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Finance et automatisation
Où en sont les États-Unis ?
Avril 2018
French Treasury in the U.S.Le Service Economique Régional de l’Ambassade de France aux Etats-Unis
www.frenchtreasuryintheus.org @FRTreasury_US
Sommaire
1. L’automatisation de la finance aux Etats-Unis, un processus ancien et inachevé
2. Des transformations de l’écosystème financier à plusieurs vitesses
3. Une intervention ex post des pouvoirs publics, sur un marché déjà très régulé
2
1. Un processus d’automatisation ancien et inachevé
L’automatisation de la finance n’est pas un phénomène nouveau aux Etats-Unis
4
Digitalisation des services bancaires
Virtualisation des bourses « Électronification » des marchés
Robotisation de la gestion d’actifs
Champ : utilisation des nouvelles technologies dans lesservices fournis par les établissements de crédit
1969 : ouverture du premier distributeur automatique debillets (ATM) dans l’Etat de New-York
Conséquences/applications aux Etats-Unis : 89% des Américains préfèrent les modes de
paiement digitalisés au paiement en espèces
Champ : accélération des tâches d’exécution etd’information financières au moyen de l’informatique
2001 : généralisation de la décimalisation des marchés (le« pas » de cotation est fixé à 0,01$)
Conséquences/applications aux Etats-Unis : 50% des volumes sur les marchés actions sont
traités en High Frequency Trading (HFT) Croissance des opportunités de micro-arbitrages et
des stratégies de court terme
Champ : fourniture de conseils et/ou de gestion deportefeuille avec une intervention humaine minimale
2008 : lancement du premier robo advisor aux Etats-Unis
Conséquences/applications aux Etats-Unis : Un univers d’investissement élargi Une réponse à la contraction des marges des
sociétés de gestion
Champ : transfert de propriété d’un actif financier via unsystème électronique
1976 : lancement par la bourse de New York (NYSE) dupremier système d’ordres électroniques (DOT)
Conséquences/applications aux Etats-Unis : Croissance des transactions boursières : >1Md de
titres par jour échangés sur NYSE
Sources: GreenWhich Associate, McKinsey, AT Kearney, TSYS US
Processus achevé
Processus avancé
Processus très avancé
Processus engagé
Le processus d’automatisation des services financiers n’est pas uniforme
5
Des disparités par activités Des disparités socio-géographiques
Certains « archaïsmes » restent bien ancrés dans lescomportements financiers aux Etats-Unis :o 10% des Américains n’ont pas de compte bancaireo 84% des Américains se déplacent à leur banque au
moins une fois par an o le nombre de guichetiers de banque se maintient
autour de 500k emplois depuis 1980o le recours aux chèques bancaires persiste malgré
la volonté de l’industrie d’encourager le passage au tout électronique
A côté de secteurs très exposés à l’automatisation(gestion d’actifs, trading...), certaines activités ontété peu transformées jusqu’à présent. Ex. :o l’assuranceo la banque d’investissemento les infrastructures de marché
L’automatisation du trading (recours à desalgorithmes dans les transactions financières) s’estgénéralisée sur le marché actions américain maispas encore sur le marché obligataire
Exemple du recours au paiement en ligne :
Des marqueurs tangibles Par génération : 70% des 18-29 ans y ont déjà
recouru vs. 43% des 45-59 ans Par « groupe ethnique » : 66% des Hispaniques vs.
48% des Blancs
Toutefois, les niveaux d’études et économique ne sont pas des déterminants comportementaux
Sources : Fed, FDIC, Bloomberg, Harvard Business Review
62%
51%46%
55% 54%
< 25k USD Entre 25k et 40k Entre 40k et 75k Entre 75k et 100k > 100k
% de recours au paiement en ligne selon le revenu annuel (en kUSD) – Source Fed
6Sources : New York Times
Un positionnement intermédiaire des Etats-Unis au sein des pays de l’OCDE
Part des consommateurs qui ont reçu ou réalisé un paiement en ligne
2. Des transformations de l’écosystème financier à plusieurs vitesses
Un univers de l’offre financière qui s’ajuste : l’exemple de la gestion d’actifs
8Sources: First Bridge ETP Global Database, AT Kearney
L’essor de la gestion d’actifs « passive » Le développement des robo-advisors
Technique d’investissement qui consiste à répliquer un indice boursier
Chiffres-cléso 1993 : premier ETF* introduit par State Streeto 2017 : ~4500 Mds USD d’encours (à fin oct.)
