Les opportunités qu’offriraient l’open finance selon l’écosystème financier du Royaume-Uni

La FCA a publié le 10 juillet 2025 un rapport sur les principaux enseignements du « sprint » consacré à l’open finance (disponible ici) qu’elle a organisé les 27 et 28 mars 2025. Cet événement s’inscrit dans le cadre de la stratégie 2025 de la FCA qui identifie l’open finance comme une priorité pour les cinq prochaines années. Le sprint a réuni plus de 110 participants, représentant un large éventail d’organisations du secteur financier et du secteur des services, des régulateurs et des experts des nouvelles technologies.

Les participants ont travaillé sur quatre domaines d’opportunité et ont identifié des cas d’usage, les données et les technologies associées aux services à fournir.

Le partage de données envisagé est assez large et concerne à la fois des données financières (paiement, crédit, investissement, épargne, assurance) et non financières (prévisions d’activité, imposition, facturation, emploi, santé, comptabilité, etc.). Il a été souligné que l’accès aux données détenues par les autorités publiques pourrait s’avérer complexe mais pouvait concourir à la fourniture de services de qualité.

Les catégories de données à partager varient en fonction des cas d’usage et des utilisateurs potentiels. Par exemple, en ce qui concerne la gestion financière, les participants estiment que les particuliers s’intéressent plutôt à la planification à long terme de leur budget, tandis que les entreprises recherchent davantage à obtenir une visibilité en temps réel de leurs flux de trésorerie et de leurs besoins de financement.

Les participants ont estimé que les solutions d’open finance devraient combiner l’utilisation de multiples technologies comme les API pour partager les informations, l’intelligence artificielle pour permettre à des robots de fournir des conseils personnalisés, des infrastructures DLT pour fournir des services reposant sur de la transparence ou de la confiance ou encore des tokens pour les dispositifs d’identification.

Les discussions ont notamment porté sur (i) les conditions à l’émergence d’un modèle d’affaires pérenne (utilisation de licence pour les API, monétisation des données ou partage des coûts et participation obligatoire des acteurs…) et (ii) la distinction entre données brutes et enrichies.

Elles ont mis en évidence des conditions nécessaires sur les données pour permettre le développement de la finance ouverte, telles que la disponibilité, la portabilité ou encore leur standardisation.  

1^er domaine d’opportunité : le « bien-être » financier

Description du domaine : ce domaine regroupe les solutions permettant d’améliorer la gestion financière grâce à des décisions optimisées par le traitement des données.

Données identifiées comme utiles : données de paiement, de crédit et d’épargne, de retraite et d’investissement.

Principaux cas d'usage explorés :

• évaluation (scoring) des demandes de crédit ;
• agrégation automatisée des données relatives aux dettes ;
• fourniture de tableaux de bord offrant un aperçu de la situation financière ;
• gestion de l’endettement en s’appuyant sur des outils d’IA.

Exemples de cas d’usage concret :

1. Un ménage recourt à une solution permettant de partager les informations concernant les dépenses courantes, de recevoir des conseils personnalisés de gestion (épargne et dépenses) et de préparer un projet d’acquisition d’un bien immobilier (constitution progressive de l’épargne puis collecte des informations pour la demande de prêt).
2. Une PME spécialisée dans la fabrication de pièces automobiles recourt à une solution permettant de partager des informations sur son activité (production, commandes, factures, etc.) afin d’identifier le besoin de trésorerie et d’optimiser ses financements.

2^e domaine d'opportunité : la « croissance » financière

Description du domaine : ce domaine regroupe les outils permettant d’améliorer la performance financière des particuliers et des entreprises, de manière proactive, en leur fournissant des informations personnalisées.

Données identifiées comme utiles : ce domaine couvrirait des catégories de données très variées (données de paiement, d’assurance, de retraite, de prévision d’activité des PME ou encore en lien avec la fiscalité...).

Principaux cas d'usage explorés :

• planification des événements générant des flux financiers ;
• analyse des risques en temps réel ;
• gestion automatisée de l’épargne.

Exemple de cas d’usage concret :

• Une PME spécialisée dans le coaching en ligne avec des revenus variables (YouTube, abonnement…) recourt à un outil d’IA alimenté par les données caractéristiques de l’entreprise (revenus, trésorerie, dettes, assurance, fiscalité, etc.). Cet outil fournit des conseils de gestion personnalisés concernant la trésorerie de l’entreprise, son épargne, ses déclarations fiscales à venir, ses échéances de factures et ses besoins de financement.
• Un dirigeant d’entreprise recourt à une solution exploitant ses données de situation personnelle pour optimiser la gestion de son temps, recevoir des conseils personnalisés d’investissement (épargne, retraite, etc.) ou bien encore pour anticiper ses dépenses.

3^e domaine d’opportunité : la « résilience » financière

Description du domaine : ce domaine regroupe les outils permettant d’aider les particuliers et les entreprises à faire face à des événements importants ou à des difficultés financières, grâce à un partage de données plus intelligent et en temps réel, en mobilisant des technologies (comme l'IA ou les infrastructure DLT) ou des solutions spécifiques (comme la gestion du consentement).

Données identifiées comme utiles : données financières et extra-financières ; données de santé, données professionnelles et données détenues par des collectivités locales.

Principaux cas d'usage explorés : détection des risques, génération d’alertes, promotion de la transparence et de la confiance, lutte contre la fraude.

Exemple de cas d’usage concret :

1. Une entreprise recourt à une infrastructure blockchain (DLT) pour rendre plus transparent et sécurisé ses transactions et améliorer la confiance de ses clients dans ses services.
2. Un investisseur recourt à une solution de conseil personnalisé fondée sur l’IA pour minimiser les risques d’investissement et maximiser ses performances.

4^e domaine : l’identité numérique

Description du domaine : ce domaine regroupe les solutions d’identité numérique permettant un accès sécurisé, ininterrompu et contrôlé par les utilisateurs aux services financiers et non financiers en ligne.

Données identifiées comme utiles : identifiants personnels vérifiés, données biométriques, historique financier, fichiers de crédit, dossiers fiscaux, localisation, informations relatives à la situation d’emploi ou à la sécurité sociale.

Exemple de cas d’usage concret :

Solutions de vérification de l'identité numérique permettant d’utiliser une seule identité vérifiée sur l’ensemble des plateformes. L’identité est portable et contrôlée par l’utilisateur, permettant des interactions en temps réel de manière sécurisée tout en protégeant les consommateurs de la fraude et de la criminalité financière.