Protège-cul, pardon, stratégie de réduction de risque

 

J’avance dans la rédaction de mon business plan pour le projet EneFin. Dans les deux mises à jour précédentes – « Fini de tourner autour du pot » ainsi que « The essential business concept seems to hold »  – j’ai pas mal avancé dans la description du contexte économique du projet, en ce qui concerne le marché d’énergies renouvelables et le marché financier. J’ai aussi tracé les contours du modèle d’entreprise pour EneFin. Il semble que dans la forme plus ou moins mature, après 4 ans d’exploitation, EneFin a des chances d’atteindre quelques 11 millions d’euros de chiffre d’affaires, avec plus de 5 millions d’euros de bénéfice d’exploitation. Quand j’y pense, ce modèle aura besoin d’un coup de calcul, çà et là : une marge d’exploitation de 50% n’est définitivement pas réaliste.

Maintenant, je pense à deux volets importants du business plan : le bilan et le marketing. En d’autres mots : combien de capital le projet aura-t-il besoin pour démarrer ? quel capital va-t-il accumuler ? comment les relations-client seront-elles créées et maintenues ?

Je commence par le bilan. Je commence par réfléchir sur les actifs dont EneFin aura besoin. Certainement, il y aura la technologie. Pour le moment, je prépare ce business plan comme si la plateforme transactionnelle EneFin était basée sur la technologie du contrat intelligent Ethereum et donc sur le langage de programmation « Pragma Solidity » qui est essentiellement open source. Je pense néanmoins qu’EneFin aura besoin de sa technologie propriétaire, ne serait-ce que pour garantir la sécurité des transactions, et la valeur comptable de cette technologie sera certainement une composante substantielle des actifs.

Ensuite, il y a les créances-client. Sur la base de toutes les études des cas des sociétés FinTech, ainsi que des business de service en général, je sais que cette composante du bilan est vraiment importante. Surtout au début, lorsque l’entreprise est en phase de lancement, l’argument qui prévaut dans les négociations avec les premiers clients c’est le crédit marchand. Intuitivement, je devine qu’EneFin aura besoin de cet argument et pour bien évaluer son poids financier, il faut que je définisse les paiements d’exploitation de la part des clients.

Le modèle d’entreprise que j’ai esquissé dans « The essential business concept seems to hold » assume deux sortes de revenus d’exploitation : commission sur transactions et abonnement fixe. J’assume que le volet d’activité basé sur la commission marchera comme c’est le cas typique, donc ladite commission sera surchargée ou bien prélevée sur le montant payé dans la transaction et au moment du paiement. Là, je ne vois pas trop de crédit marchand et donc pas de créance. En ce qui concerne l’abonnement fixe, je suis honnêtement à court d’idées. Je ne sais pas comment ça marche côté créances-client.

Je vois donc qu’il me faudra modeler un schéma par observation. A propos, il y a une société FinTech qui frappe par son absence dans le travail de recherche que j’ai effectué jusqu’à présent : PayPal. Je fais donc un saut rapide chez leur service d’information pour les investisseurs et je déniche les rapports annuels, de parmi lesquels je télécharge le plus récent. Dans leur bilan, créances-clients se soldent à 283 millions des dollars à la fin de 2017, et 214 millions à la fin 2016. Ceci fait, respectivement, $283 millions / $13 094 millions = 2,2% en 2017 – soit 7,8 jours de crédit marchand – et $214 millions / $10 842 millions = 2% = 7 jours de crédit marchand en 2016. Pas de quoi pomper le bilan, en fait. Oui, ils avaient fait plus de 13 milliards des dollars de chiffre d’affaires en 2017. Joli.

Il semble donc qu’en termes de créances-clients, ce business de PayPal n’est pas vraiment surchargé financièrement. Quel est donc la catégorie d’actifs la plus substantielle dans leur bilan ? ‘Tendez, voilà, ça vient… La catégorie qu’ils dénomment « Funds receivable and Customer Accounts » en anglais, ce qui se traduit comme « Fonds de créances et comptes-client ». Similarité curieuse à la catégorie « Accounts receivable » que je viens d’analyser et qui veut dire, précisément, créances-clients. Que représentent donc ces fonds de créances, qui font 18,24 milliards des dollars en 2017 et 14,36 milliards en 2016 ? Je cherche et je trouve. Note explicative no. 5, attachée au bilan, précise que les fonds de créances et comptes-client contiennent : des titres obligataires du gouvernement (un peu plus d’1/3ème du total de cette catégorie), des soldes monétaires (un peu moins d’1/3ème du total), ensuite la catégorie dénommée « fonds de créances » (encore une fois, un peu moins d’1/3ème du total) et enfin les titres obligataires des sociétés privées ainsi que des comptes à terme, les deux faisant à peu près 1/6ème du total.

