Avec les crises qui se succèdent depuis 2008, le secteur bancaire est à la recherche de nouvelles sources de profit. Celles-ci pourraient bien être à portée de main grâce aux innombrables données que les établissements possèdent sur leurs clients. Pour Philippe Gelis, PDG et cofondateur de la Fintech Kantox, les banques comptent sur ces big data pour générer de nouveaux revenus.
En dévoilant toutes nos dépenses, nos relevés de compte constituent une mine d’informations. Les établissements bancaires, à l’instar de tous les acteurs du numérique, s’intéressent aux moyens d’exploiter ces données sur nos habitudes de consommation, dont elles disposent depuis fort longtemps, pour les monétiser. Philippe Gelis, qui dirige la start-up d’échange de devises en pair à pair Kantox, a récemment mis en relief ce qu’il estime être le double objectif des banques avec les big data.
D’une part, votre banque peut monnayer auprès d’un tiers (pas forcément bancaire) à qui vous achetez régulièrement des produits, une commission en échange d’une incitation à l’achat, déguisée en offre spéciale : la banque qui connaît vos habitudes d’achat, passe un accord avec un autre fournisseur que celui à qui vous achetez habituellement cette catégorie d’articles, afin de vous proposer une « promotion ».
D’autre part, elle peut profiter de ce type de situation pour vous encourager à prendre un crédit à la consommation, à travers un paiement étalé sur plusieurs échéances par exemple. Pour le cofondateur de Kantox, les big data représentent donc pour les établissements bancaires une opportunité de conforter leur position dominante d’intermédiaire financier tout en se muant en d’immenses portails de vente en ligne.
Gartner estimait en 2014 qu’à l’horizon 2016, 30% des entreprises se lanceront dans la monétisation des données. Ce marché, pour le seul secteur financier, a été estimé à 300 milliards de $ par an (selon Booz & Company). Mais le terme « monétisation » reste ambigu, celui de valorisation serait mieux adapté : l’entreprise, loin de chercher à vendre son fichier client, valorise ses données en les croisant avec d’autres sources d’information afin de dresser des tendances de consommation. C’est par exemple le cas des opérateurs de téléphonie mobile qui sont en première ligne pour étudier les usages en mobilité.
« Le Big Data devient un outil essentiel pour les Fintech (surtout B2C) et les banques : les revenus de la plupart des Fintech qui s’adressent aux particuliers vont venir des données collectées auprès de leurs clients (avec leur autorisation). L’analyse de ces données, au-delà de la personnalisation de la relation client, permettra de proposer aux clients des produits et services à un prix plus attractif. L’organisation de la première conférence internationale dédiée aux Fintech à Bordeaux, c’est-à-dire là où a été développé le premier cluster Big Data, n’est évidemment pas un hasard.
« L’avènement de startup spécialisées sur ce segment (à l’image de CustomerMatrix qui vient de lever 10m$) qui fournissent des solutions de traitement de données aux banques est effectivement le signe que les banques ont compris toute l’utilité d’exploiter leurs données. Mais la première étape pour elles devra consister à adapter leurs gigantesques systèmes d’information pour favoriser l’analyse de données et la consolidation de la relation commerciale, plutôt que de chercher à monétiser ces datas… au moins dans un premier temps. Ce qui laisse une bonne place à prendre pour les Fintech. »
