelligences artificielles. L’objectif est d’anticiper les risques afin de faciliter leur traitement. À terme, ceci permettrait de prévenir des dépenses ou des pertes lourdes en améliorant le retour sur investissement de ces technologies. Comme les FinTech, les PayTech, et toutes les autres activités où ce suffixe est adapté, les RegTech sont un exemple d’industrie qui connaît un changement radical lorsqu’elles cohabitent avec du software.
Un développement encore récent
Les premières solutions de RegTech sont alors apparus dans les fonds d’investissements. Par le biais du deep learning, elles étudient les comportements des traders et anticipent les comportements en dehors du cadre légal. Ce besoin d’automatisation dans le domaine de la régulation est attribuable à plusieurs facteurs endogènes à l’économie de marché. Tout d’abord, la crise de 2008 a forcé les grands acteurs à collecter et contrôler, dans une logique de transparence, bien plus de données (MiFID II) qu’auparavant. L’environnement est alors idéal pour offrir du monitoring à partir d’intelligences artificielles. De plus, les normes de régulation se sont durcies dans le but de protéger au maximum les dérives du marché et permettre une plus grande stabilité financière.
La plateforme Sybenetix entre tout à fait dans cette gamme de services basés sur la prédiction des risques. Elle propose une solution couplée de data visualisation et d’études comportementales. Le tout est réalisé par intelligence artificielle afin d’améliorer les performances financières des méthodes traditionnelles tout en prenant en compte la gestion des réactions humaines. L’objectif de cet outil de monitoring est de réduire au maximum les comportements à risque. De plus, ce dernier prend en compte les mesures régulatrices dans le milieu de la finance afin d’avancer de manière pérenne au sein du cadre juridique en constante évolution, le tout en prévenant la fraude.
Quelles technologies sont utilisées par les RegTech ?
Les technologies utilisées dans la RegTech sont variées et ont pour but de répondre à toutes les problématiques de sécurisation et de contrôle. Certaines entreprises se préoccupent par exemple de la transmission des données financières entre les individus et institutions. Pour cela, elles utilisent le cloud computing et l’open data. Tandis que d’autres se focalisent sur les études comportementales et l’aide à la décision. Des intelligences artificielles sont alors développées afin de modéliser les processus de prise de décision.
Dans ce cas, les RegTech ont pour objectif d’emmener plus loin les technologies développées par les FinTech à propos des indicateurs de performance. En effet, elles couplent ces derniers avec des insights comportementaux personnalisés et une compréhension des cadres légaux afin de réaliser un véritable management des risques en temps réel. C’est en ce sens que le cabinet Deloitte, dans son étude des Regtech, les qualifie comme « les nouvelles FinTech ». Dans la même logique, ce nouveau domaine emprunte des technologies aux PayTech en incluant le contrôle biométrique afin de sécuriser la circulation de données.
Les RegTech en action
- Ayasdi : L’entreprise propose un service de modélisation, d’analyse de scénarios et de prédiction à destination des banques. L’intérêt est d’optimiser les stress tests, ces simulations visant à déterminer les comportements d’un portefeuille en fonction de la situation financière sur le marché. Ces tests sont largement utilisés depuis la crise des subprimes afin de prévenir les situations comme celle de Lehman Brothers. Or l’outil développé par Ayashi fonctionne par machine learning afin de dénicher des opportunités et des risques. Elle est, par exemple, capable d’optimiser l’investissement, de construire une structure de risque en diversifiant et de détecter des fraudes. De plus, il participe au management des relations verticales et horizontales des institutions financières afin de déceler les comportements à risques. Ce système répondant aux questions posés en 2008, il s’inscrit dans une logique de transparence et de légalité au sein des marchés financiers.
- Onfido: Cette entreprise est spécialisée dans l’identification en ligne, par machine learning, elle propose des solutions de reconnaissances d’identité et de documents. De plus, l’outil permet de réaliser des vérifications automatisées quant aux informations financières de la personne. Ces systèmes d’identification s‘intègrent dans le processus de régulation. Ils peuvent être d’une grande utilité pour les entreprises afin de réaliser une batterie de tests automatisés. Il faut note que le service offre la possibilité de réaliser des API en open-source. Or, cela laisse la porte ouverte à un développement en dehors des milieux financiers. Ainsi de plus petites entreprises pourrait obtenir des services moins lourds, adaptés à leurs besoins.
Comment la RegTech peut atteindre toutes les entreprises, grandes ou petites ?
Pour le moment, la régulation touche surtout les grandes institutions financière mais les technologies qui naissent dans ces secteurs devraient facilement s’exporter au sein d’autres domaines. En effet, le milieu bancaire n’est pas le seul à devoir affronter des mesures régulatrices, des fraudes, de l’aide à la décision, de l’identification et de la prédiction comportementale. En ce sens, d’autres entreprises de taille plus ou moins importantes devraient pouvoir bénéficier de telles technologies. Les coûts étant pour le moment élevés, les Regtech sont actuellement aux mains de quelques privilégiés. Mais l’augmentation du nombre d’acteurs et les technologies devenant de plus en plus abordables, il est possible qu’elles se développent vite dans de plus petites entreprises. De plus, les besoins en régulation étant moins prononcés, le développement pourrait être plus rapide et permettre la progression des intelligences artificielles.
Quelles perspectives pour les RegTech ?
Pour cela, les entreprises de la régulation se doivent de diversifier leurs offres et atteindre d’autres cibles. Ces dernières pouvant être très variées, ce sont toutes les entreprises utilisant les technologies sur lesquelles interfères les RegTech. Il faut par exemple envisager la régulation en ce qui concerne la gestion de données de type Cloud et SaaS, SaaP. Mais aussi au sein des services utilisant la blockchain, BitNation peut d’ailleurs se retrouver dans cette situation de besoins en terme de régulation. Les RegTech peuvent aussi être vecteur d’innovation au sein des économies de plateformes en améliorant le traitement des échanges monétaires. De par le management des risques et la création d’un environnement de confiance, l’expérience consommateur peut se retrouvée grandement améliorée.
À court terme, les RegTech vont déjà aider les entreprises à automatiser les tâches formelles les plus fastidieuses et réduire les risques opérationnels associés à celles-ci. À plus long terme, les technologies seront en mesure d’anticiper les risques et de participer aux décisions les plus complexes. Elles seront en mesure d’exercer un réel management des risques avec une analyse de data de plus en plus fine, de plus en plus sûre et intelligible pour l’utilisateur.