Bon. Non, pas tout à fait. La catégorie « fonds de créances et comptes-client » contient une sous-catégorie « fonds de créances » qui consiste en… Précisément, la note explicative no. 5 ne dit rien à ce sujet. Quel bonheur que je sois chercheur. Je sais comment déguiser une défaite intellectuelle en triomphe, ou presque. Lorsque je suis vaincu sur le détail, je me replie sur les généralités. Dans le bilan de PayPal, la généralité la plus prononcée c’est la domination d’actifs financiers, tellement marquée que la distinction-même entre les actifs fixes et les actifs circulants devient largement conventionnelle. Les actifs fixes du type technologique, sous la catégorie « Propriété et équipement » fait 3,7% du total d’actifs et 11,7% du chiffre d’affaires. Oui, je sais, ces petits pourcentages innocents se traduisent, en chiffres absolus, comme plus de 1,5 milliards des dollars.

Cette étude de cas de PayPal m’a rendu conscient, par ailleurs, d’un fait important à propos du bilan de mon projet EneFin. Une plateforme transactionnelle, ça doit maintenir des comptes-client et leur maintenance, au sens financier du terme, requiert la possession d’actifs financiers pour balancer la valeur des transactions faites par les clients sur leurs comptes. Dans le cas de PayPal, un chiffre d’affaires de 13 094 milliards des dollars en 2017 requérait un montant de presque 7 milliards, soit 49,6% dudit chiffre d’affaires, au titre des comptes-clients.

De tout en tout, chez PayPal, ils semblent avoir besoin de $3,11 de capital bilan pour chaque $1 de chiffre d’affaires. Plutôt touffu comme business et en plus, PayPal c’est l’un des pépères-fondateurs du FinTech en général, la chancelière Merkel du secteur, quoi. Je me tourne à nouveau vers Square Inc, bien respectable aussi en termes de chiffre d’affaires mais comme moins vénérable que PayPal. Leur bilan à eux, 2,2 milliards des dollars d’actifs vers la fin 2017 coexistaient avec 2,2 milliards de chiffre d’affaires, donc le coefficient « actifs / chiffre d’affaires » faisait presque exactement 1,00. Les actifs financiers dominent dans ce bilan aussi et la catégorie la plus substantielle est faite des règlements courants (« settlements receivable » en anglais), 620 millions des dollars à la fin 2017. Les actifs typiquement technologiques, donc propriété et équipement, ça fait $91,5 millions, soit 4,2% d’actifs et 4,1% du chiffre d’affaires.

Je change de continent, je retourne en Europe et je me concentre sur le cas de la société allemande Fintech Group AG. Le dernier rapport annuel que j’ai correspond à l’année comptable 2016, donc une année plus tôt que ce que je viens de passer en revue pour PayPal et Square Inc. Ce bilan se solde par 1,53 milliards d’euros d’actifs pour un chiffre d’affaires de 95 millions, ce qui fait plus de €16 de capital pour chaque euro de ventes. J’avais dit que PayPal était touffu financièrement ? Eh ben, Fintech Group c’est carrément un coussin financier. Vu le chiffre d’affaires qu’ils font, ils nagent dans du capital bilan, carrément. Les actifs financiers font l’essentiel de ce bain capitaliste, avec la catégorie « Propriété et équipement » montant à 5,6 millions d’euros. Ça fait 0,4% d’actifs et 5,9% du chiffre d’affaires.

Mon quatrième modèle est la société canadienne Katipult. Ils ont publié leur rapport annuel pour 2017. Là, je vois un schéma financier différent en termes de la proportion entre le bilan et le compte d’exploitation : 430 241 dollars canadiens d’actifs contre 1 136 467 dollars canadiens de chiffre d’affaires. Ça fait à peine $0,38 d’actifs pour chaque $1 de ventes, donc une proportion inverse à celle observée dans les trois cas précédents. Dans ce bilan-ci, la catégorie « Propriété et équipement » se solde à $3 580 ( ?? – c’est à peine la valeur d’un ordinateur bien solide), donc 0,8% d’actifs et 0,3% du chiffre d’affaires.

