Les conflits d’intérêts dans le modèle économique des agences de notation de crédit (ARC) ont été mis en évidence lors de la crise financière de 2008.

Les investisseurs et les sponsors émetteurs (banques) s'appuient sur les notations des trois grands (Fitch, Moody's Investor Services et Standard & Poor's) pour déterminer la probabilité qu'un émetteur d'obligations rembourse l'argent à temps.

La notation de crédit d'un emprunteur (généralement une entreprise, mais aussi un gouvernement ou une agence multilatérale) a un impact sur la tarification de sa dette, notamment de ses obligations, qui se négocient sur un marché. Un emprunteur triple A comme Apple paiera moins pour emprunter qu’une entreprise qui se situe à l’extrémité inférieure de l’échelle des titres d’investissement – ​​et bien moins qu’une entreprise qui émet des obligations de pacotille, c’est-à-dire des dettes à haut rendement.

Cela semble bien, mais le problème du modèle dépend de qui paie la note. Dans un monde idéal, les investisseurs paieraient des frais pour une notation indépendante, ce qui garantirait que les agences de notation soient libres de donner une opinion honnête. Mais le secteur de la gestion d’actifs a décidé qu’il préférait économiser sur les frais en échange de notations potentiellement compromises (les grandes entreprises peuvent faire leur propre diligence raisonnable). Ainsi, le secteur des agences de notation facture des frais à l'émetteur, et les émetteurs sont incités à payer pour une notation si elle s'avère bonne.

En théorie, cela signifie que seules les entreprises solides achètent une notation, mais la crise des subprimes de 2008 a clairement montré que les agences de notation étaient heureuses d'attribuer une note triple A à des tranches de prêts immobiliers groupés qui se sont révélés toxiques.

Nouveaux modèles pour DeFi

Parce que « tout le monde le faisait », personne n’a été sérieusement puni et le modèle reste intact. Cela fonctionne aussi généralement bien, car seules les très grandes entreprises peuvent se permettre une notation. Environ 10 pour cent des sociétés cotées ont des notations de crédit, et il s’agit de sociétés très connues et bien documentées.

Le pouvoir perturbateur de la blockchain se propage lentement dans de plus en plus de domaines des services financiers. À mesure que de nouveaux protocoles de prêt émergeront et que la tokenisation dans le monde réel prendra éventuellement racine, de nombreuses entités chercheront à emprunter sous la forme d’actifs numériques.

Les Fintech apparaissent pour fournir des notations de crédit dans l’espace DeFi. Une première vague d’entreprises technologiques a tenté de produire des évaluations sous forme de NFT. Mais maintenant, une équipe basée à Dubaï et à Hong Kong s'attaque au problème à partir du point de départ de TradFi et convertit ces modèles en modèles adaptés à DeFi. En cours de route, ils réimaginent un ensemble différent d’incitations pour rendre les notations de crédit différentes et, disent-ils, meilleures.

"Nous fournirons une probabilité prospective de défaut qui sera plus précise qu'une agence de notation de crédit traditionnelle", a déclaré Robert Alcorn, co-fondateur et PDG à Dubaï (photo de gauche).

Synnax vient de lever 1 million de dollars lors d'un cycle de financement de pré-amorçage pour lancer un DeFi CRA qui est actuellement en mode bêta-test, avec un lancement en direct prévu pour l'été.

Alcorn affirme que l'idée découle de sa précédente startup, Clearpool, un protocole DeFi pour les prêts non garantis. Il s'est associé à Dario Capodici et Alessio Quaglini de Hex Trust, basé à Hong Kong, un dépositaire d'actifs numériques, pour lancer Synnax. Les fondateurs ont une expérience pré-crypto dans le domaine des titres à revenu fixe auprès de banques internationales.

Chiffré ou transparent

Capodici, qui est COO, affirme que le modèle de Synnax prend les données cryptées des sociétés évaluées et permet à un réseau de data scientists indépendants d'utiliser leurs propres modèles d'apprentissage automatique pour proposer plusieurs évaluations. Les sociétés évaluées fournissent des API pour afficher des mises à jour en temps réel sur des données telles que la rentabilité et l'effet de levier, mais les data scientists peuvent incorporer leurs propres sources de données dans leurs modèles, telles que des informations macro ou le sentiment des médias sociaux.

Le réseau de data scientists peut produire des dizaines, voire des centaines de scores différents pour déterminer la probabilité qu'un bénéficiaire rembourse sa dette à temps. Synnax les fusionne en une seule notation de crédit, qui est rendue publique, bien que les données de la société notée sous-jacente restent privées.

"Nous regroupons les données et évaluons les analystes en fonction du modèle le plus précis", a déclaré Capodici. « Il fournit une vue unique mais basée sur des centaines d’algorithmes, avec des mises à jour en temps réel. Ceci est différent des agences de notation traditionnelles dont la notation est le point de vue d’un analyste ou d’un modèle unique et qui ne change que lorsqu’une entreprise publie ses derniers états financiers.

Non seulement cela donne plus de poids dans l’agrégation finale, mais la pondération joue également un rôle dans le modèle tarifaire.

