Nipcoin26 Fintech : Machine Learning & BigData

Dans le numéro 26 de Nipcoin on aborde sous l’angle des Fintech la problématique du Machine Learning & Big Data …

Quelques startups mentionnées :

Billguard: https://www.billguard.com/
Feedzai: https://www.feedzai.com/
CréditKarma: https://www.creditkarma.com
KrediTech: https://www.kreditech.com/
Fundshop: https://www.fundshop.fr/fr/
Pellucid Analytics: http://www.pellucid.com/

Podcast: Téléchargement

Bonne écoute 😉

Pourquoi NipCoin : Voici une proposition de Podcast dans la galaxie NipCast autour des crypto-monnaies et des FinTech. Pourquoi un podcast francophone sur un sujet aussi pointu ? Nous pensons assister à l’émergence d’une technologie qui aura un impact énorme sur nos vies et plusieurs membres du PodCast NipCast sont absolument passionnés par ce thème. L’équipe de Podcasteurs NipCast souhaite donc participer, à notre manière, à cette aventure décentralisée, en partageant, en vulgarisant des concepts et en essayant de comprendre les opportunités mais aussi les limites des crypto-protocoles. Vous retrouverez le seul podcast français à parler de Crypto, de Bitcoin et autre AltCoins, le tout dans la bonne humeur légendaire de NipCast 😉

Une réflexion au sujet de « Nipcoin26 Fintech : Machine Learning & BigData »

  1. Hello,

    Juste un nouveau petit commentaire après celui du numéro 23. Je voulais juste revenir sur la catégorie 2 sur les investissements:

    + J’irai plus loin que Johann, pour moi à partir du moment même ou un site une start up ou autre présente son produit comme un investissement garanti, il faut partir d’une présomption que c’est louche ( même de grands établissements bancaires qui ont pu jouer cette carte lors de la commercialisation de produits (benefique, doubleo, etc.) n’ont pas respecté cette promesse.

    + Sur la présentation des gains éventuels, il apparait difficile d’avoir assez de recul pour analyser si les algo sont performants. Une majorité de start up se sont montées après 2007/2009 voir même après l’année 2011, cela rend difficile de vérifier leur efficacité lors de périodes baissières. Et comme l’a justement souligné Fabrice vérifier les performances d’un algo sur le passé n’a pas de pertinence.

    + De manière générale, il faut rappeler qu’il existe des règles en France sur la présentation des services et produits financiers (légales, réglementaires ainsi qu’issues des autorités de supervision (AMF et ACPR). Pour résumer un professionnel doit :
    – présenter ses uniquement ses avantages. Il doit présenter ses risques de manière clair, lisible et équivalente à la présentation des gains éventuels ;
    – présenter des performances passées sans indiquer qu’elles ne présagent aucunement des performances futures.

    Enfin pour conclure il faut rappeler que pour exercer des activités de gestion ou seulement de conseil les établissements doivent obtenir des agréments ou procéder à des enregistrements spécifiques qui ont pour but d’instaurer une surveillance spécifique.

    Cordialement

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