Un marché concentré aux Etats-Unis
Avantages associés à la gestion passiveo Compétitivité-prix des frais de gestiono Transparence des coûts
Type de conseil en gestion automatisé, avec une intervention humaine minimale
Avantages associés o Facilité d’usageo Rationalité des stratégies d’investissemento Compétitivité-prixo Potentiel de personnalisation sur-mesure
Une domination des acteurs américains o Gérants traditionnels : Vanguard, Ch. Schwabo FinTechs : Betterment, Wealthfront, etc.
Etats -Unis
72%
Europe
17%
Japon
5%
Autres
6%
Répartition des encours d'ETF par géographie (2016)
0,5%0,9%
1,7%
2,7%
4,1%
5,6%
2015E 2016E 2017E 2018E 2019E 2020E
Part d'actifs gérés faisant intervenir un robo-advisor(estimations d’AT Kearney)
*Exchange-traded fund
Un univers de l’offre financière qui s’ajuste : autres exemples d’application
9
Assurance
Utilisation des chatbots et des smart contracts (ex. selonune étude de PwC, l’utilisation des smart contracts dans laréassurance pourrait réduire les coûts de 5 à 10 Mds USD)
Cyber-risques : couverture des parties prenantes (firstparty-coverage) ou de parties tiers (third-party coverage)
Infrastructures de marché
Banque d’investissement
Développement d’outils de prédiction des opportunités defusion-acquisition (ex. logiciel « Emerging OpportunitiesEngine » de JP Morgan)
Augmentation de la part des emplois IT dans les banques(1/3 des salariés de Goldman Sachs), en csq de la réductiondes équipes front office avec l’automatisation du trading
Centralisation de la compensation (clearing) des opérationsde gré à gré sur produits dérivés, qui résout notamment leproblème de la double tarification
Renforcement de la sécurité dans le transfert de propriétéentre deux contreparties
Un nouveau rapport de force entre producteurs “classiques” et “fintechs”*
10Sources: KPMG
Aires de confrontation
Banque de dépôt vs. Banque mobile
Gestionnaire d’actifs vs. Robo-advisor
Etablissement de crédit vs. Crowdfunding
Enjeux : compétitivité-prix, désintermédiation, captation des données, …
Consolidation par absorption(> 100 acquisitions de fintech chaque
trimestre aux Etats-Unis)
Aires de synergies
Partage de données clients (vente croisée)o Ex. interfaces API développées par les
banques et utilisées par les Fintechs
Amélioration de la chaîne de valeur pour garder les clients face à l’arrivée de nouveaux acteurs (Apple, Google, Amazon..)
Enjeux : préservation des parts de marché vs. risque de cannibalisation des clients, …
Partenariats commerciaux
(ex. en janvier 2017, JP Morgan et la fintechIntuit officialisent un accord de partage des
données-clients)
Plusieurs scénarios d’évolution
Transformation du modèle économique des acteurs traditionnels
*En l’absence de définition conventionnelle, sont visées ici les start-up qui développent des services financiers et bancaires faisant intervenir une technologie innovante.
Des intérêts communs
L’arrivée possible des géants d’Internet sur le marché, un catalyseur du rapprochement entre
banques traditionnelles et Fintechs ?
Trois types d’innovation sont particulièrement scrutés aujourd’hui
11
Innovation :
*Application Programming Interface : interface informatique qui permet l’échange de données entre une source et un récipiendaire; technologie utilisée notamment dans
l’agrégation de données issues de comptes bancaires
Technologies associées : Exemples d’applications :
Traitement des méga-données financières
Désintermédiation de l’accès au financement
Automatisation des processus industriels
Crowdfunding
Peer-to-peer lending
Big Data
Blockchain
Intelligence artificielle
Machine learning
Activité de crédit : évaluation algoritmique
de la solvabilité d’un emprunteur
Dématérialisation de la relation client (ex.
smart contracts)
Développement des prêts thématiques /
militants / participatifs
Facilitation de l’accès au capital-risque
Dévelopement des Initial Coin Offerings
(ICO)
Agrégation des données bancaires d’un
agent via un API*
Ventes croisées de données bancaires
entre prestataires de services financiers
Création monétaire (bitcoins),
désintermédiation de la compensation
• Le bitcoin est une des (nombreuses) applications de la
blockchain, sans doute la plus connue
• Les Etats-Unis constituent le premier marché des levées de
fonds en crypto-monnaies (ICO), avec environ 400m USD
de fonds levés en 2017 (sur la même période, 99 IPO
« traditionnelles » aux Etats-Unis ont levé 25 Mds USD)
• 15% des Américains songeraient à investir dans les ICOs
Zoom sur la Blockchain aux Etats-Unis
12
Rappel : la Blockchain est un registre de données permettant de réaliser des
transactions sans intermédiaire
Avantages associés :
- Sécurité et transparence
- Rapidité d’exécution
- Décentralisation et baisse des coûts
Typologie :- Blockchain avec permission : l’accès peut être
restreint à certains utilisateurs (private) ou soumis
à validation par un consortium d’entités (federate)
- Blockchain sans permission : l’accès est ouvert à
n’importe quel utilisateur (public)
Exemples d’application :- SaaS utilisant la blockchain au
sein d’un réseau entreprise
(e.g: Digital Asset Holdings)
- Création monétaire: e.g.
