Qu’ont en commun l’IA, les NFT, les Tokens, les cryptomonnaies ? Ils sont à la fois les symboles et les vecteurs d’une nouvelle économie, porteuse de promesses de gains rapides affranchis du réglementaire. Autant de forces d’attractions pour l’investissement. Or, si ce nouveau paradigme est indéniablement une formidable opportunité de créer de la valeur, c’est aussi un terrain mouvant pouvant être dramatique pour les institutions financières et leurs clients.

Ainsi, quelle nouvelle approche de lutte contre la fraude proposer et comment créer les conditions pour la mettre en œuvre ?

Ces évolutions interrogent d’abord sur la capacité des acteurs du secteur à traiter l’information et à faire évoluer leur dispositif existant. En effet, il n’y a jamais eu autant de données disponibles et aussi rapidement. Mécaniquement, la fraude sous ses différentes formes explose. Pour autant, comment les acteurs du secteur financier peuvent-il eux aussi actionner efficacement ce levier pour proposer une réponse forte ? 2. Ces changements posent ensuite la question du traitement de l’information en silo. De nombreuses banques et gestionnaires de fonds historiques sont encore réticentes à partager les informations dont ils disposent (les irritants sur le partage du KYC est un bon exemple), handicapant fatalement les volets prévention et réaction de leur dispositif de lutte contre la fraude, là où les fraudeurs ont toujours un temps d’avance. 3. Enfin, ce nouveau paradigme questionne la capacité de tout un écosystème (législateurs, régulateurs, plateformes d’échanges, prestataires…) à répondre à des schémas criminels à la pointe et évoluant sur un terrain de jeu international.

1. Réussir à capter les bonnes données et savoir les traiter est un enjeu essentiel dans la lutte contre la fraude

Ces dix dernières années, l’inflation réglementaire a conduit les assujettis à accumuler un nombre important de données d’identités civiles, géographiques et de tendances de consommation de produits bancaires et assurantiels. Cette accumulation doit permettre, en théorie, d’historiciser les comportements des clients et donc de détecter les comportements frauduleux. Pour autant, identifier ces comportements suppose de bien traiter les faux positifs, et de bien distinguer un comportement inhabituel et non récurrent d’une fraude avérée et qualifiée. Or, cette qualification prend du temps, et la durée du cycle de vie d’un faux positif est propice aux fraudeurs. Alors, que fait-on pour ces temps de traitement ? Pour réduire les faux positifs, il faut non seulement définir les scénarios métiers au plus près des cas rencontrés sur le « terrain » mais aussi en parallèle renforcer la qualité de sa donnée pour ensuite calibrer pertinemment les outils, dans le cas d’un dispositif automatisé. La lutte contre la fraude n’est donc pas seulement un sujet d’outillage ou un sujet Data mais doit embarquer les experts anti-fraude de l’organisation pour apporter une vision terrain et pas simplement projet, ce qui est trop souvent négligé. Les techniques de fraude évoluant rapidement, il est important de concevoir un dispositif de lutte contre la fraude agile, tant sur sa composante outil que sur sa composante organisationnelle. À ce titre, l’Intelligence Artificielle peut proposer des réponses. Sur la dimension outil, l’IA agentique coordonnée par un orchestrateur est un levier intéressant car elle permet de mobiliser une multitude d’agents sur des tâches à faible valeur ajoutée, donc de réduire les délais et les coûts en assurant une qualité de traitement industrielle. Sur la dimension organisationnelle, l’IA conversationnelle permet la montée en compétence rapide des collaborateurs et donc une spécialisation accrue, par exemple via un chatbot dynamique. À noter que pour être optimale, l’IA sous toutes ses formes doit être exploitée et combinée, comme l’IA agentique avec l’IA conversationnelle.

2. Partager les données et sortir du schéma en silo doit permettre de de rattraper le retard sur les fraudeurs

Le partage des données entre assujettis est l’un des leviers les plus importants et pourtant l’un des plus sous exploité à date dans la lutte contre la fraude, malgré les freins réglementaires. Les techniques de fraude utilisent les émotions (c’est le cas de la fraude aux Présidents, qui utilise l’ingénierie sociale jouant sur la peur de la hiérarchie et la précipitation des équipes comptables, qui veulent faire bien et vite) et les asymétries d’information pour rendre le schéma convaincant pour le fraudé. Ainsi, le partage des données clients et des informations liées aux fraudes commises, dans le cadre de la loi, possède a minima trois avantages pour réduire ces asymétries : 1. il permet d’identifier des fraudes inconnues au sein de l’organisation, mais existantes dans d’autres établissements 2. Ce partage entraine nécessairement la montée en compétence des cellules de lutte contre la fraude par la maîtrise de nouveaux cas d’usages, et plus largement de l’ensemble du dispositif avec un élargissement des scénarios métiers et un paramétrage plus complet des outils. 3. La coopération avec les Autorités est renforcée, et les déclarations aux Autorités se trouvent être de qualité accrue. Pour autant, si des signaux positifs ont été récemment envoyés par le Législateur, notamment avec la mise en place du VoP, celui-ci doit aller plus loin pour véritablement permettre une synergie entre les établissements bancaires et les entreprises.

3. Les mesures prises ne pourront être efficaces qu’avec un cadre adapté

La lutte contre la fraude bancaire s’inscrit aujourd’hui dans un écosystème mondialisé où les acteurs, les technologies et les flux de données dépassent largement les frontières nationales. L’absence d’un cadre réglementaire harmonisé limite l’efficacité des dispositifs mis en place. Le cadre s’est construit progressivement à travers de multiples réglementations, qui n’ont pas toujours été pensées spécifiquement pour répondre à l’ensemble des problématiques liées à la fraude bancaire. Par exemple, en France, la loi du 6 novembre 2025 est venue renforcer les exigences en matière de lutte contre la fraude aux moyens de paiement mais reste limitée à l’échelle nationale. Chaque pays et chaque région du monde développe ses propres exigences, ce qui ne favorise pas toujours une réponse collective face à des fraudeurs qui, eux, opèrent sans frontières. Il apparaît donc nécessaire de construire un cadre commun, cohérent et applicable à l’échelle internationale. Celui-ci doit également être suffisamment agile pour s’adapter rapidement aux évolutions technologiques : l’intelligence artificielle occupe aujourd’hui une place croissante dans les stratégies de prévention, mais de nouvelles innovations pourraient demain transformer à nouveau les modes opératoires de la fraude. Face à une menace en constante évolution, la mise en place d’une gouvernance efficace repose également sur la collaboration entre experts de la fraude, institutions financières et autorités réglementaires. Cette approche permettrait de renforcer la protection des clients, de préserver les actifs des banques et de maintenir leur réputation dans un environnement où la confiance constitue un enjeu majeur.

En conclusion, la lutte contre la fraude est un sujet qui doit être abordé de manière holistique.

D’abord, l’articulation entre les volets organisationnel, fonctionnel, terrain ou data est plus que jamais nécessaire. Le « terrain » doit alimenter le projet et inversement.

Ensuite, il faut prendre conscience que la fraude existe partout, sur tous les produits, sur toutes les lignes métiers, dans toutes les équipes. On ne peut pas lutter contre la fraude efficacement si on ne considère pas la fraude dans la globalité de son écosystème. Une gouvernance centralisée et relayée de manière fluide doit permettre d’appréhender tous les aspects du sujet.

Enfin, pour rattraper les fraudeurs, l’enjeu va être d’être capable de compléter l’outillage en intégrant le temps réel au dispositif de contrôles. La généralisation de l’Instant Payment, par exemple, illustre cette nécessité.

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Audrey Ballara-Nectoux
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[1] Office of Public Affairs | Head of the Criminal Division, Matthew R. Galeotti, Delivers Remarks in Cryptocurrency Investment Fraud Forfeiture Announcement | United States Department of Justice

[2] Binance, exchanges moved dirty crypto after crackdown

[3] BC-FT : Blanchiment des Capitaux et Financement du Terrorisme

[4] Consortium International des Journalistes d’Investigation

L’article Lutter contre la fraude aujourd’hui : une nouvelle approche est-elle nécessaire ? est apparu en premier sur Fincley consulting.

Dans une optique d’adaptation et de dynamisation des marchés européens, l’UE prépare actuellement sa propre transition, avec une entrée en vigueur prévue le 11 octobre 2027.

Figure 1 : Principaux Jalons de la transition au R/L en T+1

La transition vers T+1 concerne l’ensemble des acteurs de la chaîne de valeur des marchés de capitaux : sociétés de gestion (AM), banques privées, brokers, banques d’affaires, chambres de compensation (CCP) ainsi que dépositaires (CSD) et teneurs de comptes-conservateurs (TCC). Contrairement à une perception parfois répandue, les banques privées sont pleinement concernées, compte tenu de leur rôle et des services fournies à une clientèle spécifique, de la gestion de la relation client (KYC, documentations client…), à l’exécution d’ordres pour le compte de clients et la gestion de portefeuilles multi-actifs et multi-devises.

Figure 2 : Impact du R/L en T+1 sur la chaîne de valeur des Titres

Les résultats du « readiness survey » publié courant janvier 2026 par l’EU T+1 Industry Committee montrent que 77 % des acteurs ont engagé des travaux de préparation, mais que la mise en œuvre reste encore partielle : seulement 30 % des recommandations de la feuille de route sont aujourd’hui implémentées, et plus de la moitié des organisations n’ont pas encore défini un plan complet de transition.

Figure 3 : Préparation de la transition au R/L en T+1 par les acteurs de place

A noter que 58% des acteurs du marché estiment que la complexité de la transition s’articule en 2 points majeurs :

• Préparations des autres participants du marché (partenaires, contreparties, fournisseurs IT…) ;
• Automatisation des processus manuels.

Cependant, 69% des acteurs n’ont pas encore engagé les travaux avec leurs partenaires et leurs fournisseurs IT (cette proportion s’élève à près de 80% chez les entités de taille moyenne et petite), les Banques Privées ne faisant pas exception puisque 2/3 d’entre elles prévoient de démarrer les travaux de planification cette année, bien que les impacts soient significatifs sur l’ensemble de la chaîne de valeur :

L’importance d’être Ready to Trade / Ready to Settle

La transition vers T+1 impose que l’onboarding des clients soit “ready-to-trade” et “ready-to-settle” dès l’ouverture du compte, sans possibilité de compléter les informations obligatoires a posteriori. En résultat, les exigences en matière de KYC et de documentations client dès l’entrée en relation seront renforcées, en raison de la complexité des structures clients gérées (e.g. holdings, trusts, véhicules d’investissement…), et dans une optique d’identification des bénéficiaires effectifs et leurs spécificités fiscales dès T+0.

Ainsi, une banque privée ne peut plus autoriser un client à passer un ordre si les données KYC, les instructions de règlement (SSI), ou la documentation fiscale (ex. certificat de résidence fiscale…) ne sont pas entièrement validées, car toute anomalie ne pourra pas être corrigée à temps avant le dénouement en T+1.

Aux États-Unis, le passage au T+1 a ainsi conduit à un renforcement des contrôles amont, avec une exigence de complétude des données dès l’entrée en relation et une réduction des tolérances pour les dossiers incomplets. Concrètement, une SSI manquante ou incorrecte peut empêcher le matching ou retarder le règlement, tandis qu’une information fiscale erronée peut bloquer une transaction internationale.

Pour prévenir ces écueils en aval sur les traitements post-trade, la capacité à recueillir l’ensemble des éléments requis dès le processus d’onboarding client implique de :

• Accélérer la digitalisation et standardisation de ces processus en :
  • Implémentant des portails digitaux pour la collecte de documents et données clients;
  • S’appuyant sur un OCR (Optical Character Recognition) alimenté par IA pour automatiser les vérifications et classifications des documents ;
  • Déployant un workflow modulaire couvrant l’entièreté du cycle de l’onboarding et capitalisant notamment sur l’IA agentique afin d’orchestrer et compléter son exécution en temps réel ;
  • Se dotant d’une capacité de e-signature.
• Intégrer l’onboarding client à l’écosystème front-to-back afin de rompre la latence entre la récolte des données client, le trading et le post-trade.
• Renforcer la qualité et la gouvernance des données via des contrôles automatiques régis par des règles de cohérences (KYC, données personnelles, fiscales…) et des accès simplifiés aux données critiques.

Accélération des processus post-trade : un impératif d’industrialisation

Le passage en T+1 impose une accélération drastique de l’ensemble de la chaîne dès le jour du trade. Par exemple, une banque privée qui exécute un ordre agrégé en fin de journée doit désormais allouer les titres aux différents comptes clients et confirmer la transaction avec le broker le soir même (T+0), alors qu’en T+2 ces étapes pouvaient encore être finalisées le jour suivant. Lors du passage à T+1 aux US, l’industrie a fixé comme objectif un taux d’allocation et de confirmation en T+0 proche de 90% (DTCC – The key to T+1 success), afin de sécuriser le R/L le lendemain.

En résumé, tout retard d’allocation (mauvais compte, erreur de quantité…) ou de matching (écart avec son broker…) doit être résolu immédiatement, faute de quoi la transaction risque de ne pas être réglée en T+1 impliquant des potentielles pénalités liées à CSDR. A noter qu’un amendement de la réglementation CSDR (règlement (UE) 2025/2075 paru le 8 octobre 2025) prévoit un allègement de l’impact financier et non-financier liés au défaut de R/L en cas d’augmentation généralisée des défauts lors de la période de transition.

Pour les banques privées, caractérisées par des volumes fragmentés et des processus parfois plus personnalisés en réponse aux spécificités de chaque client, T+1 impose ainsi un passage vers un modèle plus industriel et temps réel, où la qualité des données et la fluidité des échanges avec le reste de l’écosystème deviennent obligatoires pour sécuriser le règlement des transactions.

Figure 4 : Aperçu des nouveaux cut-off des infrastructures de marché Européennes

L’industrialisation de ces différentes étapes du cycle de vie de la transaction requiert de :

• Redéfinir les cut-off times clients et internes selon les classes d’actifs et marchés traités afin de s’adapter aux nouvelles deadlines et de limiter les exécutions tardives ;
• Standardiser et optimiser les processus d’Allocation, Matching et Confirmation désormais compressés sur une journée, en s’appuyant sur des plateformes de place (Alto, MarketAxess, DTCC, Broadridge…), des évolutions systèmes propriétaires et des solutions d’interopérabilité adaptées ;
• Améliorer l’intégration avec les systèmes des infrastructures de marché ou les tiers fournisseurs de services (brokers, compensateurs, teneurs de comptes et dépositaires) afin d’assurer un échange de données en temps réel et de s’affranchir des dépendances techniques ;
• Mettre en place une gestion proactives des exceptions en adaptant son organisation et en instaurant des workflows optimisés par IA permettant de :
  • Détecter les transactions non-matchées, d’identifier les origines des écarts et de relancer les brokers ;
  • Prioriser les exceptions critiques et appliquer des actions correctives.

Anticiper pour dénouer :  vers une gestion plus proactive de la trésorerie et du change

Concernant la gestion de la trésorerie et du change, le passage au T+1 impose une anticipation proactive et précise des besoins de liquidité, en particulier en environnement multidevises. Par exemple, une banque privée qui exécute en fin de journée un achat d’actions européennes pour un client en dollars doit désormais initier la conversion USD/EUR dès le jour du trade (T+0) afin de disposer des fonds en T+1, là où en T+2, cette opération pouvait encore être réalisée le lendemain.

De même, les cut-offs des systèmes de règlement FX comme Continuous Linked Settlement (CLS) deviennent critiques : toute instruction envoyée trop tard pouvant empêcher la livraison des devises à temps. Les retours d’expérience du marché américain montrent ainsi une augmentation du recours à l’automatisation des flux FX et à des mécanismes de préfinancement, ainsi qu’un besoin accru de prévision intraday des positions de trésorerie pour éviter les défauts de règlement.

L’hétérogénéité des transactions et leurs potentiels déclenchements tardifs dépendant des décisions clients imposent ainsi aux banques privées une nécessité d’évoluer vers une gestion plus proactive et intégrée de la liquidité et du change.

Figure 5 : Chronologie de la chaîne de R/L en T+2 vs. T+1

La préparation de cette transition vers T+1 requiert de :

• Implémenter une solution de prévision de trésorerie en Intraday tenant compte des transactions en cours ou à venir (si récurrentes par exemple) et permettant de consolider les positions en cash à l’échelle client, devise et entité dans l’objectif d’identifier les besoins en liquidités à venir dès T+0 (le jour de la transaction) ;
• Définir des KPI de pilotage adaptés et optimiser les buffers de liquidité en incorporant une gestion de la donnée en temps réel et un ajustement dynamique des buffers (e.g. en fonction des volumes de trading, de la volatilité des flux clients…).

T+1 : le défi d’une transformation incontournable

En définitive, le passage au T+1 pour les banques privées exerce une pression accrue sur une chaîne encore partiellement optimisée, renforçant les risques opérationnels et la dépendance aux acteurs de l’écosystème.

Les activités de pre-trade, telles que l’onboarding des clients, ainsi que celles de post-trade – incluant l’allocation, le matching, la gestion de la liquidité, mais également la gestion des opérations sur titres (OST) – seront impactées par ce cycle de R/L réduit : les acteurs disposeront de délais réduits pour aligner les transactions avec les événements corporate et pour collecter puis transmettre les instructions de leurs clients, notamment en cas de prises de position tardives, nécessitant d’automatiser les flux avec leurs conservateurs ou les infrastructures de marchés. De même, sur les activités de Securities Financing Transactions (SFT), où l’augmentation des recalls de prêts de titres plus tôt dans la journée, comme observé aux États-Unis, impose une vision plus exhaustive de l’inventaire et une automatisation accrue des processus de recall.

Les premiers retours d’expérience du marché américain montrent que la réussite du T+1 repose fortement sur l’automatisation des processus pre et post trade, là où un retard de confirmation avec un broker, une erreur dans les instructions de règlement (SSI), une conversion FX non exécutée à temps ont une incidence directe sur le dénouement des transactions avec un délai réduit pour effectuer les corrections nécessaires.

La réussite de cette transition pour les Banques Privées nécessite :

• Une évaluation en amont de la chaine actuelle front-to-back : la maturité de l’organisation actuelle, des processus et procédures ainsi que les traitements spécifiques pour certains clients, des SIs en place, les contraintes réglementaires, le niveau de qualité et de préparation des prestataires actuels (compensateurs, conservateurs…), etc.
• L’implémentation de solutions innovantes pour répondre à ces challenges.

Tableau 1 : Synthèse des challenges et des recommandations

S’appuyant sur une solide expérience en matière de mise en conformité aux évolutions réglementaires dans le domaine des marchés de capitaux — notamment le passage au T+1 sur le marché américain — ainsi que sur une maîtrise approfondie de la chaîne de valeur des titres, Fincley consulting est en mesure de vous accompagner dans votre transition vers le T+1 en Europe et au Royaume-Uni : du diagnostic de l’existant à la mise en œuvre des transformations organisationnelles, opérationnelles et SI, avec un appui renforcé des équipes sur tous les types de chantiers (identification des irritants et des évolutions nécessaires sur les processus pre-trade, trade et post-trade, revue du target operating model, adaptation de la gouvernance et des RACI avec les prestataires, simplification et optimisation du SI, ainsi que déploiement de solutions dédiées à l’allocation, au matching des transactions et à la gestion de la liquidité intraday…).

L’article T+1 Europe / Banque privée : entre complexité client et impératif d’industrialisation est apparu en premier sur Fincley consulting.

Pour rester compétitives, les banques historiques doivent adapter leur riposte territoire par territoire.

Voici une grille de lecture pour construire une stratégie sur chacun d’eux.

1⃣ La banque pratique : le quotidien sous pression

Le contexte

La banque du quotidien est sans doute celle qui a subi les plus d’assauts. Paiements, cartes, virements entre pairs, compte, compte rémunéré… la révolution est déjà bien engagée.

Nos salaires restent majoritairement domiciliés dans des banques historiques, mais une part croissante de nos transactions leur échappe. Virements vers Revolut pour la fluidité de la carte, paiements via PayPal, Lydia ou iTunes : la multibancarisation est devenue la norme.

Nous entrons progressivement dans l’ère de la banque invisible, où le paiement devient un simple aboutissement, rapide et quasi imperceptible, d’une transaction économique entre deux acteurs.

La concurrence : les Fintechs

Les banques avaient la vue sur tous nos flux. Ce n’est plus le cas. Les Fintechs captent déjà une part massive des volumes de paiement et grignotent la visibilité sur nos usages.

C’est sur ce territoire que la perte de parts de marché est la plus forte.

Le poids du marché : 100% des français et de leurs flux à conquérir

Nous parlons ici de la banque au quotidien. Ces services concernent absolument tous les clients.

• 66 millions de français
• 15 milliards de paiements carte
• 5,5 milliards de virements

On sait combien les banques en ligne ont capté de clients. On ne sait pas encore bien combien elles captent de flux. Nous n’avons pas encore de statistiques des flux que contrôlent Revolut ou Boursobank… mais c’est ce ratio qu’il faut surveiller.

Nous pouvons mettre en place des segmentations à partir d’une analyse de la perte des flux dans le temps. Beaucoup de clients ne clôturent pas leur compte et ne sont pas suivis par l’attrition. En analysant leur flux, on réalise que leur loyauté à la banque est déjà remise en cause. Ils payent toujours leur convention de compte, leur valeur n’a pas encore baissée mais leurs flux quotidiens et la fréquence de leurs contacts sont déjà en risque.

La riposte

Comment les banques peuvent-elles contenir la baisse de leur part de marché face au dynamisme des nouvelles offres ?

Dans un contexte où de plus en plus de clients ont plusieurs comptes et face à une expérience client favorable aux banques en ligne, les banques traditionnelles vont-elles perdre les flux et les clients ?

Surveiller la perte des flux et favoriser la fidélité

La gratuité des banques en ligne met une pression forte sur le modèle économique des banques traditionnelles qui se demandent si elles doivent s’adapter.

Pour l’instant les acteurs ripostent dans les stratégies d’acquisition dans le cadre de temps forts commerciaux. En offrant des primes à l’ouverture. Notons la récente offre du CCF par exemple qui propose une belle rémunération des comptes à ses nouveaux clients.

Ils ne se sont pas encore alignés sur la gratuité de la carte ou la rémunération des comptes pour tous leurs clients. Comme nous l’avons vu ci-dessus, il faut surveiller l’attrition sur les flux et pas seulement sur les comptes.

Aujourd’hui les banques traditionnelles n’ont pas encore adapté leur tarification et maintienne la tarification de la carte et du compte quand les banques en ligne proposent la gratuité. En surveillant l’attrition des flux, il pourrait être stratégique d’accepter une perte de valeur en défensif en rendant la carte gratuite ou en rémunérant les comptes. Voici nos points de vigilance :

• Ne pas rétrocéder la carte trop simplement. La rendre plutôt gratuite sous condition d’usage minimum pour assurer un minimum de fidélité.

• Se préparer à offrir une rémunération des comptes en fonction de critères de fidélité ici encore.
• Orienter les clients vers des solutions comme Wero pour conserver une partie des paiements
• Il est important de ne pas céder partout et nous pensons que les banques peuvent encore défendre l’ensemble de l’infrastructure offerte (chaines de paiement, d’épargne, de crédit, accès multi canal, en France et à l’international…) en valorisant un abonnement mensuel. Tout client d’une banque traditionnelle paye de la tenue de compte ou la cotisation mensuelle de la convention de compte qui l’inclue. Pour nous, ces tarifications doivent pour l’instant rester le marqueur de la valeur de l’accès à la banque universelle.

Intégrer les nouveaux usages

Au-delà de l’adaptation au niveau prix, il reste important de travailler sur le fond de l’offre et les grands groupes bancaires investissent beaucoup pour s’adapter à la montée en puissance des nouveaux acteurs :

• Rattraper l’écart d’expérience client Les systèmes informatiques des banques traditionnelles sont des paquebots mais ils ont déjà commencé à rattraper leur retard.
• Contrôler les nouveaux acteurs Les grands groupes ont tous leur acteur en ligne. Société Générale contrôle la pépite du marché et commence à lui imposer des objectifs financiers plus conséquents. HelloBank, Nickel et BforBank sont en embuscade. Le Crédit Mutuel et le CIC sont en train de construire un modèle qu’il va être intéressant de voir évoluer avec un modèle en ligne intégré au lieu de le cantonner dans une filiale.
• Il ne reste plus beaucoup de vrais indépendants : N26 est-elle à vendre ? Revolut est-il intouchable et peut–il devenir l’Amazon de la banque ?

2⃣ La banque technique : un savoir-faire encore différenciant

Le contexte

L’offre des banques traditionnelles s’est enrichie au fil du temps de services très techniques.

• La chaine Chèques, la chaine Espèces sont des actifs dont les usages sont en diminution mais qui restent importants et quotidiens pour certains clients.
• La possibilité d’avoir un compte avec plusieurs titulaires, la possibilité d’avoir un mandataire sur le compte sont des compétences distinctives des banques traditionnelles.
• La possibilité d’avoir un découvert ne peut pas toujours être offerte par les néobanques qui ne sont que des établissements de paiement.
• En termes de produits, la possibilité d’avoir des titres au nominatif, la possibilité de mettre les titres de sa société sur son PEA, la possibilité d’avoir un coffre, la possibilité d’avoir un prêt relais, de lisser plusieurs prêts ensemble sont des montages techniques que les nouveaux acteurs ne proposent pas toujours.

La concurrence : limitée

• Ici, seules les banques en ligne adossée à un grand groupe (Boursobank, Hello Bank, Fortuneo, BforBank…) peuvent rivaliser parce que leur groupe leur fournissent l’accès à ces chaines complexes. Mais le service n’est pas aussi souple que dans une agence ou dans un GAB…
• Qui en dehors des clones des banques historiques va s’embarquer sur des chaînes Chèques qui sont vouées à disparaître ?
• Le dépôt d’espèces n’est pas possible dans les banques en ligne. Qonto ne propose pas de lettres de change. La gestion des mandataires est un processus encore très lourd dans les néobanques.

Le poids du marché : des niches qui font la différence

• 38% des français utilisent plusieurs fois par mois le chèque
• 34% des français déclarent utiliser leur découvert une fois par mois
• Il y a 800 000 majeurs protégés en France
• Il y aurait plus de 700 000 coffres bancaires dans les agences

La riposte : Mieux valoriser ces chaines qui sont souvent coûteuses pour les banques

• Sur ces domaines, la banque n’a pas de concurrent. En mettant en avant la qualité de service, elle pourrait mieux justifier la tarification de ces opérations distinctives.
• Un exemple : Les back offices chèques et les chefs de produit Banque au quotidien pourraient réfléchir à des améliorations du service qui pourraient donner lieu à une meilleure valorisation de la prestation. Via l’envoi de chéquier par exemple. Qui serait exonéré ou réduit dans la convention de compte.
• Si les clients payent pour avoir un coffre, si les clients payent pour une succession, pour un découvert, il faut leur offrir une expérience client qui va avec sinon ces tarifications resteront des irritants.
• Nous travaillons avec les middle et back offices de nos clients pour recenser ces prestations techniques que d’autres ne font pas, pour mieux valoriser le prix associé à ces services.

3⃣ La banque experte : ne pas perdre de terrain

Le contexte

• La révolution en cours n’a pas encore détruit le rôle d’expert du banquier. Même si les réseaux bancaires ne parviennent plus à former et à garder aussi bien les conseillers, les clients sollicitent encore leurs banquiers aux grands moments de leur vie.
• Le directeur d’agence et les conseillers les plus aguerris sont encore des notables en région et apportent des conseils précieux à leurs clients. Cette expertise ne peut pas être remplacée par des chatbots et des processus automatisés. Elle passe par l’intermédiaire d’une expertise que la banque peut conserver.

La concurrence : Assureurs, courtiers immobiliers, gestionnaires de patrimoine, spécialistes de la retraite sont en embuscade

Les conseillers bancaires tournent peut être encore trop souvent pour créer une relation privilégiée avec leurs clients. C’est sans doute le prochain risque pour les banques historiques. Si elles ne trouvent pas un moyen de valoriser les conseillers qui sont leur crédibilité vis-à-vis de leurs clients, elles peuvent laisser la place à d’autres experts qui n’attendent que cela..

Le poids du marché

• 645 000 lycéens commencent des études chaque année
• 645 000 entrées dans la vie étudiante chaque année
• 630 000 accès à la propriété
• 240 000 mariages et 120 000 divorces par an en France
• 700 000 départs en retraite chaque année
• 643 000 décès par an
• Il y a 2,6 millions d’entrepreneurs individuels qui cotisent à l’Urssaf

La riposte

• La formation des conseillers. Le rôle du conseiller doit gagner en technicité. Sur les taches classiques, l’IA va prendre le relais. Sa valeur ajoutée va être sur son expertise accumulée par la formation et l’expérience. C’est ici l’enjeu clé de la survie du modèle.
• Mettre en avant la profondeur de l’offre de la banque universelle Aujourd’hui, la profondeur de la gamme est un allié essentiel du conseiller dans la banque traditionnelle. Le nombre de produits à sa disposition est sans commune mesure par rapport aux nouveaux acteurs et il a des occasions de rebond multiples grâce à son expérience et à l’IA.
• D’un point de vue tarifaire, c’est difficile d’imaginer faire payer le rendez vous comme dans d’autres professions. La rémunération sur la banque experte se fait sur les frais mensuels (tenue de compte ou convention de compte) et sinon sur la capacité du conseiller à défendre les frais des produits ouverts à l’occasion des différents entretiens.

Conclusion

Sur ces trois territoires, le contexte concurrentiel est différent.

Les banques traditionnelles peuvent construire une stratégie adaptée à chacun d’eux.

• En défensif sur la banque pratique, en encourageant la fidélité de ses clients
• En augmentant les prix et la qualité de service sur la banque technique
• En formant des conseillers pointus sur la banque experte

Proximité du conseiller et profondeur de la gamme de services sont des compétences distinctives de la banque historique. Elles sont les piliers d’une relation bancaire qui fera encore la différence là où la banque n’est pas une commodité mais un service à forte valeur ajoutée.

Sans abdiquer sur les flux parce que les banques traditionnelles rattrapent leur retard en termes d’expérience client et parce qu’elles auront conditionné un alignement tarifaire à la fidélité de leurs clients.

Des expertises pour consolider, challenger, piloter, anticiper votre PNB

Jean-Baptiste CHEVALLIER
Directeur
+33 6 20 63 21 99
jean-baptiste.chevallier@fincley.com

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L’Active Account Requirement : l’obligation majeure introduite par EMIR 3.0

L’Active Account Requirement (AAR) se décline en deux principales obligations pour les contreparties financières et non-financières assujetties :

• Obligation de détention d’un compte actif auprès d’une chambre de compensation basée dans l’Union européenne
• Obligation de représentativité des transactions compensées via ce compte

L’AAR s’applique au périmètre de produits suivants :

• Dérivés de taux d’intérêt OTC libellés en euros
• Dérivés de taux d’intérêt OTC libellés en zlotys polonais (PLN)
• Dérivés à court terme (Short-Term Interest Rate derivatives – STIR) libellés en euros

Cette mesure phare d’EMIR 3.0 est entrée en vigueur le 24 juin 2025. Dans son rapport final publié le 19 juin 2025 ⁽²⁾, l’ESMA vient préciser les exigences réglementaires attendues sur les principaux changements introduits par EMIR 3.0, dont l’AAR et les obligations de reporting qui en découlent.

On y voit une volonté de rapatrier une part substantielle des activités de compensation sur le sol européen et limiter la dépendance vis-à-vis de CCP établies dans des juridictions tierces, principalement au Royaume-Uni. En effet, malgré la présence de chambres de compensations au sein de la zone euro, Londres demeure un acteur incontournable dans la compensation de ces produits. En 2024, le volume de dérivés de taux EUR IRS compensé par LCH SwapClear a atteint environ 62 000 milliards d’euros, devançant Eurex dont le volume s’est établi à 3 200 milliards d’euros ⁽³⁾.

Frise chronologique de la réglementation EMIR 3.0

AAR : applicabilité et impacts

Les exigences de l’AAR s’appliquent selon différents seuils basés sur le volume de notionnel des transactions traitées :

• A partir de 3 milliards € : l’obligation de détention d’un compte actif s’applique
• A partir de 6 milliards € de contrats compensés : l’obligation de représentativité s’applique
• Dès 100 milliards € de contrats compensés : la fréquence de vérification de la représentativité devient mensuelle

De nouvelles obligations de reporting avec l’entrée en vigueur de l’AAR

Les exigences réglementaires concernant l’AAR s’articulent autour de trois reportings principaux :

• La vérification du bon fonctionnement du compte actif
• L’obligation de représentativité des transactions compensées via le compte actif
• Un rapport sur les activités et les expositions de la contrepartie

Le fonctionnement du compte actif

Les contreparties assujetties à l’AAR doivent pouvoir certifier que leur compte actif est opérationnel. Pour cela trois critères s’imposent :

• Une documentation contractuelle complète disponible : accords de clearing signés avec la CCP UE incluant les annexes spécifiques aux produits concernés
• Connectivité IT opérationnelle : interfaces techniques prêtes pour l’envoi d’ordres, confirmations et rapports en temps réel
• Procédures internes en place : équipes formées et disponibles pour traiter les opérations via ce compte

Les tests réalisés pour vérifier le fonctionnement du compte

Afin d’évaluer le bon fonctionnement du compte actif, la réglementation impose aux contreparties de réaliser des stress-tests permettant de :

• Vérifier que les systèmes peuvent gérer une augmentation significative du volume de transactions
• Garantir que le compte actif reste performant lors de charges élevées ou de volumes exceptionnels de transactions à traiter

Les résultats doivent être documentés, et une certification écrite de la CCP doit confirmer que le compte peut supporter jusqu’à 85 % de l’activité totale de compensation dans les catégories de dérivés concernées.

Une exemption est prévue pour les contreparties qui traitent plus de 85% de leurs contrats de dérivés au sein de chambres de compensation basées dans l’Union européenne.

L’obligation de représentativité des transactions compensées via le compte actif

Les contreparties assujetties à l’AAR doivent faire compenser un nombre minimum de transactions à travers leur compte actif, pour que celui-ci ne soit pas considéré comme purement symbolique.

En matière de reporting, elles doivent rapporter le nombre de transactions compensées par sous-catégorie de produits dérivés via des templates dédiés, disponible dans l’Annexe 1 de la section 7.6 des normes RTS publiés par l’ESMA le 19 juin 2025.

Pour chaque classe de dérivés, les sous-catégories sont déterminées selon :

• Des fourchettes de maturité
• Des fourchettes de taille de transaction

Les contreparties doivent fournir un template par classe de dérivés. Les différentes classes de dérivés concernées par l’AAR sont spécifiées dans la section 5.1 du rapport final des normes RTS. La collecte des données permettant de remplir ces templates inclut :

• Le nombre de transactions compensées auprès de CCP de pays tiers d’importance systémique (Tier 2) et de CCP européennes autorisées
• Les sous-catégories pertinentes pour chaque classe de dérivés
• Classification selon les fourchettes de maturité et de volume traité
• Durée de la période de référence appliquée pour le calcul du nombre de transactions
• Dates de début et de fin de la période couverte par le reporting
• Indication si le nombre de transactions dans une sous-catégorie dépasse la moitié du total des transactions sur 12 mois

Ce reporting permet d’assurer que les transactions compensées en Europe sont représentatives de l’activité réelle de la contrepartie par rapport au volume de transactions compensées auprès de CCP de pays tiers.

Concernant le nombre minimum de transactions à renseigner au sein des templates, des exemptions sont prévues à partir d’un certain seuil de transactions traitées via ce compte actif.

Le rapport sur les activités de la contrepartie et ses expositions aux risques

Dans ce rapport, les contreparties doivent indiquer, pour chaque catégorie de contrats concernée, le montant notionnel brut en cours correspondant à la moyenne des positions de fin de mois sur les douze derniers mois. Ces positions sont ventilées :

• Par catégorie de dérivés (EUR OTC IRD, PLN OTC IRD, EUR STIR)
• Par chambre de compensation (UE et hors UE)

Le rapport permet aux autorités compétentes de déterminer si une contrepartie dépasse un des seuils spécifiés ci-dessus, ce qui détermine par la suite les exigences réglementaires auxquelles les contreparties sont assujetties.

Les prochaines étapes pour les banques assujetties à l’AAR

Avec l’adoption par la Commission européenne du règlement délégué concernant les normes RTS, le 29 octobre 2025 ⁽⁴⁾, les contreparties doivent fournir les reportings AAR au régulateur en juillet 2026. A partir de ce jalon, les reportings seront fournis à une fréquence semestrielle. Sont attendus :

• La déclaration de conformité du compte actif donnée par la chambre de compensation
• Un rapport sur l’obligation de représentativité composé des différents templates par sous-catégorie de classe de dérivés
• Le rapport sur les activités et les expositions de la contrepartie

Comment vous accompagner dans la mise en œuvre des obligations EMIR 3.0

Dans ce cadre, Fincley Consulting met à profit sa compréhension des enjeux financiers et ses compétences de maîtrise d’ouvrage pour accompagner les banques dès le diagnostic :

• Analyse des normes RTS
• Analyse des portefeuilles par classe de produits, simulations de franchissement des seuils
• Définition d’une trajectoire cible

Nous vous accompagnons ensuite dans la mise en œuvre de cette trajectoire :

• Définition et pilotage de la roadmap EMIR 3.0
• Cadrage et suivi des projets IT et data
• Construction de tableaux de bord de seuils et de représentativité.
• Réalisation de stress tests sur les comptes actifs
• Collecte des certifications de CCP
• Formalisation de la documentation attendue par les superviseurs

Enfin, Fincley Consulting assiste les établissements bancaires dans leurs interactions avec les autorités compétentes :

• Préparation des communications
• Réponses aux demandes ad‑hoc
• Mise en avant des dispositifs de contrôle interne

Pierre BOISSINOT
Associé
+33 6 13 19 44 88
pierre.boissinot@fincley.com

Arthur LECORNU
Senior Manager
+33 6 83 39 89 90
arthur.lecornu@fincley.com

Cameron GARVEY
Consultant
cameron.garvey@fincley.com

Sources :

⁽¹⁾ Règlement (EU) 2024/2987

⁽²⁾ Rapport Final de Normes RTS – AAR – ESMA

⁽³⁾ Parts de marché – Marché de dérivés OTC

⁽⁴⁾ Règlement délégué C(2025) 7124 Final

L’article EMIR 3.0 : la dernière réforme pour renforcer l’autonomie financière européenne est apparu en premier sur Fincley consulting.

Mais derrière ce chiffre contenu se cachent des enjeux bien plus larges : pression réglementaire durable, concurrence exacerbée des banques en ligne, recherche d’un positionnement plus lisible et lutte contre les irritants. Tour d’horizon pour bien préparer l’année qui vient.

1⃣ Un régulateur toujours très présent

En 2026, la tarification bancaire restera sous la vigilance du régulateur.

Après avoir encadré les frais de succession en novembre 2025, les pouvoirs publics s’apprêtent à supprimer le minimum forfaitaire des agios dès novembre 2026. Par ailleurs, les banques doivent composer avec des propositions d’amendements récurrentes visant à renforcer l’encadrement des frais de découvert.

Rien de nouveau sur le fond : le secteur bancaire demeure l’un des plus régulés en France — parfois davantage encore que l’énergie.
Mais c’est ainsi, et chaque nouveau plafonnement implique adaptation, recalibrage et parfois compensation. Les équipes en charge de la tarification (contrôle de gestion, chefs de produit, responsable de la tarification et de son paramétrage…) ont développé une réelle agilité pour absorber ces évolutions sans déséquilibrer le modèle économique.

2⃣ Faut-il s’aligner sur les banques en ligne ?

Les banques en ligne ne sont plus un phénomène émergent : leur montée en puissance commerciale est désormais bien installée. Les établissements traditionnels doivent donc penser leur riposte.

 Une réponse défensive… mais pas seulement

Deux stratégies s’illustrent :

Créer ou renforcer sa propre filiale digitale :
– Hello Bank! pour BNP Paribas
– BforBank pour le Crédit Agricole
Ces offres permettent de suivre les codes du marché low cost sans cannibaliser totalement la marque principale.

Développer une offre d’entrée de gamme inspirée des standards des banques en ligne ou fintechs :
– par exemple : un forfait à 9 € pour les autoentrepreneurs afin de se rapprocher du positionnement de Qonto ;
– ou encore des offres de bienvenue à 80 €, qui fleurissent désormais aussi chez les acteurs traditionnels.

 Assumer un modèle différent

Mais la banque de réseau ne se résume pas à un prix.
Elle incarne une capacité d’accompagnement, une connaissance du territoire, un accès à la décision locale : des éléments difficilement imitables par les acteurs purement digitaux.

À ce titre, il serait risqué de s’aligner intégralement. À 200 € par an, une prestation bancaire universelle reste très abordable comparée à d’autres dépenses du foyer (téléphonie, énergie, abonnements audiovisuels…). Dès 8 ou 9 € par mois, le client accède à une convention permettant de tout gérer au quotidien.
Les acteurs qui assument leur tarif — et valorisent leurs services — n’ont pas plus de difficultés de conquête.

3⃣ Comment se différencier en 2026 ?

Les banques disposent encore de leviers importants pour affiner leur positionnement.
Les axes sont des leviers classiques du marketing mais ils méritent d’être toujours consolidés :

• Écouter le client et le réseau
• Consolider la stratégie marketing pour définir ce qui différencie la banque et renforcer les argumentaires
• Adapter l’offre et la tarification à des personas prioritaires
• Réduire les irritants
• Adapter le rythme de facturation (mensuel vs trimestriel, revoir la structure d’une convention…)

L’image de la tarification bancaire mérite d’être améliorée et le soutien apporté par le marketing est essentiel pour renforcer la satisfaction des clients.

4⃣ Peut-on réduire durablement les irritants ?

La tarification bancaire souffre parfois d’un paradoxe : comme dans une compagnie aérienne low cost, le forfait mensuel reste faible (8 à 9 € pour de nombreux clients), mais le consommateur focalise son attention sur les frais exceptionnels (chèque de banque, opérations à l’étranger, agios…).

Pour réduire cette perception négative, un modèle mérite d’être challengé :
 un forfait “tout compris” autour de 25 €, supprimant la quasi-totalité des frais exceptionnels.

Cette logique existe déjà pour les meilleurs clients dans des forfaits haut de gamme. L’étendre à une offre plus universelle, avec une carte classique, permettrait d’introduire une tarification sans mauvaise surprise, plus lisible et potentiellement plus satisfaisante pour le client.

5⃣ Investir dans la connaissance et la maîtrise des processus

Et si 2026 était une année consacrée à la description fine des processus de facturation et à la précision des reportings ?
• pour identifier plus vite les anomalies,
• pour comprendre le comportement des clients et la saisonnalité des usages,
• pour simuler des évolutions tarifaires,
• pour consolider les indicateurs du PNB par client

• pour analyser les contreparties des gestes commerciaux,
• pour améliorer la transparence interne via une piste d’audit partagée.

La tarification est un domaine profondément transversal : marketing, réseau, contrôle de gestion, conformité, informatique… tous y contribuent.

La documentation des processus est un investissement structurant, créateur d’efficacité et de cohérence dont le travail est souvent autofinancé par les gains de PNB qu’il concrétise.

 Cap sur 2026

Le produit net bancaire (PNB) provenant des commissions constitue près de la moitié des revenus de la banque de détail. Il présente aussi la particularité d’être nettement moins sensible aux variations du cycle économique que la marge d’intérêt.
Cette stabilité comptable n’écarte pas les menaces et l’année 2026 s’annonce encore dense et passionnante pour la tarification bancaire.

L’article Les enjeux 2026 de la tarification bancaire est apparu en premier sur Fincley consulting.

En 2024, les sanctions réglementaires infligées aux institutions financières ont atteint un niveau record de 19,3 milliards de dollars [1], marquant un tournant dans l’histoire récente de la régulation bancaire. Parallèlement, la problématique de l’onboarding client reste critique : 67 % des banques déclarent avoir perdu au moins un client en raison de processus KYC (Know Your Customer) jugés trop lents ou inefficaces — une tendance en nette accentuation [2]

Dans ce contexte, l’intelligence artificielle (IA) s’impose comme un levier stratégique pour moderniser les processus KYC et répondre aux exigences croissantes des régulateurs. En automatisant certaines étapes clés de l’analyse et de la collecte d’informations, l’IA permet aux équipes conformité de se recentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée, telles que l’examen des structures capitalistiques ou l’investigation de flux financiers complexes.

Afin d’illustrer les apports concrets de l’IA, nous avons sélectionné deux domaines particulièrement sensibles et chronophages pour les directions de la conformité : la gestion documentaire et le tri des alertes. Ces cas d’usage démontrent comment les technologies d’IA peuvent transformer en profondeur les pratiques opérationnelles.

1. Collecte, analyse et vérification documentaire

Défi métier
Les établissements bancaires doivent régulièrement collecter et vérifier une grande variété de documents clients (pièces d’identité, justificatifs d’adresse, statuts juridiques, preuves d’activité, etc.), souvent dans des environnements multi-juridictionnels. Sans appui technologique, ce processus est long et manuel : identification des pièces requises, sollicitation du client, réception, puis contrôle un à un des documents.
Selon une étude [3] menée auprès de grandes banques d’investissement, une revue KYC coûte en moyenne 2 274 dollars par client et peut prendre jusqu’à 90 jours en moyenne, entraînant une perte de clientèle significative.

Apport de l’IA
L’IA permet d’automatiser et de fiabiliser ces étapes grâce à plusieurs technologies clés :

• OCR (Optical Character Recognition) : lecture automatique des documents scannés (passeports, KBIS, justificatifs) et conversion en texte exploitable, éliminant la saisie manuelle.
• NLP (Natural Language Processing) : extraction précise des données pertinentes (noms, adresses, numéros d’immatriculation) à partir du texte, avec structuration automatique pour intégration dans les systèmes internes.
• ML (Machine Learning) : détection des anomalies et des tentatives de falsification (distorsions de pixels, incohérences typographiques, hologrammes manquants), avec amélioration continue des modèles.

Ces technologies permettent de réduire significativement les interventions humaines, tout en renforçant la qualité des contrôles. Les analystes peuvent ainsi se concentrer sur les cas complexes ou suspects, où leur expertise est essentielle.

2. Triage des alertes et réduction des faux positifs

Défi métier
Les systèmes traditionnels de détection, fondés sur des règles statiques, génèrent un volume élevé d’alertes — dont une majorité sont des faux positifs [4]. Ces alertes mobilisent inutilement les équipes conformité et ralentissent le traitement des véritables risques.
Par exemple, un virement international légitime peut être signalé comme suspect en raison d’un seuil arbitraire, ou un client au nom courant peut être confondu avec un homonyme figurant sur une liste de sanctions.

Apport de l’IA
L’IA permet d’optimiser le tri des alertes grâce à des modèles d’apprentissage capables de :

• Prioriser les alertes en fonction de leur niveau de risque réel.
• Réduire les faux positifs en croisant les données internes et externes (identité, historique, typologie de transaction).
• Automatiser les vérifications préliminaires, libérant du temps pour les analyses approfondies.

Ces systèmes intelligents permettent de fluidifier les processus, d’améliorer la réactivité des équipes et de renforcer la détection des comportements réellement illicites.

Du point de vue opérationnel, l’intelligence artificielle agit comme un assistant intelligent de tri pour les analystes conformité. Plutôt que de traiter un flux massif d’alertes indifférenciées, l’utilisateur reçoit une file priorisée d’alertes jugées pertinentes ou à risque élevé. Les alertes à faible probabilité (souvent des faux positifs) sont soit reléguées dans une file secondaire, soit automatiquement écartées avec justification, par exemple : « Alerte écartée – date de naissance différente du profil sanctionné ».

Chaque décision automatisée reste auditable : l’analyste peut consulter le score de risque attribué, les critères ayant motivé la décision, et reprendre la main si nécessaire. Ce système hybride, combinant automatisation et supervision humaine, permet de concentrer les efforts sur les cas à forte criticité.

Dans la pratique, cela se traduit par une réduction significative du volume d’alertes à traiter manuellement, une meilleure priorisation des risques, et une amélioration du temps de réponse. Une étude [5] menée en 2024 auprès d’une grande banque européenne montre qu’un outil IA bien calibré a permis de clôturer automatiquement plus de 500 000 alertes par an, sans perte de détection des risques majeurs.

Les conditions de succès pour une IA réellement utile en conformité

Si les bénéfices sont prometteurs, leur concrétisation repose sur plusieurs facteurs clés de réussite :

Quelles perspectives concrètes sur le terrain ?

Malgré un fort potentiel, l’adoption de l’IA en conformité reste encore émergente. Selon une étude récente de Moody’s [6], début 2024, seuls 9 % des responsables conformité interrogés utilisent activement des solutions IA. Pourtant, 82 % d’entre eux reconnaissent que l’IA leur apportera des bénéfices significatifs.

Les premiers retours d’expérience montrent que les gains les plus tangibles concernent le remplacement des tâches manuelles et l’amélioration de l’efficacité opérationnelle. Les bénéfices plus qualitatifs (réduction des faux positifs, meilleure précision des analyses) sont encore sous-estimés, mais devraient croître avec une meilleure intégration technologique et une montée en compétence des équipes.

Notre accompagnement stratégique et opérationnel

Notre cabinet de conseil accompagne les directions conformité et risques dans toutes les étapes de leur transformation IA :

• Cartographie des processus et identification des irritants.
• Structuration de la gouvernance IA : supervision humaine, explicabilité, conformité réglementaire.
• Sélection des solutions adaptées à votre contexte (taille, budget, infrastructure, contraintes réglementaires).
• Intégration opérationnelle : coordination des équipes, formation, conduite du changement.
• Pilotage et mesure de la performance : définition des KPIs, suivi des résultats, ajustement.

L’IA, catalyseur d’une conformité plus intelligente

L’intelligence artificielle ne se contente pas d’automatiser des tâches : elle redéfinit les contours mêmes de la fonction conformité. En permettant aux équipes de se libérer des opérations répétitives, en renforçant la précision des contrôles et en fluidifiant les processus, elle transforme un impératif réglementaire en levier stratégique.

Mais cette transformation ne s’improvise pas. Elle exige une vision claire, une gouvernance rigoureuse, et une mobilisation collective des directions conformité, risques, IT et métiers. C’est à cette condition que l’IA pourra pleinement jouer son rôle : celui d’un allié puissant, au service d’une conformité plus agile, plus proactive, et plus résiliente.

Dans un monde où les exigences réglementaires ne cessent de croître, les banques qui sauront intégrer l’IA avec discernement et méthode seront celles qui prendront une longueur d’avance. Non pas en réduisant la conformité à une contrainte, mais en en faisant un atout de compétitivité et de confiance.

Pour en savoir plus…

Laëtitia COUCHARD-JACQUEMARD
Directrice Compliance
laetitia.couchard-jacquemard@fincley.com

Yassine AMGHAR
Manager
yassine.amghar@fincley.com

[1] fintech.global+1fineksus.com+1

[2] European Regtech Fenergo Report: Share Of Banks Losing Clients To Poor KYC Practices Reaches Record High | Crowdfund Insider

[3] KYC & Onboarding Trends in 2024 for Banking

[4] How high false positives AML rate hurt banks, fintechs, customers

[5] THETARAY_CASESTUDY_3_SANTANDER.pdf

[6] AI in risk-related compliance

L’article La conformité est-elle condamnée à être un centre de coût ? est apparu en premier sur Fincley consulting.

Dans un environnement en constante mutation et face aux prochaines évolutions réglementaires des activités de marché financier, l’optimisation des processus, l’adaptation des organisations, la gestion des risques, la préservation de la rentabilité ainsi que la transition numérique restent des défis majeurs pour l’ensemble de l’écosystème des marchés financiers, et en particulier pour le Post-Trade.

Au quotidien, les différents acteurs de la chaîne (Banques de Financement et d’Investissement (BFI), Infrastructures de marché, Conservateurs, Sociétés de gestion…) sont confrontés à des enjeux de taille dans des domaines comme les processus opérationnels dont la sophistication ne cesse de croître, la relation client avec des exigences accrues de ces derniers, et la lutte contre la fraude où la variété, la rapidité et la volumétrie des transactions complexifient le travail d’analyse.

Si divers outils ont permis de relever les challenges passés, l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) peut offrir des solutions efficaces à ces nouveaux défis, à l’image de son impact sur d’autres activités des services financiers, activités dont elle a profondément transformé les opérations, la gestion des risques ou bien l’expérience client. Cela a été rendu possible grâce à sa capacité à s’adapter à des volumes croissants de transactions, à intégrer de nouveaux types de données, et à maintenir un suivi détaillé de toutes les opérations, facilitant ainsi les audits et le respect des réglementations.

Dans le secteur financier, on peut noter que les types d’IA les plus répandus sont le Machine Learning (ML), le Natural Language Processing (NLP), et depuis peu les Large Language Models (LLM) ou IA Générative, qui ont favorisé des avancées telles que la génération automatisée de rapports, la conception de modèles prédictifs plus sophistiqués et la création ou la revue des contrats.

Qu’en est-il des applications de l’IA dans le Post-Trade ? Quels cas d’usages ont déjà été implémentés ? Quelles sont les pistes de développement à explorer ? Et quelles sont les implications pour les acteurs de cet écosystème ?

Quelles applications concrètes offre aujourd’hui l’IA dans le Post-Trade ?

Si l’exploitation des données et le recours aux modèles algorithmiques avancés ont toujours été au cœur des processus des acteurs du Capital Market pour les activités de trading ou de gestion d’actif, ces dernières années ont vu émerger des applications de l’IA sur l’ensemble de la chaîne, et plus particulièrement sur le Post-Trade. Ces innovations visaient entre autres à améliorer la gestion de la relation client, automatiser les tâches manuelles à risque élevé, faciliter la détection des fraudes ou des abus de marchés… comme en témoignent les cas d’usages concrets déjà déployés par les grandes banques de la Place :

Zoom sur quelques cas d’usages de l’IA appliquée aux processus Post-Trade :

• Gestion du collatéral : Afin d’optimiser la gestion du collatéral sur l’ensemble des expositions à couvrir (en Banque centrale, avec les Chambres de compensation, en Bilatéral, et en Tripartite) tout en maximisant l’utilisation du portefeuille de titres, les BFI et les agents tripartites ont développé des solutions s’appuyant sur le Machine Learning et les analytics avancées, permettant de générer des prescriptions sur les meilleurs actifs à livrer en collatéral en face de chaque besoin, d’automatiser les allocations, et d’exploiter les données historiques afin d’anticiper les futures transactions et exigences en collatéral.

• Règlement / Livraison : Pour anticiper et prévenir les fails sur le Règlement / Livraison dans le cadre de la mise en œuvre de la réglementation CSDR, BFI et Conservateurs ont déployés des solutions exploitant le Machine Learning pour identifier les anomalies potentielles en s’appuyant sur l’historique des transactions passées, afin d’intervenir avant la constatation du suspens ; et sur des analytics avancées pour évaluer l’efficacité du Règlement / Livraison, les origines des fails et ainsi faire évoluer leurs processus opérationnels.

• Relation clients (support et copilot) : Bien que déjà pris en charge par des versions basiques d’assistants virtuels, le support client a considérablement évolué grâce aux agents conversationnels avancés basés sur l’IA générative, capable de personnaliser leurs réponses en fonction des clients et d’aborder des sujets métiers pointus en accédant aux données systèmes ou à l’historique des transactions pour affiner la pertinence des informations fournies.

Les premiers retours d’expérience ont confirmé les atouts de l’IA en matière de flexibilité et d’évolutivité, permettant d’optimiser la gestion de processus jusqu’alors jugés particulièrement complexes ou de faciliter la mise en place de nouvelle réglementation. Ils ont également mis en lumière certains prérequis essentiels, tels que la qualité et l’accessibilité des données, l’acculturation des équipes, la disponibilité des compétences, ainsi qu’une organisation en mode Agile. Ces éléments s’avèrent déterminants pour atteindre les objectifs fixés (gains de productivité, réduction des risques…), faciliter le déploiement des futurs cas d’usage et assurer le passage à l’échelle de ces solutions.

L’IA : Quelles pistes à explorer pour transformer le Post-Trade ?

Dans le cadre cette révolution de l’univers Post-Trade, les bénéfices liés à l’application de l’IA, notamment de ses dernières formes comme l’IA Agentique, sont donc nombreux : amélioration de l’efficacité opérationnelle, réduction des erreurs, automatisation de processus complexes.

Ces derniers pourraient ainsi générer des gains substantiels dans des domaines du Post-Trade encore largement manuels :

• Réconciliation inter-systèmes : Bien que ce processus soit essentiel pour assurer l’exactitude des opérations financières, de nombreux écarts de rapprochement de données sont observés quotidiennement, résultant notamment de l’hétérogénéité des systèmes (internes et/ou externes) utilisés tout au long de la chaîne Front to Back, en particulier en ce qui concerne le calcul des indices et la valorisation des produits exotiques.
  L’apport de l’IA aux solutions traditionnelles de réconciliation peut permettre de résoudre cette problématique en améliorant le rapprochement des données (indépendamment de leurs formats) et l’identification des écarts, la préparation et même l’exécution des actions de résolutions en s’appuyant sur l’IA Agentique.
  Le Machine Learning et les analytics prescriptives peuvent quant à eux permettre d’anticiper les anomalies en identifiant les zones à risque et en fournissant des informations détaillées sur les schémas récurrents d’erreurs, les tendances observées, ainsi que des recommandations de correction basées sur l’historique des exceptions détectées et des actions de résolution mises en œuvre.

• Automatisation de la saisie des opérations : Les produits financiers non standards, dit structurés ou exotiques, rendent plus complexes pour les traders la saisie des informations dans les systèmes en conformité avec la termsheet associée. Cela conduit à des tâches manuelles chronophages et sujettes aux erreurs.
  L’IA peut considérablement simplifier ce processus en automatisant l’extraction des données de la documentation, grâce à des technologies comme la reconnaissance optique de caractères (OCR) et le NLP, offrant la capacité de lire et d’interpréter des documents non structurés pour ensuite alimenter directement les systèmes de booking. En outre, ces solutions facilitent la comparaison des données extraites avec celles saisies par les opérateurs, afin d’identifier et corriger les incohérences, tout en complétant les champs manquants. Résultat : un traitement plus rapide et une réduction significative du risque d’erreurs humaines.
  Le déploiement de ces solutions doit s’accompagner de la mise en place de workflows robustes pour gérer les exceptions (dans le cas où l’IA ne pourrait accéder à un document ou traiter certaines données…) nécessitant l’intervention des opérateurs, permettant ainsi à l’IA d’apprendre et d’automatiser progressivement les exécutions futures du processus.

Le déploiement de solutions d’IA : quelles implications pour les acteurs du Post-Trade ?

L’adoption de l’IA par les acteurs du Post-Trade nécessite une révision et une évolution de plusieurs éléments clés afin de maximiser le potentiel de ces solutions et d’éviter l’effet « From dream to reality » observé avec certaines technologies par le passé :

• Stratégie d’entreprise : Pour permettre le déploiement de l’IA à travers l’ensemble des métiers, il est essentiel de définir une stratégie globale accompagnée d’une feuille de route qui abordera, entre autres, les choix technologiques (recours à des éditeurs ou partenaires externes, ou développement interne, hébergement des solutions…), la mise en place d’une gouvernance de l’IA intégrant toutes les fonctions (conformité, risque, sécurité…) afin d’assurer le respect des régulations en vigueur (RGPD, AI Act, …) et un déploiement éthique, ainsi que l’acquisition et le développement des compétences nécessaires.

• Méthodologie de déploiement : L’adoption d’une approche claire axée sur les besoins métier plutôt que sur les aspects techniques est essentielle pour déterminer dès la phase de cadrage si l’IA est la solution adaptée à un cas d’usage donné (et si oui, sous quelle(s) forme(s)). Il convient ensuite d’itérer rapidement sur la solution afin de favoriser un apprentissage continu et l’identification précoce des échecs. Cela permet également d’éviter l’effet tunnel sans résultats concrets pour les métiers avant plusieurs mois, et d’orienter les capacités vers d’autres cas d’usages en fonction des bénéfices observés
  Dans cette démarche incrémentale, une attention particulière doit être accordée à la définition des objectifs et des mesures de réussite pour faciliter la validation des apprentissages par les équipes métier, ainsi que l’identification et la préparation des jeux de données de test et d’apprentissage pour garantir un modèle performant et éviter l’introduction de biais.

• Adaptation des modèles opérationnels : Les processus opérationnels utilisant ces solutions d’IA étant par nature évolutifs, il est essentiel d’intégrer la supervision de l’IA aux modèles opérationnels existants et d’adapter les matrices RACI pour inclure de nouvelles parties prenantes, notamment les équipes en charge des modèles. Cette approche permettra d’assurer un suivi efficace du retour d’apprentissage et d’optimiser en continu les modèles déployés.

• Evolution du Système d’Information (SI) : Pour exploiter ces solutions efficacement et à l’échelle, garantir un accès rapide, facile et sécurisé aux données est clé, entre autres via « l’APIsation » de l’environnement, qui permet d’améliorer la précision des modèles, la rapidité des solutions (tant en termes de latence que de traitement), et l’optimisation des ressources. Elle contribue également à réduire les défis liés à l’hétérogénéité des sources, résultant de la diversité des systèmes composant les SI des acteurs du Post-Trade.

• Data Management & Gouvernance : La qualité des données exploitées par les différentes IA est un enjeu central pour leurs déploiements. Une gouvernance et une gestion des données efficaces doivent ainsi permettre de limiter le travail de préparation et de nettoyage des données lors des phases d’apprentissage et de test, tout en assurant la fiabilité des solutions mises en production.

L’adoption de l’IA dans les processus Post-Trade constitue donc une opportunité stratégique pour les institutions financières. Ces technologies permettent de réduire les erreurs, d’optimiser les flux de travail et de renforcer la conformité, tout en libérant les équipes des tâches répétitives.

Bien que l’implémentation de ces solutions nécessite un investissement initial conséquent (mise à niveau des systèmes et formation du personnel), les bénéfices à long terme sont significatifs : une efficacité accrue, des coûts opérationnels réduits et une amélioration du service client.

Cependant, des défis tels que l’intégration avec des systèmes anciens, la concurrence pour attirer les profils possédant les compétences clés, ainsi que les préoccupations concernant la sécurité des données et l’explicabilité des modèles ralentissent parfois cette transformation.

Malgré ces obstacles, les institutions financières qui parviendront à les surmonter obtiendront un avantage concurrentiel indéniable. En investissant dans l’IA, elles seront mieux armées pour s’adapter aux évolutions du secteur financier et fournir des services plus rapides, plus sécurisés et plus efficaces.

Fort de son expérience dans le Capital Market et le déploiement de solutions innovantes, Fincley consulting peut vous accompagner dans vos projets d’IA, de la phase de cadrage jusqu’à la mise en œuvre avec un soutien fort des équipes sur l’ensemble des chantiers (identification des cas d’usages et des solutions d’IA appropriées, déploiement en Agile, revue du modèle opérationnel, démarche de change management et acculturation des équipes, simplification et optimisation du SI,…).

Arthur Lecornu
Manager
+33 (0) 6 83 39 89 90
Arthur.lecornu@fincley.com

Guillaume Bié-Samuelian
Senior Manager
+33 (0) 6 26 05 18 22
Guillaume.bie@fincley.com

Xavier Perozzo
Senior Manager
+33 (0) 6 33 36 47 54
Xavier.perozzo@fincley.com

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Contexte

Face aux pressions croissantes pour accompagner la transition vers une économie durable, les institutions financières doivent renforcer leurs dispositifs internes afin d’identifier, de mesurer et de gérer les risques ESG. Les enjeux sont considérables : réputation, stabilité financière et opportunités de croissance.

Dans ce cadre, l’EBA a été mandatée pour établir des lignes directrices visant à intégrer les risques ESG dans les processus bancaires. Publiées le 9 janvier 2025, ces orientations mettent l’accent sur la planification de la transition et l’anticipation des évolutions technologiques, commerciales et comportementales liées aux enjeux ESG. Elles visent à structurer l’adaptation des banques aux nouvelles exigences prudentielles de CRR 3, en renforçant la transparence et la stabilité du secteur bancaire européen.

Calendrier / entrée en vigueur

L’entrée en vigueur de CRR 3 au 1^er janvier 2025 marque un tournant règlementaire en matière d’exigence de publication sur l’ESG. En complément, ces nouvelles lignes directrices de l’EBA s’appliqueront progressivement :

• A partir du 11 janvier 2026 : pour les grandes et moyennes structures,
• A partir du 11 janvier 2027 : pour les établissements non complexes et de petite taille.

Des exigences renforcées pour une gestion des risques ESG structurée 

Les orientations de l’EBA fournissent une approche structurée permettant aux institutions d’identifier, de mesurer, de gérer et de surveiller les risques ESG, garantissant ainsi l’alignement sur les pratiques plus larges de gestion des risques. Ces orientations couvrent plusieurs axes clés tels que la gouvernance, les processus de gestion des risques ainsi que l’intégration des facteurs ESG dans les stratégies commerciales.

Elles complètent et précisent également les orientations de l’EBA sur la gouvernance interne ainsi que sur l’octroi et le suivi des prêts en ce qui concerne la gestion des risques ESG.

Les principaux axes couverts se résument de la façon suivante :

1) Gouvernance et gestion des risques

• Mettre en place une gouvernance dédiée pour gérer les risques ESG.
• Intégrer ces risques dans la stratégie globale et les plans de transition.
• Adopter une vision à long terme (10 ans minimum), une approche inédite dans un cadre prudentiel où les risques sont traditionnellement évalués sur des horizons plus courts.

2) Identification et mesure des risques

• Identifier et mesurer l’ensemble des risques ESG (au-delà du risque climatique).
• Evaluer leurs impacts sur les risques financiers traditionnels, tels que les risques de crédit, de marché, de liquidité et opérationnels.
• Utiliser des approches combinées, mêlant évaluations individuelles des contreparties et analyses sectorielles des portefeuilles (crédits et titres).

3) Collecte et gestion des données

• Renforcer la collecte des données ESG auprès des contreparties et recourir à des fournisseurs de données externes pour combler les lacunes.
• Garantir la qualité et la fiabilité des données à travers des systèmes d’information robustes et des procédures d’évaluation de la qualité des données.

4) Planification de la transition

• Elaborer et mettre en œuvre des plans de transition alignés sur les objectifs climatiques.
• Etablir des objectifs clairs à long terme et des indicateurs de suivis pour garantir la résilience du modèle économique aux risques ESG.
• Evaluer la sensibilité aux risques ESG (à partir de scénarios scientifiques) et éclairer la planification stratégique.
• Intégrer les objectifs du plan de transition dans les processus de prise de décision et de gestion des risques.

5) Outils de gestion des risques et mesures correctives

• Surveiller l’engagement des contreparties à travers des indicateurs pertinents.
• Ajuster les conditions financières et la tarification des produits financiers proposés en fonction des critères ESG.
• Diversifier les portefeuilles pour intégrer des actifs plus durables.

6) Intégration dans les processus clés

• Intégrer les risques ESG dans les processus d’évaluation interne de l’adéquation du capital (ICAAP) et de liquidité (ILAAP)
• Prendre en compte les risques ESG dans les tests de résilience et les évaluations de risques de crédit, marché et opérationnel.

7) Définition et suivi de l’appétence aux risques

• Intégrer les risques ESG dans le cadre de l’appétence aux risques.
• Surveiller l’appétence aux risques à l’aide d’indicateurs de mesure des risques (KRI) liés à l’ESG, comme :
  • la part de l’exposition aux secteurs à haute intensité carbone ;
  • la part des actifs exposés à des risques physiques ;
  • l’alignement du portefeuille aux accords de Paris ;
  • le nombre d’incidents sociaux et controverses liés aux droits humains…

8) Développement des compétences et culture ESG

• Renforcer la formation et la sensibilisation aux risques ESG au sein des institutions.
• Intégrer ces risques ESG dans les systèmes de contrôle interne et attribuer clairement les responsabilités.

Les défis liés à la mise en œuvre

La mise en œuvre de ces lignes directrices présente plusieurs défis pouvant s’organiser comme suit :

Conclusion : un cadre exigeant mais porteur d’opportunités

Les lignes directrices de l’EBA sur la gestion des risques ESG fournissent un cadre complet permettant aux institutions financières d’intégrer les considérations ESG dans leurs activités opérationnelles.

En appliquant ces lignes directrices, les institutions se préparent à mieux gérer leurs risques, soutenir la transition vers une économie durable et ainsi répondre aux attentes des parties prenantes. Au-delà du caractère contraignant, l’intégration des critères ESG représentent de réelles opportunités de développement : proposer des produits financiers durables et innovants alignés aux attentes des parties prenantes, améliorer la relation avec les clients sensibles aux questions ESG, ou encore attirer de nouveaux investisseurs.

Malgré les simplifications en cours proposées dans le cadre d’Omnibus, les orientations de l’EBA sur les risques ESG proposées suite à l’entrée en vigueur de CRR 3 et de la CRD 6 sous l’impulsion du Comité de Bâle sur le contrôle bancaire devraient continuer à s’appliquer.

En savoir plus ….

Julien FREYERMUTH
Associé
07 87 53 91 38
julien.freyermuth@fincley.com

Clémence BOURDIN
Manager Finance durable
06 37 02 70 64
clemence.bourdin@fincley.com

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Dans ce contexte, il est essentiel pour les PSP de comprendre les critères clés pour choisir leur mode de participation et d’envisager, si nécessaire, une transition vers une participation directe pour mieux répondre aux exigences réglementaires et optimiser leurs coûts et services.

Réforme de la Banque Centrale Européenne (BCE) sur l’accès des PSP non bancaires aux systèmes de paiement

Dès le 9 avril 2025, les PSP non bancaires (PSP-NB) pourront obtenir un accès direct aux systèmes de paiement gérés par la BCE, tels que TARGET, sous réserve du respect de critères stricts en matière d’infrastructure informatique, de sécurité et de conformité aux lois nationales.

Cette mesure vise à renforcer la concurrence et l’innovation dans les paiements tout en garantissant la sécurité et l’intégrité des systèmes de paiement.

Intégration à un système de virement instantané et choix de participation :

Les PSP rejoignant un système de traitement du virement instantané doivent choisir entre une participation directe ou indirecte à un CSM. Alors que certains, comme EBA RT1, comptent 80 participants directs, d’autres, comme STET, ont une majorité de participants indirects.

Quels critères prendre en compte pour choisir entre participation directe et indirecte ?

Critères à considérer pour un participant indirect au SEPA Inst afin de devenir participant direct

Un PSP déjà actif en SEPA Instant (SCT Inst) peut envisager de rejoindre un CSM en tant que participant direct.

Quels critères prendre en compte pour passer d’une participation indirecte à directe dans un CSM de SEPA Instant ?

1. Rentabilité et investissement

• Opportunité commerciale : Devenir participant direct permet au PSP de devenir une banque sponsor, offrant ainsi un accès direct au SEPA Instant aux autres participants indirects. Cela permet de générer des revenus supplémentaires grâce à la facturation des transactions. En outre, un participant direct peut proposer des services à valeur ajoutée comme Request to Pay, ce qui peut renforcer sa compétitivité et diversifier ses sources de revenus.
• Optimisation des coûts : En devenant participant direct, le PSP bénéficie généralement de tarifs unitaires facturé par le CSM plus bas que ceux facturés par la banque sponsor pour les participants indirects. Cela permet à un PSP de réaliser des économies importantes sur les coûts de transaction à long terme, surtout si les volumes de transactions sont élevés.
• Coûts à anticiper : Toutefois, l’adhésion directe implique un investissement initial significatif, comprenant des frais d’intégration pour connecter le PSP au CSM, des frais fixes annuels pour maintenir la connectivité, ainsi que des coûts opérationnels plus élevés. Le PSP devra également allouer des ressources supplémentaires pour gérer l’infrastructure technique et la conformité continue. Ces coûts doivent être soigneusement évalués pour déterminer si les économies à long terme compensent l’investissement initial.

2. Faisabilité et exigences techniques

• Infrastructure technologique : L’un des principaux défis de la participation directe est la mise en place d’une infrastructure technologique robuste. Un PSP doit être capable d’établir une connectivité sécurisée et fiable avec le CSM, ainsi qu’une capacité de traitement en temps réel des transactions. Cela nécessite des systèmes de paiement de pointe et des API performantes pour garantir des transactions instantanées et sécurisées 24/7.
• Gestion de la liquidité : En tant que participant direct, le PSP devra être en mesure de garantir la disponibilité immédiate des fonds sur son compte de règlement, afin de pouvoir effectuer des paiements instantanés sans retard. Cela implique de maintenir une trésorerie suffisante et de gérer la liquidité de manière proactive, ce qui peut entraîner des défis supplémentaires en termes de gestion de trésorerie.
• Conformité et due diligence : Avant d’adhérer en tant que participant direct, le PSP sera soumis à un processus de due diligence approfondi par le CSM. Cela inclut une évaluation complète de la conformité réglementaire, des systèmes de sécurité, de la gestion des risques et de la capacité technique du PSP. Cette évaluation peut être un frein si le PSP ne répond pas pleinement aux exigences du CSM, ce qui implique des coûts et du temps pour aligner les systèmes avec les attentes.

3. Gestion de projet et gouvernance

• Définition de l’architecture et du plan d’intégration : Un plan d’intégration détaillé doit être mis en place pour passer à la participation directe. Cela inclut la définition de l’architecture technique, des protocoles de communication avec le CSM et des détails de mise en œuvre pour garantir une transition fluide. Le plan doit également définir les étapes critiques du processus d’intégration, telles que les tests d’interopérabilité et la validation des systèmes.
• Mise en œuvre technique et opérationnelle : Le PSP doit mettre en place des ressources pour gérer la mise en œuvre technique de la connexion au CSM, la configuration des API, et la formation des équipes sur les nouveaux processus. La gestion de cette phase technique nécessite une coordination entre les équipes développement, opérations et gestion des risques pour garantir la réussite du projet.
• Phase de test et validation (QA) : Une fois l’intégration effectuée, une phase de tests (QA) rigoureux est essentielle pour vérifier la fonctionnalité des systèmes, la conformité aux normes et la performance sous des charges de travail simulées. Les tests doivent inclure des tests de stress, de sécurité, de vérification des transactions instantanées, ainsi que des tests de compatibilité avec les autres participants et les CSM.
• Documentation et conformité réglementaire : La documentation complète des processus d’intégration, des configurations techniques et des tests est cruciale pour garantir la conformité aux exigences réglementaires locales et internationales. Le PSP doit également garantir que toutes les attestations de conformité et certifications nécessaires sont en place avant de devenir un participant direct.
• Formation des équipes : La formation continue des équipes internes sur l’utilisation du système SEPA Instant, la gestion de la liquidité, et les meilleures pratiques de sécurité est indispensable pour assurer une adoption réussie du système et une gestion efficace des transactions.

Conclusion

Le choix entre une participation directe ou indirecte au SEPA Instant est une décision stratégique cruciale qui impacte la compétitivité et l’efficacité des PSP sur le long terme.

• La participation directe est le choix des acteurs ambitieux souhaitant un contrôle total sur leurs opérations, des coûts de transaction optimisés et la possibilité de proposer des services différenciants. Cependant, elle implique un investissement initial conséquent et une expertise technique avancée.
• La participation indirecte constitue une solution plus rapide et plus simple à mettre en place, idéale pour les PSP cherchant à entrer rapidement sur le marché du SEPA Instant sans supporter des coûts d’infrastructure élevés. Toutefois, elle engendre une dépendance vis-à-vis d’une banque sponsor et des coûts par transaction plus importants.

Pour un PSP évoluant déjà en tant que participant indirect, le passage à une participation directe représente une opportunité stratégique pour gagner en autonomie, optimiser ses marges et se positionner en tant qu’acteur clé des paiements instantanés en Europe. Une transition réussie repose sur une analyse approfondie des coûts, des ressources technologiques et des opportunités de marché.

Chez Fincley, nous accompagnons nos clients dans leur transition en apportant une expertise stratégique et opérationnelle. Nous garantissons une mise en conformité rigoureuse face aux évolutions réglementaires, tout en optimisant les solutions de paiement pour renforcer leur performance et compétitivité.

Contactez nous pour échanger sur vos défis et identifier ensemble les meilleures opportunités d’amélioration.

Aymar MUINA

Directeur

06 83 39 32 40
aymar.muina@fincley.com

Sacha COHEN

Senior Manager

06 65 81 76 81
sacha.cohen@fincley.com

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Fincley Consulting est intervenu, le 28 novembre, au sein de la Commission des contrôles permanents et périodiques de l’OCBF afin de présenter une analyse normative ainsi qu’une étude d’impact de ces nouvelles orientations.

Les principales évolutions en matière de gestion des risques opérationnels

Les nouvelles dispositions de CRR 3 et de l’EBA entraînent des changements majeurs, parmi lesquels :

• La convergence vers une méthode unique de calcul des exigences de fonds propres : abandon des trois méthodes actuelles (BIA, TSA/ASA, AMA) au profit d’une méthode unique, la Standardised Measurement Approach (SMA), reposant sur des données issues des états financiers FINREP, renforçant la standardisation et la comparabilité entre institutions.
• La définition d’une nouvelle taxonomie des risques opérationnels : une classification structurée en deux niveaux, intégrant les sept événements bâlois comme fondement, et enrichie par des attributs spécifiques.
• Le renforcement de la gouvernance : une exigence accrue en matière de documentation, d’indépendance des fonctions de gestion des risques, d’intégrité des systèmes d’information, des mécanismes de surveillance et de transparence.

Impacts et défis liés à la mise en œuvre des évolutions règlementaires

Ces nouvelles exigences posent des défis significatifs pour les institutions financières :

• Augmentation des exigences de fonds propres : une hausse moyenne de 28 %, avec un impact plus marqué pour les grands établissements (+32%) par rapport aux plus petits (+11%).
• Problématiques liées au calcul de ces exigences de fonds propres : disponibilité des données FINREP plus granulaires, ventilation des charges relatives au risque opérationnel et cohérence avec les exigences règlementaires FRTB non finalisées.
• Complexité liée à la mise en œuvre des reportings : certaines exigences de reporting restent en cours de finalisation, générant des incertitudes.
• Mise en œuvre de la nouvelle taxonomie : adaptation des systèmes d’information et des dispositifs de collecte existants pour répondre aux nouvelles attentes.

Résultats de l’étude menée par Fincley Consulting

Fincley Consulting a conduit une étude auprès d’un échantillon de banques afin de mesurer leur niveau de préparation et d’identifier les pratiques actuelles en matière de gestion du risque opérationnel. Cette analyse a mis en lumière :

• Une complexité dans la répartition des exigences de fonds propres entre entités d’un même groupe.
• L’importance croissante de la sécurité et cybersécurité, domaines majeurs de survenance d’incidents opérationnels exploitant l’intelligence artificielle.
• Des disparités dans les seuils et la collecte des sinistres, avec une variabilité importante selon les institutions.
• Une centralisation des responsabilités de gestion au sein des Directions des Risques.
• Un besoin accru de collaboration entre pairs, notamment pour partager les bonnes pratiques et retours d’expérience.

Fort de son expertise, Fincley Consulting se positionne comme un partenaire stratégique des institutions financières pour :

• Faciliter la mise en conformité réglementaire.
• Optimiser la gestion des risques.

Julien FREYERMUTH
Associé
07 87 53 91 38
julien.freyermuth@fincley.com

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