Rapport explicatif

Dans le cadre du conseil en placement et de la gestion de fortune, il est possible de distinguer plusieurs niveaux d’automatisation: le robot-conseil (robo-advice) constitue le niveau le plus élevé. Il s’agit de modèles d’affaires proposant un conseil en placement et une gestion de fortune totalement ou partiellement automatisés, dans le cadre desquels un ordinateur définit et met en œuvre une stratégie individuelle de placement sur la base des données saisies par l’utilisateur¹⁰. Inversement, le conseil personnalisé constitue le niveau d’automatisation le moins élevé. Et il existe des solutions hybrides combinant des éléments du robot-conseil avec des éléments du conseil personnalisé. Dans le cadre du courtage en ligne (online brokerage), les clients effectuent eux-mêmes leurs opérations de gestion de fortune et leurs investissements à l’aide de leurs ordinateurs. De nos jours, cela se fait encore la plupart du temps sans recourir à des stratégies de placement basées sur des algorithmes.

1.1.1.7 Analyse des données

L’analyse des données recourt à des méthodes statistiques permettant d’obtenir des informations sur la base des données numériques collectées. Citons ici l’analyse de masses de données (ou analyse des big data), qui consiste à collecter puis à dépouiller de très grandes quantités de données Les chaînes de données (personnelles) existantes ou entrantes des clients sont évaluées afin de permettre la conception d’offres sur mesure. L’objectif est d’analyser les transactions clients collectées et d’établir des corrélations autorisant une prévision aussi précise que possible des souhaits futurs des clients sur la base de calculs de probabilité et d’algorithmes modernes. L’analyse des big data est très utile aux prestataires de services financiers lorsqu’ils doivent examiner la solvabilité d’une personne, segmenter la clientèle, proposer des produits personnalisés ou encore garantir la sécurité (détection de tentatives de fraude par exemple).

Les portails de comparaison, qui permettent de déterminer les meilleures offres (par exemple en matière d’assurances), sont également des entreprises FinTech relevant du domaine de l’analyse.

1.1.2 Situation juridique actuelle

1.1.2.1 Loi sur les banques Champ d’application

À l’heure actuelle, il n’existe en Suisse aucune réglementation propre aux modèles d’affaires des FinTech. Ce sont dès lors les lois en vigueur sur les marchés financiers qui s’appliquent¹¹. En fait notamment partie la loi du 8 novembre 1934 sur les banques (LB)¹². Selon la LB, les personnes qui ne disposent pas d’une licence