bitcoin (BTC) ou ether (ETH)
Les Etats-Unis sont un marché-phare
de la Blockchain …
Etats-Unis28%
Allemagne17%
France7%
Chine6%
Pays-Bas5%
Canada4%
Autres33%
… et connaissent actuellement un réel
engouement autour du bitcoin
Répartition mondiale du réseau Blockchain*
Sources : ICOWatchList
*La répartition géographique est calculée sur la base de la localisation des nœuds (nodes) du réseau Blockchain, c’est-à-dire de la localisation des ordinateurs disposant d’une copie du
registre distribué
L’effort d’encadrement des innovations issues de la blockchain se borne pour l’instant au segment des crypto-monnaies :
• Le bitcoin est considéré depuis 2015 comme une matière première (commodity) et est à ce titre régulée par la CFTC
• L’Etat de New York instauré une licence obligatoire pour s’engager dans une activité liée aux crypto-monnaies
• Des contrats futures sur le Bitcoin ont vu le jour début décembre sur les plateformes boursières de Chicago (CBoE et CME)
42 41 4128 27 26 24 18
58 59 5972 73 74 76 82
Accueil /
Secrétar iat
Commerce de
détail
Finance Administrat ion
publique
Information Construction,
BTP
Santé Education
Perception du ri sque d'automatisation des emplois
par secteur d'activi té aux Etats-Unis
Probable Peu probable
Un impact hétérogène sur les emplois financiers américains : apercu général (1/2)
13Sources : Bureau of Labour Statistics, FRB (Fred), Oxford University, Brookings, Pew Research Center
L’automatisation n’est pas un enjeu spécifique au secteur financier
55 5552
46
3033
Mais le risque de disparition des emplois y est perçu avec plus d’acuité
43 3933 35
12 15
12 1619 11
21 15
0
10
20
30
40
50
60
Sciences Finance Media et
Communication
Santé Construction Loisirs
Score de digitalisation par secteur en 2002 et 2016
2002 2016
Un impact hétérogène sur les emplois financiers américains : cas de la finance (2/2)
Sources : WH Report, Towers Watson, OCDE, Emolument
47%37% 33% 29% 24%
53%63% 67% 71% 76%
Services financiers Conformité Vente Contrôle financier Autres
Menacé Pas menacé Front Office / Opérations de marché
Remplacement du trading traditionnel par des
robots
Middle Office / Suivi de marché Déploiement de l’intelligence artificielle dans le
règlement-livraison des transactions ou la gestion
du risque de portefeuille
Back Office / Post-marché Automatisation des lettres de crédit
Utilisation de la blockchain dans les opérations
comptables
Une lente érosion de la part des emplois financiers aux Etats-Unis
L’emploi financier représente 4,3% de l’emploi total en 2016, contre 4,6% 1994
4
4,1
4,2
4,3
4,4
4,5
4,6
4,7
1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016
Pourcentage des emplois salariés dans la finance (dont assurance)
6 092
1 472
2 764
5 916
1 278
2 061
6 113
1 345
1 825
5 771
1 321 1 748
6 101
1 265 1 677
Finance/Assurance Banque de détail Depositary CreditIntermediation
Evolution du nombre d'emplois par filière de la finance (en milliers)
2000 2004 2008 2012 2016
Une évolution du nombre d’emplois très différente selon les filières
=
Des perceptions de la menace d’automatisation des emplois quidiffèrent selon les métiers Exemples de tâches exposées à un potentiel d’automatisation
14
3. Une intervention ex post des pouvoirs publics
Défendre l’intérêt du consommateur
16
Encadrer les activités desnouveaux entrants
Lutter contre les pratiquesabusives
Protéger les données
Eduquer le consommateur
EnjeuxExemples d’actions de régulation √et leurs limites x
Acteurs impliqués
Obligation d’enregistrement des robo-advisorsgérant >110 MdsUSD comme « conseil eninvestissement » et adhésion à la FINRA
Création d’instances consultatives (AmericanTechnology Council, LabCFTC, CSBS FinTechAdvisory Board, Fintech Charter de l’OCC, etc.)
