Fintech française : robo-advisors, robo-assurors et exploitation du big data

Les acteurs de la Fintech française, à l’occasion d’un événement dédié à la nouvelle économie financière, ont mis en lumière des modèles disruptifs intégrant l’automatisation et l’analyse de données massives. Parmi les innovations présentées, les robo-advisors et robo-assurors s’imposent comme des solutions automatisées de conseil, ciblant des segments spécifiques de clientèle ou des catégories de risques.

Diversification des modèles collaboratifs et indépendants

Dans le secteur de l’assurance, ces plateformes se déclinent en deux approches distinctes :

• Des modèles collaboratifs favorisant la connexion directe entre marques et utilisateurs,
• Des modèles indépendants permettant une analyse libre des besoins au sein de communautés d’utilisateurs.

L’internet des objets (IoT) trouve également des applications dans l’assurance, notamment pour des solutions connectées destinées aux personnes isolées, aux aidants ou aux structures de soins.

Applications sectorielles et enjeux technologiques

Pour le secteur bancaire, la Fintech se structure autour de plusieurs axes :

• Le financement participatif,
• Le traitement en temps réel de données financières massives,
• Les solutions de paiement de proximité,
• L’analyse des flux financiers liés aux crypto-monnaies.

En gestion d’actifs, les innovations portent sur :

• De nouvelles plateformes d’échange d’actions pour les TPE/PME et start-ups,
• Des approches automatisées en allocation d’actifs et conseil en gestion de patrimoine,
• Des outils d’optimisation de la productivité pour les gérants d’actifs.

L’intelligence artificielle et le big data sont mobilisés pour améliorer les performances de la gestion financière, dans un contexte de digitalisation accrue et de pression sur les rendements.

Approches collaboratives et gestion des données

Les projets Fintech intègrent systématiquement des mécanismes collaboratifs ou participatifs, visant à :

• Centraliser et échanger des besoins, des offres ou des connaissances,
• Établir des connexions immédiates entre acteurs, outils ou systèmes,
• Générer et traiter instantanément des volumes massifs de données techniques, financières ou personnelles.

Ces innovations permettent de proposer des services hautement personnalisés, tout en optimisant les coûts et les délais de traitement.

Source : OPADEO