Trois directions de transformation à l'ère post-fintech

Auteur : Simon Taylor, fondateur de Fintech Brainfood

Traduit par : Jiahua, ChainCatcher

L'informatique en nuage et l'internet mobile ne sont plus les principales forces motrices de la transformation des services financiers. Ce sont désormais les Tokens intelligents (unités d'information traitées et générées par des modèles d'IA) et les Tokens de valeur (jetons en chaîne représentant de la monnaie ou des actifs).

Il y a dix ans, les idées qui distinguaient la fintech, comme la priorité mobile, l'informatique en nuage et l'utilisation d'API pour remplacer les agences bancaires, sont devenues des normes de base pour toutes les entreprises financières dans le monde. Lorsque ces pratiques se sont généralisées, la fintech est passée de la prochaine étape d'innovation à la routine de l'industrie.

De nouvelles directions commerciales et d'investissement se forment autour de trois changements.

1. La prise de décision passe des tableurs aux modèles d'IA, et le fonctionnement des modèles dépend des Tokens.

2. Les enregistrements qui n'existaient auparavant qu'à l'intérieur d'une entreprise se trouvent désormais sur un grand livre partagé sous forme de Tokens.

3. Les clients deviennent également des agents possédant un portefeuille.

L'argent est un Token, et le Token est de l'argent.

Cet article discutera de la manière dont ces changements affecteront la finance, des entreprises qui ont déjà agi et pourquoi la première entreprise financière d'un trillion de dollars basée sur des technologies modernes sera une entreprise centrée sur l'IA et les Tokens.

Cette compétition vise le plus grand réservoir de profits au monde.

En 2025, les bénéfices nets générés par le secteur bancaire dépasseront ceux de tout autre secteur. Le secteur financier possède le plus grand réservoir de profits au monde et est le deuxième secteur en termes de capitalisation boursière. Cependant, la Boston Consulting Group (BCG) estime que la part de la fintech dans ce réservoir n'est que d'environ 4 %. JPMorgan Chase est sur le point de devenir la première banque à atteindre une capitalisation boursière d'un trillion de dollars. Aucune entreprise financière basée sur des technologies modernes ne s'est encore approchée de cette taille.

Cet article esquissera les voies de développement après la fintech.

La fintech meurt de son succès

La fintech a considérablement réduit les coûts liés à la dépendance des banques traditionnelles aux agences, aux documents papier et aux services téléphoniques. L'internet mobile a donné aux clients un ordinateur dans leur poche, tandis que l'informatique en nuage a fourni aux entreprises une infrastructure plus rapide et moins coûteuse pour construire des services.

Cela a permis aux entreprises financières de commencer à gagner de l'argent à partir de groupes de clients qui étaient auparavant difficiles à rentabiliser. Grâce à un modèle axé sur le mobile, Nubank compte désormais 140 millions de clients. Selon le rapport financier du deuxième trimestre, le coût de service d'un client par mois est de 1 dollar, tandis que les revenus moyens par client s'élèvent à 17,10 dollars.

En revanche, les grandes banques génèrent environ 350 dollars de revenus par client de détail chaque année, mais les coûts de service sont plusieurs fois plus élevés, et les bénéfices proviennent principalement de la vente d'autres produits financiers aux clients existants, ainsi que des prêts, des investissements et d'autres activités globales.

Revolut, Nubank, Stripe, Ramp et Robinhood peuvent encore maintenir une croissance exponentielle pendant de nombreuses années à venir, et il est très probable qu'ils le feront. La fintech en tant que catégorie d'investissement indépendante peut atteindre sa fin, mais les gagnants parmi elle pourraient encore croître pour devenir les plus grandes entreprises de cette catégorie de tous les temps, sous l'impulsion de nouveaux facteurs favorables.

La part de la fintech dans les transactions de capital-risque dans le monde a diminué, passant de 14,5 % en 2021 à 12,3 % en 2025. Pendant ce temps, la part des transactions de financement de la fintech allouée aux entreprises d'IA est passée d'environ 10 % à 70 % à 80 %, selon les sources. Les nouveaux fonds de capital-risque privilégient désormais les investissements dans l'IA.

