Nouveaux services bancaires : des “robo advisers” français encore bien jeunes | La Revue du Digital

Nouveaux services bancaires : des “robo advisers” français encore bien jeunes

Chacun rêverait d’avoir un conseiller financier personnel et compétent pour optimiser ses investissements. Comme les banques échouent dans ce secteur, on voit fleurir des moteurs de recommandation automatisés bâtis sur des algorithmes et proposés par des Fintech, ces startups qui marient finance et technologie.

Trois startups

On a pu le constater à l’occasion de l’événement FinTech Day organisé par Octo Technology, une société de conseil en informatique, le 25 mars à Paris. Trois sociétés françaises, Advize, Marie Quantier et Fundshop, .étaient représentées sur ce segment baptisé “robo adviser” parmi les vingt startups invitées.

Leurs plateformes auront pris du temps à être développées et les utilisateurs sont encore peu nombreux en comparaison des millions de clients des banques traditionnelles.

Advize annonce plusieurs milliers de clients, et commercialise un seul produit, de l’assurance vie, pour le moment issu  de Generali. Toutes les semaines, une analyse des investissements est réalisée et vient conforter ou infirmer les choix fait par le moteur de recommandation.

Les oeufs dans le même panier

Autre moteur algorithmique présenté celui de la startup Marie Quantier, développé par des diplômés de l’école nationale supérieure d’économie et un mathématicien. Il permet de réaliser des arbitrages sur les marchés financiers à partir de 5000 € d’investissement, pour un rendement brut de 7% à 20% grâce à l’analyse des grandes tendances du marché.

Le nom de Marie Quantier a été choisi comme marque pour la startup car elle s’était distinguée au début du 20ème siècle en réussissant ses investissements en ne mettant pas tous ses oeufs dans le même panier.  Dernière solution en démonstration, Fundshop propose également un moteur algorithmique pour le particulier. Celui-ci choisit sa durée d’investissement, le taux de rémunération qu’il souhaite obtenir et la prise de risque qu’il accepte de prendre.

Algorithme de Markov

L’outil de Fundshop amène le particulier à réfléchir à la cohérence de ses investissements. Il valide la classe d’actifs qu’il choisit.  Il lui est proposé les fonds à tendance haussière. Puis le portefeuille est créé, et des alertes sont envoyées lorsque des arbitrages sont nécessaires. L’algorithme employé en back office est très traditionnel puisqu’il repose sur Markov, auquel s’ajoutent des classes de valeur haussières. Le modèle calcule la probabilité de perte en capital et d’atteindre le gain demandé.

Ce texte a été lu 9177 fois !

Partager cet article

3 réactions sur “Nouveaux services bancaires : des “robo advisers” français encore bien jeunes

  1. stephane martin

    Il est vrai que l’écosystème Fintech et en particulier le Personal Finance Management (PFM) est encore en rodage en France. Et ces jeunes pousses ont le mérite de défricher le sujet. donc bienvenue et longue vie a eux.

    Advize propose une sélection de fonds correspondant a notre profil de risque et un suivi via des recommandations d’arbitrage (payantes ?) et un commentaire hebdomadaire par Morningstar. Au final ça ressemble encore beaucoup à une assurance vie internet standard: les mêmes fonds, les mêmes frais… et on ne comprend pas forcement pourquoi ces fonds plutôt que les autres.

    Marie Quantier est plus disruptif. C’est une vraie nouvelle offre dans le marché. On retrouve les ETFs et les couts réduits des Robo-Advisers américains dans la promesse de Marie Quantier. Reste à voir si les méthodes actives quantitatives importées du monde des hedge funds sauront séduire les particuliers. Le choix du compte titre plutôt que l’assurance vie a aussi des conséquences fiscales fortes.

    Fundshop lui ne part pas d’une feuille blanche comme ses compétiteurs mais se propose d ‘optimiser les assurances vie existantes de ses clients par le choix des fonds, puis de les gérer activement, un peu comme la gestion pilotée déjà présente sur les contrats proposés. Ici aussi par construction ce sont les mêmes fonds assez chargés en frais auxquels s’ajoute les honoraires de Fundshop. Comme pour Advize l’optimisation ne saute au yeux, pas plus que la nécessité d arbitrer les fonds fréquemment, ce qui a pour première conséquence d’augmenter les coûts pour l’épargnant via les droits d’entrée des fonds. J’avoue aussi être surpris que ce service ne nécessite pas de statut règlementaire de type Conseiller en Investissement Financier (CIF).

    On voit donc bien que plusieurs modèles sont déjà proposés par ces premiers entrants et qu’il y a encore beaucoup de place pour l’innovation. Les Fintech françaises sont en marche. Le marché est en train de s’ouvrir. Tout le monde va en bénéficier et en premier lieu les particuliers.

    Stéphane Martin – EpargneVillage.com

    Répondre
  2. Léonard de Tilly

    Bonjour,

    Merci pour cet article.
    Je me permets d’apporter quelques commentaires sur FundShop dont je suis co-fondateur.

    Concernant l’algorithme, il s’agit de Markowitz dont nous nous inspirons afin d’optimiser la diversification des portefeuilles (Markov est un concept très différent qu’on utilse en mathématiques stochastiques). Nous ajoutons un algorithme propriétaire de tendance afin d’exploiter les cycles de performances sur les marchés.

    Sur la partie frais, les contrats référencés par FundShop ne facturent aucun droit d’entrée, ni de sortie, ni d’arbitrage. La dynamique de gestion proposée par FundShop n’a donc aucune conséquence sur les coûts.
    Ensuite l’outil est accessible en modèle freemium. L’abonnement proposé pour bénéficier de l’intégralité du service est à 9 EUR. De plus, cet abonnement est offert lorsqu’il s’agit d’un contrat partenaire.
    Le statut CIF concerne les Conseillers en Gestion de Patrimoine avec lesquels nous travaillons et qui accompagnent nos utilisateurs lorsque ceux ci sont confrontés à des problématiques patrimoniales.

    A très bientot sur FundShop,
    Léonard

    Répondre
  3. Matthieu

    Merci pour cet article. Le juste équilibre entre algorithme & humain est encore “a craquer”; d’autres acteurs complètent leurs recommandations algorithmique par de la gestion de sous-mandat “humaine”. Le bon modèle reste encore à inventer.

    Répondre

Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *