Forts de leur capacité de collecte et d’analyse d’une masse diversifiée de données, les géants de la techno jouent l’avantage de l’asymétrie de l’information face aux institutions traditionnelles pour transformer rapidement le paysage financier.
Déjà très présentes avec leurs activités croissantes dans les applications de paiement, notamment dans les économies émergentes, nombre de grandes entreprises technologiques telles qu’Alibaba, Amazon, Meta (Facebook), Alphabet (Google) et Tencent, ont vu leurs activités dans le secteur financier acquérir une importance macroéconomique dans plusieurs pays. C’est particulièrement vrai en Chine, en Indonésie, au Kenya et en Corée, écrivent les auteurs d’un document de travail publié par la Banque des règlements internationaux (BRI).
Leur modèle économique met en évidence une rétroaction en boucle impliquant la collecte et l’analyse des données, les externalités de réseau et leurs activités entrelacées. Une boucle dans laquelle les grandes banques font preuve d’une efficacité bien moindre. « À l’exception du système de paiement, elles n’ont pas d’activités d’exploitation à fort niveau d’externalités », ce qui peut notamment s’expliquer par la séparation des activités bancaires et de commerce dans nombre de territoires. « Les banques ont ainsi essentiellement accès aux données de leurs comptes transactionnels », souligne le document.
Par la porte d’entrée que constituent les services de paiement, l’utilisation de la masse de données issues de l’activité sur les plateformes de commerce électronique et de médias sociaux ouvre l’accès à de nouveaux marchés, dont celui des services financiers, tels l’octroi du crédit, l’assurance et les produits d’épargne et d’investissement. Des services offerts à des frais et à prix inférieurs à ceux exigés par les acteurs traditionnels.
Dans ce mouvement d’expansion, la suite logique aux paiements constitue l’octroi de crédit. Dans ce créneau, les géants de la techno offrent l’avantage de l’efficacité et de l’inclusion, notamment parmi les exclus du secteur bancaire ou en matière d’accès au crédit. Cet accès potentiel s’en trouve même accru par un besoin atténué de recourir à une garantie accessoire.
De leurs observations, les analystes de la BRI font ressortir que le crédit offert par les géants du numérique réagit davantage aux chocs idiosyncrasiques. « N’ayant pas à s’en remettre à une garantie accessoire dans le but de sécuriser les remboursements, donc n’étant ainsi pas lié à un actif, le crédit est peu ou pas corrélé aux conditions économiques ou au prix des maisons, mais davantage au volume de transactions et à la cote de l’emprunteur. Cela peut changer le mécanisme de transmission de la politique monétaire », prennent-ils soin de souligner à larges traits.
N’ayant pas à s’en remettre à un collatéral dans le but de sécuriser les remboursements, donc n’étant ainsi pas lié à un actif, le crédit est peu ou pas corrélé aux conditions économiques ou au prix des maisons, mais davantage au volume de transaction et à la cote de l’emprunteur
Cette riche banque de données permet de scruter et de surveiller l’activité et les habitudes de l’emprunteur, voire d’accroître la capacité prédictive advenant un choc économique. Donc de faciliter l’évaluation du risque de crédit et son évolution sur la durée de vie du prêt, et ce, à un coût plus faible que celui absorbé par une institution financière traditionnelle. Une réduction des coûts d’information et de transaction qui vient ajouter à leur potentiel d’abaisser les barrières à l’inclusion.
Et les risques…
Dans la foulée, le modèle économique des grandes entreprises de technologie n’est pas sans avoir le potentiel de créer des risques de domination du marché, de discrimination par les prix et algorithmique, et de nuire à la confidentialité des données ou de menacer la vie privée, énumèrent les auteurs : « l’utilisation des algorithmes peut inciter ces géants à exploiter le biais comportemental en leur faveur et à manipuler les préférences des consommateurs ».
La liste s’allonge. L’accès à un large éventail de données personnelles peut conduire à l’exclusion de groupes à risque plus élevé et à la discrimination contre des minorités ou basée sur l’âge. Aussi, vu la nature de leur modèle d’affaires, « lorsqu’ils obtiennent une base de consommateurs captifs, ils peuvent abuser de leur position dominante pour prévenir l’entrée de concurrents, accroître les frais de transfert… »
Ils peuvent aussi utiliser leur masse de données pour exercer une discrimination de prix entre les consommateurs. Les utiliser non pas uniquement pour évaluer la qualité de crédit du consommateur, mais aussi sa capacité de payer et pour mesurer jusqu’où il est prêt à payer son coût d’emprunt ou d’assurance.
On n’en sort pas. « Les activités des grandes entreprises technologiques dans le domaine financier conduisent donc à des arbitrages complexes entre les objectifs de politique publique » tels que la stabilité financière, la concurrence et la vie privée. Et nécessitent une plus grande coordination entre les autorités nationales et internationales. D’autant que la grande diversité de leurs activités et des services offerts couvrent plusieurs champs de régulation abritant autant d’organismes de réglementation n’ayant pas toujours pour habitude ou réflexe d’interagir entre eux.
Une complexité qui s’accroît dans un environnement transfrontalier ouvert, en la quasi-absence de normes ou de standards à l’échelle mondiale.