Décision, enregistrement et canaux de service

Chaque produit financier comprend trois parties : la décision, l'enregistrement et la manière d'atteindre les clients. Dans les agences bancaires du 19ème siècle, les directeurs fixaient le prix de vos prêts selon leur propre jugement, puis l'inscrivaient dans un livre de comptes papier, et vous deviez vous rendre à l'agence pour les rencontrer. La décision est un pari sur le risque, l'enregistrement consigne les faits déjà survenus, et atteindre les clients dépendait d'un bâtiment.

Par la suite, les méthodes de décision ont évolué : d'abord basées sur le jugement personnel, puis par des personnes utilisant des tableurs, et aujourd'hui, elles sont réalisées en collaboration entre des modèles de base et des humains.

L'enregistrement est passé des livres de comptes papier aux bases de données, puis aux Tokens.

Les services financiers atteignent également les clients, passant des agences aux téléphones, puis aux Agents.

Les Tokens intelligents sont les unités de base utilisées lorsque l'IA participe à la prise de décision. Ils sont utilisés pour accomplir des tâches de calcul, mais la sortie des modèles n'est pas entièrement déterminée, et la même question peut donner des réponses différentes. Les Tokens de valeur sont les unités de base qui enregistrent la valeur de la monnaie ou des actifs. Un USDC ou OUSD d'une valeur de 1 dollar est soutenu par des réserves en dollars ou en actifs équivalents au dollar à un ratio de 1:1.

Cependant, au cours des deux dernières phases, trois problèmes ont persisté.

1. La prise de décision n'a pas beaucoup changé. Nous avons intégré l'apprentissage automatique, les moteurs de règles et les scores de crédit, mais les règles de décision sont toujours établies et ajustées par des humains. Les modèles de base et les Agents permettent aux logiciels d'assumer des tâches décisionnelles plus profondes.

2. L'enregistrement ne peut pas toujours rester cohérent. Les grands systèmes bancaires peuvent conserver des enregistrements très fiables, mais ces enregistrements n'existent qu'à l'intérieur d'une seule institution, et d'autres doivent les copier et les synchroniser. Les stablecoins et les actifs du monde réel tokenisés (RWA), c'est-à-dire les Tokens de valeur, permettent à toutes les parties de partager un grand livre programmable. Tout le monde voit le même enregistrement.

3. Les canaux de service dépendent encore des opérations humaines. Un excellent design d'interface réduit la résistance à l'opération à presque zéro, mais il faut toujours qu'une personne appuie sur le bouton. Fournir aux utilisateurs des graphiques budgétaires ne les rend pas plus aptes à épargner. Si un Agent est autorisé à transférer automatiquement des liquidités sur un compte d'épargne, l'utilisateur n'a pas besoin d'ouvrir l'interface pour opérer manuellement.

Dans la prochaine ère, ces trois éléments vont à nouveau changer.

L'argent est un Token, et le Token est de l'argent

Le 19 août, Stripe a accepté d'acquérir OpenRouter, le prix de la transaction étant légèrement supérieur à 7 milliards de dollars. OpenRouter est une passerelle qui attribue les demandes d'appel d'IA à différents modèles, avec des appels de modèles programmés chaque jour impliquant 10 trillions de Tokens, couvrant plus de 400 modèles. Le même jour, Ramp a lancé Router.com, qui attribue chaque demande au modèle qui répond le mieux aux exigences de qualité des utilisateurs et qui a le coût le plus bas. Ces deux entreprises fintech performantes ont reconnu la même semaine que le routage des Tokens d'IA est en soi une entreprise de services financiers.

Martin Casado de a16z a qualifié cela de "Token est le nouveau dollar". Je voudrais aller un pas plus loin : tous les Tokens ne sont pas des dollars. Le dollar représente un montant déterminé, tandis que la sortie générée par les modèles via des Tokens intelligents présente une incertitude. Ce que fait la plateforme de routage, c'est de fixer un prix pour chaque unité de calcul d'IA en utilisant un montant déterminé comme le dollar. Ce prix est fixé des millions de fois par seconde.

