Le secteur bancaire moderne évolue rapidement en raison de l’introduction des FinTech et de la transformation numérique. Une nouvelle recherche utilise une approche analytique hybride qui combine des techniques de modélisation d’équations structurelles (SEM) et de réseaux neuronaux artificiels (ANN) pour étudier comment les capacités techniques, organisationnelles et environnementales des banques interagissent avec le soutien politique pour stimuler la performance.
L’étude, publiée dans SAGE Open et intitulée « Exploration du rôle médiateur de l’adoption des technologies financières et de la transformation numérique dans l’amélioration des performances bancaires : une étude du cadre TOE utilisant une approche hybride SEM-ANN », fournit des preuves quantitatives que l’adoption des technologies financières et la transformation numérique agissent comme des médiateurs importants entre les capacités internes et les résultats de performance dans le secteur bancaire. Cette étude est basée sur le cadre Technologie-Organisation-Environnement (TOE) et l’applique au contexte bancaire indien, qui reflète la transition numérique mondiale en cours dans les services financiers.
L’adoption des FinTech et la transformation numérique comme moteurs de la performance des banques
Comment l’innovation et la transformation interagissent-elles pour améliorer la performance des banques à l’ère du numérique ? Pour répondre à cette question, les auteurs ont interrogé 325 employés de banques publiques, privées et coopératives à Chennai, en Inde, et ont recueilli des réponses sur les initiatives FinTech, l’intégration numérique et les mesures de performance.
Les auteurs ont utilisé la modélisation d’équations structurelles des moindres carrés partiels (PLS-SEM) et la validation de réseaux de neurones artificiels (ANN) pour développer un modèle causal reliant cinq éléments clés à la performance des banques : capacités technologiques, capacités organisationnelles, soutien gouvernemental, transformation numérique et adoption des technologies financières.
Cette analyse révèle une tendance forte dans laquelle l’adoption des technologies financières et la transformation numérique médient conjointement la relation entre les capacités internes des banques et leur performance globale. En d’autres termes, investir dans l’infrastructure numérique et la culture de l’innovation ne garantit pas à lui seul des rendements plus élevés. Au contraire, les avantages se matérialisent lorsque ces investissements conduisent à une adoption réussie des FinTech et à une transformation numérique complète.
Le soutien du gouvernement est apparu comme le facteur externe le plus important, influençant directement à la fois la transformation et la performance. Les initiatives politiques telles que l’interface de paiement unifiée (UPI) de l’Inde, le bac à sable réglementaire et le cadre de protection des données constituent un terrain fertile pour l’innovation, permettant aux banques d’expérimenter et de développer en toute sécurité les outils numériques.
Comprendre le rôle médiateur de la technologie et du changement
Les auteurs ont observé que les capacités techniques, ou la capacité à développer, mettre en œuvre et maintenir des systèmes numériques, ont un impact positif à la fois sur la transformation et sur l’adoption. Cependant, les performances ne s’améliorent pas directement à moins que ces facteurs n’interviennent.
Les capacités organisationnelles telles que la vision du leadership, la préparation des employés et la flexibilité des processus ont également montré une forte relation positive avec l’adoption des FinTech et la transformation numérique, mais un impact direct plus faible sur les performances de l’entreprise. Cela met en évidence la nécessité d’une culture axée sur la technologie et d’une gestion adaptative pour tirer une réelle valeur de l’innovation.
Quantitativement, l’adoption des FinTech et la transformation numérique ont eu un impact direct et significatif sur les performances des banques. Les coefficients de trajectoire structurelle de 0,298 et 0,294, respectivement, indiquent un impact à peu près égal sur les résultats tels que la rentabilité, l’efficacité et l’engagement client. Les résultats suggèrent que les banques dotées d’écosystèmes numériques solides surpassent celles dotées de systèmes fragmentés ou existants, même lorsqu’elles partagent des ressources technologiques similaires.
En particulier, les tests de médiation ont confirmé que la FinTech et la transformation numérique peuvent expliquer en partie les effets du soutien gouvernemental, des capacités technologiques et des capacités organisationnelles sur la performance. Parmi les deux intermédiaires, l’adoption des FinTech est apparue comme le canal le plus puissant, soulignant comment l’intégration pratique de technologies financières telles que les paiements mobiles, la notation des risques basée sur l’IA, les transactions blockchain et le service client automatisé constitue une manifestation tangible d’une stratégie numérique.
