Apporter la technologie pour gérer la data financière

Présentez-nous Next Gate Tech et vos solutions ?
Next Gate Tech est une fintech, active dans l’industrie des fonds et l’asset management. Nous proposons du data management, qui passe par la collecte, l’harmonisation et l’enrichissement des datas, et puis de l’analyse basée sur cette data, en y appliquant différentes méthodologies. Cela permet à nos clients d’automatiser leurs process et de rendre leur activité plus efficiente.
L’industrie des fonds est composée du front office, avec les décisions d’investissement, la recherche et le trading, et puis du middle et back office, avec les opérations et calculs, et le côté réglementaire. En travaillant dans cette industrie au Luxembourg, je me suis rendu compte de la complexité de ce milieu, mais aussi de l’écart de niveaux technologiques entre le front office, et ses technologies avancées, et le middle et back office, et ses process encore manuels, avec l’utilisation d’Excel. Nous avons eu l’idée d’apporter une solution d’harmonisation de la data pour ouvrir la porte à plus d’implémentation technologique.
En quoi la digitalisation est une nécessité pour l’industrie des fonds ?
Depuis la crise financière de 2008, un nombre croissant de directives exigent plus de transparence et de responsabilité. Le secteur de l’asset management connaît aussi une importante compression de ses marges, due à la croissante part de marché prise par les fonds indiciels, qui compressent les frais de gestion qui sont le business model même des fonds, mais aussi à la pression règlementaire. Enfin, comme dans toutes les industries, les clients finaux ont de plus en plus d’exigences.
Ces trois axes font qu’une technologie comme la nôtre est la réponse aux problématiques d’une industrie où le middle et le back office sont en retard sur le front office, qui a déjà fait sa transformation.
En quoi les technologies cloud sont un élément indispensable de cette transformation ?
Une solution comme la nôtre doit ingérer une grande quantité de datas, car un client moyen gère des dizaines de portefeuilles, où de la data financière s’ajoute tous les jours. Si nous voulons y apporter des méthodologies basées sur du machine learning, nous devons y inclure une valeur temps pour entraîner des modèles, détecter des anomalies, etc.
Tout cela est rendu possible par l’implémentation de solutions SaaS. Les régulateurs ont conscience que l’industrie a besoin de se digitaliser pour répondre à leurs exigences, ils ont donc mis en place des cadres réglementaires permettant l’utilisation de solutions cloud.
Qu’est-ce qui a poussé ces entreprises à avoir recours à des fintechs ?
La quantité de datas est impossible à traiter avec quelques personnes et des fichiers Excel. Et puis, ces sociétés se sont recentrées sur leur cœur d’activité et ont préféré nouer des partenariats avec des sociétés plus petites et spécialisées.
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