Flux de revenus

Synnax crée trois sources de revenus. Premièrement, les sociétés tarifaires paient sur la base d’un abonnement trimestriel. Deuxièmement, les utilisateurs (hedge funds, courtiers) paient un abonnement pour avoir un aperçu de ce qui se cache derrière le capot – il y a beaucoup de nuances dans les modèles derrière la notation elle-même. Troisièmement, les banques, les souscripteurs, les prêteurs ou les fintechs peuvent acheter les données pour exécuter leurs propres modèles, afin de les aider à fixer le prix de la dette DeFi pour leurs clients.

L’argent est également versé aux data scientists. Ils sont récompensés en fonction de leur pondération, qui est basée sur le degré de prédictivité de leurs modèles, sur la base des taux de défaut ainsi que d'autres mesures telles que la prévision des spreads ou des volumes de transactions.

Comme il s’agit d’une cryptomonnaie, les data scientists seront payés sous la forme d’un jeton de gouvernance Synnax, Synai, qui n’a pas encore été créé. Les clients paieront également pour les services dans ce format. Synnax exploitera une trésorerie, avec une fenêtre de remise pour échanger Synai sur des bourses d'actifs virtuels. Synnax récompensera également ses utilisateurs avec Synai pour avoir répondu à des sondages ou participé à des concours pour créer de nouveaux modèles d'IA.

Synnax, et le monde DeFi en général, ne va pas entamer le modèle traditionnel de CRA, conçu pour servir les grandes sociétés cotées. Les fondateurs affirment qu’il s’adresse aux entreprises privées intéressées par le financement basé sur la blockchain.

Mais les deux mondes peuvent s’influencer mutuellement.

L'impact de DeFi sur TradFi

Alcorn espère que les agences de notation traditionnelles deviendront des clients, utilisant les données de Synnax pour enrichir leur propre travail. Synnax a l'intention de publier des notes sur environ 2,000 XNUMX entreprises, y compris les grandes sociétés publiques. Cela fournira une note alternative, même si les entreprises ne sont pas dans l'espace DeFi.

Pour faire simple, Synnax a décidé de s'en tenir au système de notation TradFi (triple-A et inférieur), mais il sera intéressant de voir comment, au fil du temps, ses notations diffèrent ou se conforment à celles émises par les ARC traditionnelles.

Les notations DeFi sont également censées changer régulièrement. Les sociétés évaluées verront leurs scores s’améliorer si elles deviennent plus transparentes. Cela signifie fournir plus de données et garantir que les données sont activées par l'API et non téléchargées manuellement. Cela créera également une nouvelle façon d’examiner la solvabilité des entreprises.

Il y a le modèle de tarification hybride, qui pourrait avoir un impact sur la note finale, s’il existe effectivement des biais cachés dans le modèle économique de statu quo.

Ce modèle d’agence de notation aura également un impact sur la manière dont les banques d’investissement et les prêteurs abordent l’émission de titres de créance. Cela vient de la manière dont les données sont traitées et de la manière dont le capital est traité.

Dans TradFi, les banques souscriptrices comptent dans leurs équipes de marché des capitaux d'emprunt des personnes qui travaillent avec les clients pour améliorer leurs notations de crédit, via l'ingénierie financière et la manière dont les entreprises déclarent leurs impôts et leurs comptes. Ce genre de chose ne sera pas efficace dans un contexte DeFi, car les banquiers ne pourront pas (en théorie) influencer tous ces data scientists décentralisés.

"Les data scientists ne prendront pas les soumissions de données truquées au pied de la lettre", a déclaré Alcorn.

Capodici ajoute que les notations TradFi sont conçues pour minimiser les charges de capital imposées aux banques. Selon les règles de la Banque des règlements internationaux, les banques préfèrent les activités payantes, qui n'engagent pas de coûts en capital. Mais le prêt oui. Il en va de même pour la souscription d'actions (car l'action figure brièvement au bilan d'une banque).

Par conséquent, les banques souhaitent uniquement assurer la souscription de leurs plus gros clients, dont elles espèrent générer de nombreux revenus basés sur les commissions par d’autres moyens (banque de transaction, change, gestion de patrimoine, etc.). C’est l’une des raisons pour lesquelles seules les plus grandes entreprises obtiennent une notation de crédit : les petits acteurs et les acteurs privés sont exclus des marchés de capitaux traditionnels.

Marchés de capitaux privés

Il est cependant possible que ces entreprises empruntent sur les marchés DeFi et puissent obtenir une notation de crédit abordable pour répondre à leurs besoins de trésorerie.

Alcorn a déclaré : « Nous nous attendons à une migration du crédit privé vers la chaîne parce que c'est beaucoup plus efficace, tandis que nous pensons également que le capital des actifs numériques voudra parfois effectuer des transactions hors chaîne lorsqu'il y a un différentiel de rendement.

Le financement de pré-amorçage a été dirigé par No Limits Holdings. Les autres investisseurs incluent Edessa Capital, Kenetic Capital, Bitscale, Ryze Capital, MH Ventures, Hex Trust, Moonvault, GameFi Ventures, Typhon Ventures, Ausvic Capital, Drops Ventures et Everstake Ventures.

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• La source: https://www.digfingroup.com/synnax/