Le soutien du gouvernement est un catalyseur de changement
Cette étude introduit une perspective politique convaincante selon laquelle le soutien gouvernemental est un déterminant direct et indirect de la performance des banques. Grâce à des orientations réglementaires claires, des investissements dans les infrastructures et des incitations à l’innovation, les gouvernements peuvent façonner la vitesse et l’ampleur de l’adoption du numérique dans le système financier.
Empiriquement, le soutien gouvernemental a eu l’effet global le plus fort sur les performances (coefficient de trajectoire 0,256) et a eu un impact significatif à la fois sur la transformation numérique (0,524) et sur l’adoption des FinTech (0,534). Ce double impact souligne que l’environnement politique joue un rôle décisif dans la détermination de la maturité numérique du secteur financier.
Dans le contexte indien, le succès du cadre UPI et l’adoption croissante de l’identité numérique (Aadhaar) démontrent comment des politiques, des réglementations et des technologies alignées peuvent favoriser l’innovation tout en préservant la confiance des consommateurs. Les auteurs soutiennent que cette situation n’est pas unique à l’Inde et que des tendances similaires sont évidentes dans d’autres économies émergentes où les écosystèmes numériques reposent sur une collaboration public-privé.
Cette idée recadre la transformation numérique d’une initiative purement d’entreprise à un projet national d’infrastructure numérique. Lorsque les gouvernements renforcent la confiance numérique grâce à une réglementation stable et à la protection des données, ils créent les conditions externes qui permettent aux banques d’expérimenter l’automatisation, l’analyse des données, les nouvelles technologies financières et de prendre des risques internes sans compromettre la confiance des clients.
Ce que le modèle révèle sur l’avenir du secteur bancaire
Cette étude étend le cadre TOE à un modèle prédictif de l’innovation bancaire et montre que la technologie, l’organisation et l’environnement sont interdépendants et se renforcent mutuellement. Dans ce modèle, les capacités numériques internes constituent la base, la préparation organisationnelle la dynamise et le soutien environnemental la soutient.
L’approche hybride SEM-ANN a permis aux auteurs de tester non seulement les relations linéaires mais également les effets multiniveaux non linéaires. L’analyse de l’ANN a confirmé les conclusions du SEM, classant le soutien gouvernemental et la transformation numérique comme les deux prédicteurs de performance les plus influents. Le pouvoir explicatif du modèle est conséquent, avec des valeurs R² de 0,591 pour la performance, 0,559 pour la transformation et 0,657 pour l’adoption FinTech. Cela indique que ces facteurs expliquent ensemble plus de la moitié de la variance de la performance des banques.
Outre la validation statistique, cette étude véhicule également le message conceptuel selon lequel les FinTech et la transformation sont des processus continus plutôt que des fins en soi. Les banques qui réussissent sont celles qui traitent l’innovation comme un cycle itératif, intégrant constamment de nouveaux outils numériques tout en requalifiant les employés, en modernisant les systèmes et en ajustant les comportements et les stratégies des clients.
Les résultats mettent également en garde contre une dépendance excessive à l’égard de la technologie sans changements organisationnels correspondants. La transformation numérique doit être holistique, comprenant la réorganisation des structures, l’automatisation des processus et l’adaptation de la culture. L’absence de ces changements limitera l’impact des FinTech et conduira à des inefficacités plutôt qu’à des gains de performances.
Implications stratégiques et politiques
L’étude recommande aux dirigeants des banques de donner la priorité à la transformation à long terme plutôt qu’à l’adoption du numérique à court terme. Les dirigeants doivent se concentrer sur la création d’un cadre de maturité numérique qui intègre les solutions FinTech dans les stratégies commerciales de base plutôt que dans des initiatives autonomes. Investir dans la cybersécurité, la gouvernance des données et la requalification de la main-d’œuvre sont des étapes essentielles pour garantir la durabilité.
Pour les décideurs politiques et les régulateurs, les résultats soulignent l’importance de cadres réglementaires favorables et de bacs à sable d’innovation qui encouragent l’expérimentation responsable. Les gouvernements doivent équilibrer la promotion de l’innovation et la gestion des risques systémiques, en garantissant la protection des données et les droits des consommateurs, tout en encourageant les banques à poursuivre leur compétitivité numérique.
Pour les chercheurs, la méthodologie hybride de l’étude fournit un modèle reproductible pour envisager l’adoption de la technologie dans d’autres secteurs. La combinaison de la précision causale du SEM avec le pouvoir prédictif de l’ANN peut capturer à la fois la structure et la dynamique de la transformation numérique dans des systèmes complexes.
Les auteurs appellent également à étendre cette étude à différents contextes nationaux pour tester la généralisabilité du modèle, en particulier dans les régions où l’inclusion financière et la culture numérique sont encore en évolution.