C'est un marché financier, et il vient d'être construit par deux entreprises de paiement.

L'économie intelligente est précisément construite sur ce cycle.

Les produits des géants financiers reflètent cette transformation

Parmi les entreprises financières qui ont déjà atteint une grande échelle, celles qui connaissent la croissance la plus rapide comprennent cette transformation. On peut le voir dans leurs produits récemment lancés : elles utilisent toutes des modèles d'IA et des flux de travail d'Agents au niveau décisionnel, avancent la tokenisation des actifs au niveau d'enregistrement, et ouvrent les services aux Agents et aux machines au niveau des canaux de service.

Décision (modèles d'IA et flux de travail d'Agents)

Enregistrement (tokenisation et stablecoins)

Canaux de service (Agents devenant clients)

Robinhood pousse la tokenisation plus activement que Nubank ou Ramp, tandis que Nubank a fait plus de progrès dans ses modèles de base. Mais en regardant ces entreprises ensemble, une direction commune émerge.

La prise de décision financière se tourne vers les Tokens intelligents

Évaluer la capacité de remboursement des clients a toujours été une source d'avantage concurrentiel dans le secteur financier. Les avantages des institutions financières traditionnelles proviennent d'un bilan suffisamment important pour absorber les pertes, ainsi que de décennies de données sur les performances des prêts à la consommation. Mais au fond, ces travaux reposent encore sur des tableurs, des comités d'approbation de crédit, et au mieux, sur l'apprentissage automatique.

Revolut a réalisé une expansion initiale à faible coût grâce à l'informatique en nuage et à l'internet mobile. Ensuite, plus de 80 millions de clients lui ont fourni un ensemble de données que d'autres entreprises n'ont pas. Ainsi, elle a entraîné son modèle de base PRAGMA sur la base de son historique de transactions pour remplacer les règles et les systèmes de notation de l'ère fintech.

Le résultat est une amélioration de 130 % de la capacité à identifier les prêts à haut risque, et un taux de rappel de détection de fraude (c'est-à-dire la proportion de fraudes réelles identifiées par le système) amélioré de 65 %. Les comités d'approbation de crédit n'ont jamais produit de tels résultats. Nubank a également fait de même avec nuFormer : lire directement les données de transaction brutes représentées par des Tokens, évitant ainsi des mois de conception manuelle et de construction de caractéristiques de données.

Le même changement entre également dans les processus décisionnels internes des entreprises.

Lorsque chaque flux de travail présente des variations, l'automatisation traditionnelle échoue. L'intégration et la vérification des clients, l'approbation des crédits et la clôture de fin de mois nécessitent encore un traitement manuel pour les étapes que l'automatisation ne couvre pas. Les Agents ne nécessitent pas que chaque processus soit identique, mais doivent simplement comprendre le contenu et les étapes.

L'Agent utilisé par Allica, une institution de prêt pour les PME au Royaume-Uni, peut lire directement les e-mails rédigés librement par les courtiers en prêts, demander des documents manquants, appeler le moteur de décision et fournir les résultats d'approbation de crédit. Au début de son déploiement, la moitié des cas ont été entièrement traités par lui, prenant en moyenne seulement 12 minutes, alors que le même processus dans les grandes banques prend souvent des semaines.

Les Tokens intelligents deviennent un avantage concurrentiel.

Les enregistrements financiers se tournent vers les Tokens de valeur

Les systèmes centraux des banques changent la manière d'enregistrer la valeur des actifs : passant des soldes dans des bases de données traditionnelles aux Tokens de valeur. Ce changement est particulièrement important lorsque les institutions doivent parvenir à un consensus sur la propriété des actifs, transférer de la valeur ou permettre aux actifs d'entrer sur des marchés plus larges.

Dans le passé, les entreprises qui prêtaient de l'argent aux consommateurs ou aux entreprises devaient établir des opérations de back-office coûteuses et complexes pour empaqueter les prêts en titres et les vendre. Un prêt était associé à un contrat papier et à des enregistrements comptables dans le système interne de l'entreprise.

La tokenisation facilite la circulation de chaque actif.

Prenons Figure comme exemple, qui utilise des tokens de valeur pour enregistrer les prêts hypothécaires sur la valeur nette des maisons nouvellement émis. Ces prêts sont garantis par la valeur nette d'une maison, après déduction des prêts hypothécaires impayés. Ces prêts sont ensuite intégrés à la plateforme de trading Figure Connect, où les investisseurs du marché des capitaux peuvent les acheter. Cette infrastructure est de plus en plus ouverte à d'autres prêteurs, y compris les concurrents de Figure ou les entreprises qu'elle pourrait acquérir à l'avenir.

Au deuxième trimestre 2026, le volume trimestriel des transactions sur Figure Connect a atteint 2,8 milliards de dollars, représentant 65 % du volume total des transactions de sa plateforme de prêts à la consommation. Son taux de croissance du revenu net ajusté était de 95 %, avec une marge EBITDA ajustée de 54,6 %. En additionnant le taux de croissance des revenus et la marge bénéficiaire, le score est d'environ 150, ce qui reflète un niveau élevé de croissance et de rentabilité.

Le grand livre partagé résout également un problème que la fintech n'a jamais réussi à résoudre : il n'existe actuellement aucune entreprise de fintech véritablement mondialisée. Nubank est un géant au Brésil et puissant au Mexique, mais ailleurs, elle ressemble encore à une startup. Revolut est solide en Europe, mais dans la plupart de ses plus grands marchés, elle se classe entre la quatrième et la septième place. Deux obstacles nous empêchent d'accueillir une véritable entreprise financière de grande envergure et mondialisée.

1. Chaque entrée sur un marché nécessite l'obtention d'une licence locale, la préparation d'un capital et la constitution d'une équipe juridique. Rien qu'au Mexique, avant de commencer à servir des clients, il faut préparer environ 100 millions de dollars de capital réglementaire.

2. La circulation des fonds sera suspendue. Fedwire ne fonctionne pas le samedi, CLS et T2 ne fonctionnent pas tout le week-end, et le marché boursier américain ne fonctionne que six heures et demie par jour. En revanche, une entreprise alimentée par l'IA fonctionne chaque heure.

Les tokens peuvent naturellement fonctionner 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 à l'échelle mondiale. Ainsi, un produit peut utiliser le même réseau de règlement sans avoir besoin de se connecter à 40 banques locales. Aujourd'hui, Visa peut régler avec les émetteurs américains via USDC tous les jours de la semaine, alors qu'auparavant, cela n'était possible que pendant cinq jours ouvrables. Les tokens d'actions de Robinhood sont également disponibles dans plus de 120 pays.

Un agent d'IA construit pour le trading 24 heures sur 24 ne peut vraiment fonctionner que lorsque le marché est ouvert et peut régler à tout moment.

L'agent devient la nouvelle porte d'entrée des services financiers

Je ne veux pas utiliser votre agent, je veux que mon agent utilise votre produit.

Si l'IA peut accomplir efficacement des tâches financières, elle deviendra un participant aux activités économiques. Un agent a besoin d'un budget, d'une identité, de permissions, et d'un moyen de représenter la valeur détenue ou transférée pour autrui. Cela crée une nouvelle catégorie de clients financiers : des canaux de services initialement conçus pour des utilisateurs humains avec des smartphones sont désormais directement appelés par des logiciels travaillant pour les utilisateurs.

Les utilisateurs humains apportent de l'attention, permettant à l'internet de consommation de monétiser le processus d'attraction des utilisateurs et de facilitation des achats. Les agents apportent des tâches claires : aide-moi à obtenir X, avec un budget de Y, et des conditions de Z. Ils initient des requêtes, obtiennent des résultats structurés, puis prennent des décisions en quelques millisecondes. Votre marque doit soit entrer dans la fenêtre contextuelle du modèle, devenant une ligne d'information de référence lors de la prise de décision, soit ne pas apparaître du tout.

Robinhood est la première entreprise à considérer les agents comme des clients à grande échelle. Grâce à son serveur MCP pour le trading et les services bancaires, elle permet aux agents d'appeler directement les fonctionnalités de compte, sans avoir à deviner comment naviguer sur une interface web ou une application. Déjà, 100 000 utilisateurs ont confié des comptes avec des restrictions de permissions à des agents.

En revanche, certaines compagnies aériennes considèrent des accès similaires comme du trafic robotique, puis s'étonnent que les clients pensent que le site est en panne. Stripe comble le vide dans le paiement : il fournit aux agents une carte de paiement à usage unique qui ne peut être utilisée que dans les limites de crédit approuvées, leur permettant de réaliser des paiements sans détenir les justificatifs de paiement originaux des utilisateurs.

Les agents permettent à une entreprise financière de multiplier par plusieurs le nombre de clients qu'elle peut servir.

Que vient après la fintech

JPMorgan atteindra d'abord une capitalisation boursière d'un trillion de dollars, grâce à ses dépôts, ses licences et un bilan capable de résister aux chocs. La traditionnelle barrière à l'entrée n'a pas disparu, mais elle n'est plus la seule source d'avantage.

Aujourd'hui, chaque entreprise financière peut établir un avantage sur trois aspects.

• Décision. La prise de décision en matière de risque se tourne vers des modèles internes, tandis que les agents s'occupent des flux de travail qui étaient auparavant difficiles à automatiser.

• Enregistrement. Les actifs peuvent circuler en dehors des institutions, et les fonds et les marchés peuvent fonctionner 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 à l'échelle mondiale.

• Canaux de service. Les agents deviennent des clients.

Le classement des valorisations des entreprises non cotées est excitant, car nous pouvons enfin voir comment elles passent de leur taille actuelle à un trillion de dollars.

• Stripe. Valorisé à 159 milliards de dollars, il possède l'effet de verrouillage des développeurs le plus fort de l'industrie fintech, avec un avantage provenant de la dépendance technologique après intégration et des coûts de migration élevés, et vient d'acheter une plateforme pour le pricing des tokens AI.

• Revolut. Selon les rapports, il lève des fonds à une valorisation de 115 milliards de dollars, avec plus de 80 millions de clients, et son modèle de base pour les affaires financières est déjà en opération. Il continue également à obtenir des licences, ayant récemment reçu une approbation conditionnelle aux États-Unis, ainsi que des licences en Australie et aux Émirats.

• Ramp. Valorisé à 44 milliards de dollars, avec un revenu annuel dépassant 1 milliard de dollars, et un flux de trésorerie libre désormais positif.

La liste des "Magnificent 8" de Coatue comprend deux entreprises de fintech. Selon les données de Coatue, une fois qu'une entreprise dépasse la barre des 100 milliards de dollars de valorisation, la probabilité de croître jusqu'à un trillion de dollars est d'environ 31 %.

Ne négligez pas la nouvelle génération d'entreprises financières natives de l'IA. Hebbia indique que les institutions utilisant ses produits gèrent un total de 30 trillions de dollars d'actifs. La valorisation de Rogo est passée de 750 millions de dollars à 2 milliards de dollars en seulement 16 semaines. Si l'une d'entre elles parvient à atteindre dans le domaine financier l'échelle de Cursor dans le domaine de la programmation, elle ne se considérera plus comme une entreprise de fintech.

La première vague de fintech a mis les banques dans votre poche.

La prochaine vague plongera plus profondément dans les décisions, les enregistrements et les flux de travail qui étaient auparavant cachés derrière l'écran.

Les entreprises de la première vague peuvent diriger cette transformation, mais la catégorie "fintech" qu'elles ont créée ne peut plus décrire ce qui doit être fait ensuite.

La fintech en tant que catégorie d'investissement indépendante est arrivée à sa fin, car les idées qui la soutenaient à l'origine sont devenues des pratiques courantes dans l'ensemble de l'industrie.

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