Х De nouvelles pratiques à l’encadrement encorefriable (ex. notation de crédit / affaire Equifax)
Application aux robo-advisors du devoirfiduciaire en vertu duquel les institutionsfinancières doivent offrir le meilleur contratpossible aux clients
Х Risque que le big data ne renforce les pratiquesdiscriminatoires (ex. : credit scoring)
Reconnaissance législative du droit duconsommateur à accéder à ses donnéesfinancières (section 1033 du Dodd-Frank Act)
Obligations de protection des données par lesbanques (Gramm-Leach-Bliley Act)
Х Un régime de responsabilité sujet àinterprétation (ex. agrégation de données)
Plusieurs décrets sous B. Obama pour renforcerl’éducation financière (« empowerment »)
Sécuriser les nouvelles formes de transactions
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Lutter contre lescyber-risques
Maîtriser ledéveloppement desnouvelles pratiquestransactionnelles, typeICOs
EnjeuxExemples d’actions menées √et leurs limites x Acteurs impliqués
Nota bene : il n’existe pas de régime d’agrément préalable des produits financiers aux Etats-Unis
Une priorité plusieurs fois identifiée (ex.rapports annuels du FSOC et de l’OFR)
Un Executive Order de mai 2017 renforce lesstandards de gestion en matière de cyber-sécurité au sein des agences publiques
Х Mais des vulnérabilités au sein même desrégulateurs (ex. brèche dans le système Edgarde la SEC)
Des enquêtes et sanctions diligentées au caspar cas (ex. CFTC vs. Gelfman Blueprint, SECvs. RECoin en 2017)
Х Une absence de cadre réglementaire ou deguide des bonnes pratiques spécifique auxrisques générés par les crypto-monnaies(fraudes, manipulations de marché, schémasde Ponzi, blanchiment …)
Garantir la stabilité du système financier
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Identifier les nouvelles pratiques perturbatrices
(ex. mouvements de masse
incontrôlés)
Contrôler l’accès aux algorithmes et sécuriser l’infrastructure technologique des marchés
(ex. trading haute fréquence)
Obligation faite aux courtiers de superviseret documenter les risques, eg. les ordresanormaux (Market Access Rule, 2010)
Obligation faite aux participants du marchéde centraliser leur opérations auprès de laSEC (système CAT, 2017)
Х Le Flash Crash de mai 2010 demeurelargement inexpliqué à ce jour (cf. encadré)
Obligation d’enregistrement auprès de laSEC des personnes chargées « de laconception, du développement, de lamodification du trading par algorithme »
Publication de bonnes pratiques par laFINRA à destination des conseillersfinanciers « digitaux »
Х Aucun standard imposé aux formesnumériques de conseil et de trading
EnjeuxExemples d’actions menées √et leurs limites x
Acteurs impliqués
La technologie comme obstacle à la bonne compréhension des phénomènes de marché : Exemple du Flash Crash du 6 mai 2010
Le 6 mai 2010, les principaux indices des marchés américains ont, sans raison apparente, chuté brutalement en milieu de journée (le Dow
Jones a perdu près de 10% de sa valeur) avant de remonter partiellement en fin de séance.
Dans un premier temps, un rapport des régulateurs américains, paru en septembre 2010, a mis en avant le dysfonctionnement des algorithmes
de trading automatisé pour expliquer le crash du 6 mai.
En avril 2015, les régulateurs et le Department of Justice ont accusé un trader londonien d’avoir manipulé le marché d’un produit dérivé adossé
au S&P et d’être à l’origine du crash.
Les pouvoirs publics américains continuent de s’interroger sur les causes qui ont mené au Flash Crash.
Maintenir des règles du jeu équitables (level playing field)
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Face à un cadre réglementaire considéré comme déjà très étoffé, le discours des pouvoirs publics
s’articule autour d’un équilibre entre encouragement à l’innovation et dissuasion des pratiques nocives.
“There is a balance that needs to be achieved inthis innovative environment. (…) Fintech firmsand banks must each play a role in assuring thatenhancements to convenience and speed do notundermine safety and security.”
J. Powell, (ex)vice-président de la Fed, octobre 2017
“[Markets] need regulators to keep alevel playing field, with allparticipants held to the samestandards, and with the regulatorready to seek out and prosecutethose who fail to play by the rules.Second, they need regulators tofacilitate innovation.”
