En plein essor depuis plusieurs années, la finance durable est soumise à une multiplicité d’enjeux à la fois humains, environnementaux et organisationnels. A cela s’ajoutent des défis tels que l’évaluation de la performance des entreprises, les impacts sur les business models et la multiplication des parties prenantes. Pour adresser cette discipline complexe, la réponse ne peut venir que d'une démarche holistique menée par les acteurs de la finance eux-mêmes. Mais un prérequis se dessine : mieux mesurer les impacts environnementaux et sociaux de chaque produit financier, chaque service, chaque entreprise. Dans cette perspective, les organisations qui sauront capter les données et les exploiter prendront une longueur d'avance.
Pour une banque par exemple, il s'agit, en plus des données classiques (gestion de risque, gestion de suivi, montant d'investissement, engagement, etc.), d'intégrer les données environnementales, sociales et de gouvernance (ESG) et climatiques. Seule une vision complète sur ces données donne le juste rapport au risque, au client et à la performance. La collecte et l’analyse de ces données sont donc essentielles. La technologie s'avère être un outil indispensable pour automatiser la collecte, qualifier les sources et intégrer la data dans son cœur de métier… Focus sur quatre enjeux stratégiques…
Réorienter les flux financiers
Le défi est à la hauteur de l'enjeu : capter l'épargne et les besoins de financements. Car si l'on constate une forte appétence pour les produits à impact, l'offre demeure limitée. L'objectif sera de faire correspondre l'offre et la demande, après une première clarification indispensable. L'Autorité des marchés financiers (AMF) ne reconnait qu'une taxonomie environnementale, mais aucune taxonomie sociale ou sociétale. Comme il existe aussi de nombreux labels, il apparait nécessaire d'adopter des processus d'audit et de contrôle qui soient les mêmes pour tous. L’enjeu est d'intégrer les impacts réels (climatiques, environnementaux, et sociaux) à l'ensemble des produits financiers et de les valoriser, auprès de l’ensemble des parties prenantes (entreprises, particuliers, etc.) afin que chacun puisse comparer les produits et faire ses choix de manière éclairée.
Intégrer les données
Les données environnementales, climatiques, géographiques et de sinistres doivent éclairer les choix stratégiques, les produits et services et les applications métiers. L'enjeu, pour les entreprises, est de penser et développer de nouveaux modèles financiers, résilients aux problématiques sociales et environnementales. Sont ciblés les projets de sourcing de la data, de gouvernance, de suivi et de transformation de la donnée. Ces projets aident aussi à repenser la valeur de donnée et tester la vulnérabilité de l'entreprise au regard des enjeux de société, en l'ouvrant à des expertises extérieures (experts climat, spécialistes des risques, consultants en développement durable).
Mener des analyses réellement prédictives
Toute organisation peut accéder à un certain nombre de données publiques. En les couplant à leurs données internes, les entreprises peuvent connaître leur véritable exposition aux risques. Prenons l'exemple d'une banque ayant pour client un industriel. Elle doit savoir si ce client opère dans un secteur à risque (transport, énergie, agriculture), et dans quel pays ou région sont implantés ses actifs. La banque peut coupler ces informations à différentes données : problématiques d'accès à l'eau sur place, enjeux de déforestation, dégradation des écosystèmes ou des conditions de vie des populations, conditions sanitaires, etc. Puis, en fonction de cette analyse, elle peut adapter les produits proposés à ce client suivant le niveau de risque accepté et le conseiller sur une démarche plus durable.
Exploiter la "green data"
Puisqu'il manque une prise en compte réelle de l'ensemble des données et des impacts de l'entreprise, l'objectif est dans un premier temps d'identifier et d'intégrer ces données manquantes. Peuvent être utilisées les données climatiques du CDP (Carbon Disclosure Project), Ecovadis (plateforme d'évaluation des performances RSE des fournisseurs et sous-traitants), les bases de données de la FAO (Organisation des Nations Unies pour l'Alimentation et l'Agriculture) et de l'OMS (Organisation mondiale de la santé), le Google Public Data Explorer, etc. Une fois ces données captées et couplées aux analyses économiques et financières (Refinitiv, S&PM, Moody's, etc.), il est possible de les qualifier, les structurer, les présenter aux métiers et développer des algorithmes pour créer des usages pertinents.
