Les entreprises des secteurs des services financiers et de l'assurance vivent et meurent par leurs données - plus précisément, par leur capacité à les utiliser pour comprendre ce que les individus et les entreprises feront ensuite, un processus de plus en plus dominé par l'IA. Maintenant, une startup appelée Finbourne, fondée dans le centre financier de Londres, a construit une plateforme pour aider les entreprises financières à organiser et utiliser davantage de leurs données dans l'IA et d'autres modèles. Elle annonce une levée de fonds de £55 millions ($70 millions), qu'elle utilisera pour étendre sa portée en dehors de la City.
Highland Europe et le soutien stratégique de AVP (le bras financier du géant de l'assurance AXA) co-dirigent la Série B, ce qui valorise l'entreprise à un peu plus de £280 millions ($356 millions) après l'opération.
Thomas McHugh, le PDG qui a co-fondé Finbourne, a déclaré à TechCrunch qu'il a eu l'idée de la startup après de nombreuses années de travail en tant que responsable quantitatif dans la ville, la plupart du temps passées à la Royal Bank of Scotland. L'une de ces années était 2008, l'année où la RBS, alors la plus grande banque du monde, s'est retrouvée dramatiquement au bord de l'effondrement après s'être trop exposée à la contagion des prêts subprimes.
Le changement majeur s'est déroulé en interne sous la forme d'une grande réorganisation.
Auparavant, toute la banque était organisée en une série de silos métiers, ce qui se traduisait non seulement par la façon dont les gens opéraient, mais aussi par la façon dont les données en leur sein opéraient. Tout cela coûtait une fortune à faire fonctionner, des coûts qui devaient être impérativement réduits. "Nous avons dû supprimer des centaines de millions de coûts de l'entreprise en très peu de temps", se souvient-il.
Ils ont décidé de s'inspirer du monde naissant mais en pleine croissance des services cloud. AWS, fondée en 2006, n'en était qu'à ses débuts à ce moment-là, mais les équipes de données ont pu voir que cela présentait un modèle convaincant et comparatif pour stocker et utiliser les données d'une banque. Ainsi, eux aussi, ont adopté une approche consolidée et fédérée face au problème.
"Nous avons réussi à construire essentiellement une technologie qui fonctionnait pour chaque classe d'actifs. Jusque-là, les gens disaient que ce n'était pas vraiment possible. Mais notre raison incroyable de changer nous a permis de savoir que nous pouvions construire une technologie meilleure, beaucoup plus évolutive", a déclaré McHugh. Les systèmes d'équité, de revenus fixes et de crédit, a-t-il déclaré, auparavant gérés comme des systèmes séparés, étaient désormais sur une seule plateforme.
La crise financière du Royaume-Uni de 2008 a été un rollercoaster qui, si vous n'avez pas été complètement jeté, vous êtes sûrement parti en croyant que vous pouviez affronter et relever tous les défis. Bien sûr, cela a fini par amener McHugh à prendre le risque le plus risqué de tous dans les affaires : une startup.
Finbourne peut avoir ses racines dans la façon dont McHugh et d'autres membres de son équipe ont relevé le défi de construire des services de données plus efficaces dans leur banque, mais l'idée a aussi évolué, reflétant et façonnant comment les entreprises de services financiers achètent aujourd'hui des TI. Tout comme les entreprises qui ont des opérations commerciales étendues pourraient utiliser Salesforce (ou une plateforme concurrente) plutôt que de construire leur propre logiciel, le pari de Finbourne est que les entreprises financières feront de plus en plus de même : travailler avec des sociétés extérieures pour des outils pour gérer leurs opérations plutôt que de construire les leurs.
Cela rejoint inévitablement comment les banques et autres services financiers travaillent de plus en plus avec l'IA.
Aujourd'hui, les produits de l'entreprise comprennent le magasin de données opérationnelles LUSID; des livres d'investissement et de comptabilité (utilisés dans l'analyse de gestion d'actifs); une plateforme de gestion de portefeuille qui suit les positions, la trésorerie, les résultats et l'exposition; et un outil de virtualisation des données. McHugh a déclaré que Finbourne aide également à gérer la manière dont les entreprises traitent leurs données pour la formation de modèles, un domaine dans lequel elle est susceptible de s'impliquer davantage.
Il semble que les principaux points à retenir ici sont qu'il n'y a pas de leader évident, et les banques ne veulent pas partager les données avec d'autres banques, donc elles se forment pour éviter que ce soit le cas - un processus qui aide également les clients à contrôler plus étroitement les résultats et à éviter que des 'hallucinations' ne s'insinuent dans l'image. L'open source joue un rôle important pour offrir des options plus flexibles aux utilisateurs finaux.
"Ce que nous avons constaté, c'est que les clients ne veulent pas que les modèles que nous écrivons ou utilisons soient formés sur les données de quelqu'un d'autre", a-t-il déclaré. "Nous le constatons très fortement. Nous le faisons parce qu'en n'étant pas autorisés à utiliser l'image de quelqu'un d'autre, ces modèles sont moins susceptibles d'halluciner."
Finbourne a toute une série de concurrents actuellement. Les rivaux gestionnaires d'actifs, par exemple, incluent Aladdin de Blackrock, SimCorp, State Street Alpha et Goldensource; les concurrents gestionnaires d'actifs alternatifs incluent Broadridge, Enfusion, SS&C Eze et Maia. BNY Mellon Eagle, Rimes, Clearwater Analytics et IHS Markit proposent tous des outils pour les propriétaires d'actifs; et les services d'actifs comprennent des sociétés comme FIS, Temenos, Denodo, SS&C Advent et NeoXam.
Le fait qu'il y en ait autant pourrait être une raison convaincante pour quelqu'un de choisir une approche plus simplifiée en travaillant avec un seul - une voie que des entreprises comme Fidelity International, le London Stock Exchange Group, Baillie Gifford, Northern Trust et la Pension Insurance Corporation (PIC) empruntent.
"Au cours des dernières années, Finbourne a construit une plateforme SaaS révolutionnaire qui permet à bon nombre des plus grandes institutions financières du monde de passer de solutions en silos héritées à une architecture de données moderne, permettant une visibilité en temps réel complète et une prise de décision optimale", a déclaré Tony Zappala, associé chez Highland Europe, dans un communiqué.
"Lorsque l'équipe m'a montré en 2020 qu'ils pouvaient intégrer les données d'investissement de l'univers complet des actifs détenus par les gestionnaires dans une seule plateforme, ils m'ont convaincu", a ajouté Imran Akram, associé général chez AXA Venture Partners. "Aujourd'hui, c'est un différenciateur clair et particulièrement important pour la vague émergente de l'IA."