M. Tokar, SEC, mai 2017
“I am hopeful that fintech developers, data aggregators, bankpartners, consumers, and regulators will work together tokeep consumers in the driver's seat as we move forward withthese new technologies. If we work together effectivelytoward this goal, the fintech stack may be able to offerenormous benefits to the consumers they aim to serve, while
appropriately identifying and managing the risks”L. Brainard, gouverneure de la Fed, novembre 2017
“It is time to embrace innovation, repurposeobsolete rules and unchain U.S. trading markets.Federal regulators have a responsibility to ensurethat today’s digital markets continue to serve ourdomestic end-users. And beyond that, regulatorsmust harness these new technologies in supportof healthy U.S. capital and risk transfer markets.We must enhance our markets’ competitivenessin attracting the world’s capital. We must furtherenable investors, innovators and job creators todrive the U.S. economy back to strong growth andbroad-based prosperity.”
C. Giancarlo, président de la CFTC, mai 2017
Conclusions
L’automatisation a déjà transformé l’industrie financière aux Etats-Unis
71% des Américains auraient recours aux services de banque en ligne (online banking)
~100% des marchés actions et dérivés sont devenus électroniques
~3/4 des encours d’ETF sont gérés aux Etats-Unis
~500Mds USD d’actifs font intervenir un robo-advisor dans le processus d’investissement
Les nouvelles transformations en cours se font à plusieurs vitesses
Sur le marché du travail, une transformation hétérogène selon les filières et les métiers
Dans l’offre de produits financiers, marquée par des pressions sur les marges
Entre « producteurs », des aires de confrontation et de coopération
Dans les infrastructures de marché, des applications encore incertaines
L’intervention des pouvoirs publics se cantonne à une gestion des externalités
Une posture de « laisser-faire » assumée, au nom du soutien à l’innovation et à la compétitivité
Une absence de cadre règlementaire dédié aux nouvelles pratiques financières
Une intervention au cas par cas, auprès des consommateurs (CFPB) ou des marchés (SEC, CFTC)
Une inquiétude qui croît sur l’intensité des cyber-menaces, vues comme un nouveau risque systémique
20Sources: Fed, AT Kearney, Ipsos
Sources
21
Sur les comportements financiers aux Etats-Unis (statistiques officielles / études publiques)• https://www.federalreserve.gov/consumerscommunities/mobile_finance.htm
• https://www.fdic.gov/householdsurvey/
• https://www.bls.gov/oes/current/naics4_522100.htm#00-0000
• https://obamawhitehouse.archives.gov/blog/2016/12/20/artificial-intelligence-automation-and-economy
Sur les enjeux soulevés par l’automatisation• http://www.fsb.org/wp-content/uploads/P011117.pdf
• https://hbr.org/2017/04/how-banks-can-compete-against-an-army-of-fintech-startups
• http://www.pewinternet.org/2017/10/04/americans-attitudes-toward-a-future-in-which-robots-and-computers-can-do-many-human-jobs/
• https://www.atkearney.com/documents/10192/7132014/Hype+vs.+Reality_The+Coming+Waves+of+Robo+Adoption.pdf
• https://www.pwc.com/us/en/insurance/publications/assets/pwc-top-issues-artificial-intelligence.pdf
• https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmg/xx/pdf/2017/07/pulse-of-fintech-q2-2017.pdf
• https://www.icas.com/ca-today-news/finance-workers-view-automation-as-threat
• https://www.ipsos.com/sites/default/files/2017-07/IpsosMarketing_POV_RoboAdvisors.pdf
Sur les positions des régulateurs• https://policy.csbs.org/vision2020/
• https://www.sec.gov/news/speech/spch385.htm
• https://www.bis.org/review/r171020g.htm
• https://www.occ.gov/news-issuances/speeches/2017/pub-speech-2017-134.pdf
• https://www.financialresearch.gov/financial-stability-reports/2017-financial-stability-report/.
Articles de presse• https://www.bloomberg.com/news/articles/2017-07-26/why-can-t-americans-give-up-paper-checks
• https://www.nytimes.com/interactive/2017/11/14/business/dealbook/cashless-
economy.html?rref=collection%2Fsectioncollection%2Fbusiness
• https://www.usatoday.com/story/money/personalfinance/2017/03/27/why-bank-tellers-wont-become-extinct-any-time-soon/99320674/
Ouvrages• Doms, Dunne, and Troske, Workers, Wages and Technology, 1997
• Autor, Katz and Kearney, Trends in U.S. Wage Inequality: Revising the Revisionists, 2008
• Bessen, Toil & Technology, 2015
• Acemoglu, Restrepo, The Race Between Machine and Man: Implications of Technology for Growth, Factor Shares and Employment, 2016