La crise sanitaire du Covid-19 et la fragilisation du système économique et financier qui y est associée, ont contribué à remettre le volet social et environnemental en haut de la liste des priorités des différentes parties prenantes. Il est indispensable que les entreprises intègrent cette accélération comme une opportunité pour anticiper les mises à niveau réglementaire des textes (EMIR, SFTR, CRR2 bâlois, MIFID 2), les campagnes d’audit des organismes de surveillance du système financier européen et de réglementation prudentielle. A défaut, leur pérennité semble compromise.
Pour une banque par exemple, il s'agit, en plus des données classiques (gestion de risque, gestion de suivi, montant d'investissement, engagement, etc.), d'intégrer les données environnementales, sociales et de gouvernance (ESG) et climatiques. Seule une vision complète sur ces données donne le juste rapport au risque, au client et à la performance. La collecte et l’analyse de ces données sont donc essentielles. La technologie s'avère être un outil indispensable pour automatiser la collecte, qualifier les sources et intégrer la data dans son cœur de métier… Focus sur quatre enjeux stratégiques…
Réorienter les flux financiers
Le défi est à la hauteur de l'enjeu : capter l'épargne et les besoins de financements. Car si l'on constate une forte appétence pour les produits à impact, l'offre demeure limitée. L'objectif sera de faire correspondre l'offre et la demande, après une première clarification indispensable. L'Autorité des marchés financiers (AMF) ne reconnait qu'une taxonomie environnementale, mais aucune taxonomie sociale ou sociétale. Comme il existe aussi de nombreux labels, il apparait nécessaire d'adopter des processus d'audit et de contrôle qui soient les mêmes pour tous. L’enjeu est d'intégrer les impacts réels (climatiques, environnementaux, et sociaux) à l'ensemble des produits financiers et de les valoriser, auprès de l’ensemble des parties prenantes (entreprises, particuliers, etc.) afin que chacun puisse comparer les produits et faire ses choix de manière éclairée.
Intégrer les données
Les données environnementales, climatiques, géographiques et de sinistres doivent éclairer les choix stratégiques, les produits et services et les applications métiers. L'enjeu, pour les entreprises, est de penser et développer de nouveaux modèles financiers, résilients aux problématiques sociales et environnementales. Sont ciblés les projets de sourcing de la data, de gouvernance, de suivi et de transformation de la donnée. Ces projets aident aussi à repenser la valeur de donnée et tester la vulnérabilité de l'entreprise au regard des enjeux de société, en l'ouvrant à des expertises extérieures (experts climat, spécialistes des risques, consultants en développement durable).
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Toute organisation peut accéder à un certain nombre de données publiques. En les couplant à leurs données internes, les entreprises peuvent connaître leur véritable exposition aux risques. Prenons l'exemple d'une banque ayant pour client un industriel. Elle doit savoir si ce client opère dans un secteur à risque (transport, énergie, agriculture), et dans quel pays ou région sont implantés ses actifs. La banque peut coupler ces informations à différentes données : problématiques d'accès à l'eau sur place, enjeux de déforestation, dégradation des écosystèmes ou des conditions de vie des populations, conditions sanitaires, etc. Puis, en fonction de cette analyse, elle peut adapter les produits proposés à ce client suivant le niveau de risque accepté et le conseiller sur une démarche plus durable.
Exploiter la "green data"
Puisqu'il manque une prise en compte réelle de l'ensemble des données et des impacts de l'entreprise, l'objectif est dans un premier temps d'identifier et d'intégrer ces données manquantes. Peuvent être utilisées les données climatiques du CDP (Carbon Disclosure Project), Ecovadis (plateforme d'évaluation des performances RSE des fournisseurs et sous-traitants), les bases de données de la FAO (Organisation des Nations Unies pour l'Alimentation et l'Agriculture) et de l'OMS (Organisation mondiale de la santé), le Google Public Data Explorer, etc. Une fois ces données captées et couplées aux analyses économiques et financières (Refinitiv, S&PM, Moody's, etc.), il est possible de les qualifier, les structurer, les présenter aux métiers et développer des algorithmes pour créer des usages pertinents.
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