Gestion d’actifs : innover et transformer la gestion des données en avantage concurrentiel

Dossier : Supplément Nouvelles technologies & performance des entreprisesMagazine N°751 Janvier 2020
Par Géraud de BONNAFOS (98)

SimCorp, l’un des principaux fournisseurs de solutions logicielles et services financiers dédiés à la gestion d’actifs, est présent en France depuis 2009. Le groupe danois – indépendant et coté au NASDAQ de Copenhague, dispose d’un capital 100 % flottant, ce qui lui offre une garantie de développements et d’investissements qui s’inscrit dans la durée. SimCorp compte aujourd’hui 70 collaborateurs à Paris au service de 15 clients en Europe du Sud (France, Italie, Espagne). La solution logicielle modulaire – SimCorp Dimension® – couvre l’ensemble de la chaîne de valeur du buy-side, depuis les activités de front et middle-office, jusqu’à celles du back-office, en incluant aussi le data management et le reporting client et réglementaire. Le point avec Géraud de Bonnafos (98), Responsable Customer Experience SimCorp en Europe du Sud.

 

La data et l’IA ont transformé les métiers de la finance. Quelle vision portez-vous sur ces évolutions ?

Le secteur de la gestion d’actifs fait face aujourd’hui à des enjeux majeurs. Les acteurs (sociétés de gestion, investisseurs institutionnels et asset services) sont profondément impactés par les taux bas et la pression sur les marges. Ils sont aussi confrontés à un tsunami réglementaire et aux exigences accrues de leurs clients en termes de transparence, d’accès en temps réel aux informations, reportings … Les gestionnaires d’actifs doivent rationaliser leur organisation, réduire les cos et risques opérationnels, mais aussi trouver de nouvelles sources de rendement. En parallèle, le volume des données disponibles explose. La gestion de ces données est cruciale : si le cœur de l’offre de SimCorp est un modèle de données partagé en temps réel, la société propose aussi des solutions et services permettant de collecter, d’analyser et de distribuer ces données au mieux au sein de l’organisation. Autre évolution notable : l’appétence croissante des investisseurs pour la finance durable et la nécessité d’intégrer des données extra. financièreset critères ESG (environnementaux, sociétaux et de gouvernance) dans les décisions d’investissements. Dans ce contexte, les solutions SimCorp aident à gérer ces données non financières, nouvelles sources de rendement. Les technologies innovantes et notamment l’intelligence artificielle vont jouer un re clé pour l’analyse des données et l’automatisation des processus.

Depuis toujours, SimCorp investit dans la R&D pour proposer des solutions de gestion d’actifs performantes et innovantes. Dans ce cadre, comment capitalisez-vous sur la data et l’IA ?

Tous les ans, nous investissons 20 % de notre chiffre d’affaires en R&D pour enrichir les fonctionnalités et services de notre offre. Nous avons récemment développé une offre « Data. as-a-Service » (DaaS) afin de fournir à nos clients des outils avancés de gestion des données : collecte, nettoyage, analyse, distribution. Notre offre couvre donc les différents besoins liés à la gestion de données, jusqu’à notre data warehouse et nos solutions de reporting client et réglementaire. En partenariat avec nos clients, nous avons aussi mis en place des Technology Labs visant à développer un écosystème et à encourager l’innovation à travers notre plate-forme. Nous collaborons étroitement avec des FinTechs pour enrichir notre offre de services : gestion du collatéral, optimisation des portefeuilles, accès aux services de custodians…

Concrètement, quelles sont les solutions que vous avez mises en place ?

Trois premiers projets liés à l’Intelligence Artificielle ont été lancés via notre Technology Lab, basés principalement sur le Machine Learning. Grâce au Natural Language Processing, nous étudions la mise en place de solutions d’automatisation de traitement des données non structurées (emails, PDFs, docs etc) dans la chaîne de décisions. Les équipes clients peuvent alors s’affranchir de tâches manuelles et se concentrer sur des analyses à plus forte valeur ajoutée. Ce type de service est très utile aux métiers du non coté (immobilier, Private Equity, infrastructures etc) qui nécessitent traditionnellement beaucoup de traitements manuels. Deuxièmement, nous développons un algorithme de prédiction du matching d’un contrat avec la contrepartie. Si la prédiction est basse, ce contrat est identifié comme nécessitant une intervention manuelle, le co de trading est revu à la hausse et d’autres brokers (susceptibles de mieux matcher) sont proposés au trader. Enfin, nous travaillons sur des outils d’aide à la décision « augmentée » par l’IA. Un premier exemple est le passage d’ordres conséquents sur les marchés. Passer ces ordres dans une échéance donnée risque d’impacter les marchés et donc d’augmenter le co d’exécution. Notre outil analyse les historiques de passages d’ordres et propose un découpage de l’ordre en différentes exécutions, afin de ne pas influencer les marchés.

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