Les entreprises du secteur des services financiers et des assurances vivent et meurent par leurs données, en particulier la mesure dans laquelle elles peuvent les utiliser pour comprendre ce que les personnes et les entreprises feront par la suite, un processus de plus en plus dominé par l’IA. Une start-up appelée Finbourne, qui a vu le jour au cœur du centre financier de Londres, a mis au point une plateforme permettant aux entreprises financières d’organiser et d’utiliser une plus grande partie de leurs données dans des modèles d’IA et autres. Elle annonce un financement de 55 millions de livres sterling (70 millions de dollars), qu’elle utilisera pour étendre sa portée au-delà du Carré. Highland Europe et AXA Venture Partners (également connu sous le nom d’AVP et soutenu par le géant des assurances du même nom) co-dirigent cette série B, qui valorise l’entreprise à un peu plus de 280 millions de livres sterling (356 millions de dollars) après l’investissement.
Thomas McHugh, le PDG qui a co-fondé Finbourne, a confié à TechCrunch qu’il a eu l’idée de cette start-up après avoir travaillé de nombreuses années comme quant en chef dans la ville, dont la plupart du temps à la Royal Bank of Scotland. L’une de ces années était 2008, l’année où RBS, à l’époque la plus grande banque du monde, s’est retrouvée au bord de l’effondrement après avoir été surexposée au secteur des prêts subprime. Un grand bouleversement s’est effectué en interne sous la forme d’une réorganisation massive. Auparavant, l’ensemble de la banque était organisé en une série de silos commerciaux, qui se traduisaient non seulement par la manière dont les gens travaillaient, mais aussi par le fonctionnement des données à l’intérieur de ces silos. Tout cela coûtait une fortune à gérer, des coûts qu’il fallait impérativement réduire.
“Nous avons dû arracher des centaines de millions de livres sterling de coûts à l’entreprise en très peu de temps”, se souvient-il. Ils ont décidé de s’inspirer du monde naissant mais en pleine expansion des services cloud.
AWS, fondé en 2006, n’était en activité que depuis deux ans à ce moment-là, mais les équipes de données ont vu qu’il présentait un modèle convaincant et comparatif de la manière dont une banque pourrait stocker et utiliser les données. La banque a donc également adopté une approche consolidée et fédérée pour résoudre le problème. “Nous avons réussi à construire beaucoup de technologie qui fonctionnait sur toutes les classes d’actifs. Jusque-là, les gens disaient que cela n’était pas vraiment possible. Mais nous avions une raison incroyable de changer et de là, nous savions que nous pouvions construire une technologie meilleure et beaucoup plus évolutive”, a déclaré McHugh.
Les systèmes d’équité, le revenu fixe et le crédit, a-t-il dit, tous précédemment gérés en tant que systèmes séparés, étaient maintenant sur une seule plateforme. La crise financière britannique de 2008 était un grand huit dont vous seriez certainement sorti persuadé que vous pouviez surmonter et relever n’importe quel défi. Cela a naturellement conduit McHugh à prendre le risque le plus grand en affaires : une start-up. Finbourne a peut-être ses racines dans la manière dont McHugh et son équipe ont relevé le défi de construire des services de données plus efficaces dans leur banque, mais elle a également fait évoluer cette idée, reflétant et façonnant la manière dont les entreprises de services financiers achètent de l’informatique aujourd’hui.
De même que les entreprises qui ont d’importantes opérations de vente 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 entreprises extérieures pour des outils pour gérer leurs opérations plutôt que de les construire. Cela s’inscrit inévitablement dans la façon dont les banques et autres acteurs des 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 de comptabilité et d’investissement (utilisés dans l’analyse de la gestion d’actifs); une plateforme de gestion de portefeuille qui suit les positions, les liquidités, les P&L et les expositions; et un outil de virtualisation des données.