Ce survol rapide des bilans dans l’industrie FinTech m’a fait me rendre compte que côté bilan, le FinTech c’est bien plus du financier que de la haute technologie. J’ai bien fait de passer ces cas en revue. Initialement, j’étais persuadé que le capital d’une société FinTech est pompé, dans une large mesure, dans la technologie et apparemment, je me gourais complètement. Le bilan, dans le FinTech, ça semble se construire surtout et avant tout autour du capital liquide qui sert à balancer les comptes transactionnels courants. Je peux assumer que cette allocation particulière de capital fait autour de 50% du chiffre d’affaires. Un dixième de ceci, soit 5% du chiffre d’affaires, est alloué à la technologie propriétaire de l’entreprise. Ces 55% du chiffre d’affaires sont le squelette du bilan. Comme nous le savons tous (j’espère), les squelettes, ça n’a pas vraiment de perspectives terribles de développement autonome. Faut du muscle à mettre par-dessus et ici, le muscle, il est fait de tous ces actifs financiers périphériques bien respectables du type créancier, surtout des obligations, qui n’ont pas vraiment l’air très affiliés à l’exploitation elle-même. Je pense qu’ils servent comme protège-cul, pardon, comme stratégie de réduction de risque.

Ce muscle financier peut aller de 45% du chiffre d’affaires jusqu’à plusieurs fois son multiple. Une société FinTech que je peux modeler à partir de ces quatre études des cas c’est donc, en fait, un hybride de deux organisations différentes, un opérateur des transactions digitales couplé avec un fonds d’investissement du type private equity fortement concentré sur les investissements à bas risque et à une valeur nominale solide. Je crois que je comprends la logique de ce schéma. Un opérateur des transactions digitales strictement dit – et donc le capital engagé dans le financement des comptes client – est un business à haut risque opérationnel : les risques typiquement technologiques se combinent avec l’exposition au hacking. La présence de la partie « fonds d’investissement » sert à contrebalancer ce haut risque opérationnel par un risque financier bas.

Ça prend forme. Le bilan du projet EneFin, je veux dire. Avec ces coefficients calculés sur la base d’études des cas, je peux faire une estimation des actifs sur la base du chiffre d’affaires prospectif, celui que j’avais déjà présenté dans dans « The essential business concept seems to hold ». J’assume que, comme dans le cas de Square Inc, dans EneFin les actifs seront à égalité avec le chiffre d’affaires.

Les composants principaux d’actifs d’EneFin
Année Actifs « technologiques » : propriété et équipement Actifs financiers : comptes-clients comme fonds do créances Actifs financiers pour compenser le risque
1 € 128 366,66 € 1 283 666,59 € 1 155 299,93
2 € 357 362,34 € 3 573 623,38 € 3 216 261,04
2 € 454 758,26 € 4 547 582,57 € 4 092 824,31
4 € 552 154,18 € 5 521 541,76 € 4 969 387,58

Je continue à vous fournir de la bonne science, presque neuve, juste un peu cabossée dans le processus de conception. Je vous rappelle que vous pouvez télécharger le business plan du projet BeFund (aussi accessible en version anglaise). Vous pouvez aussi télécharger mon livre intitulé “Capitalism and Political Power”. Je veux utiliser le financement participatif pour me donner une assise financière dans cet effort. Vous pouvez soutenir financièrement ma recherche, selon votre meilleur jugement, à travers mon compte PayPal. Vous pouvez aussi vous enregistrer comme mon patron sur mon compte Patreon . Si vous en faites ainsi, je vous serai reconnaissant pour m’indiquer deux trucs importants : quel genre de récompense attendez-vous en échange du patronage et quelles étapes souhaitiez-vous voir dans mon travail ?

 

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The essential business concept seems to hold

 

And so I am going straight into writing the business plan for my EneFin project. It means that from now on, for like the next two or three weeks, updates to my blog will be basically pieces of business plan, or nearly. In my last update in French, I already started connecting the dots. I focused mostly on the market of renewable energies in Europe, in comparison to other regions of the world. You can look up « Fini de tourner autour du pot » for more details.

The EneFin project is a FinTech concept designed for the market of renewable energies, for the moment just in Europe, but I believe it can be transposed into other regions of the world. In that respect, one important thing is to keep in mind. For the purposes of this project, Europe is being defined as EU + Norway + Switzerland.

FinTech means finance, and so I take on studying the financial context. I want to identify basic patterns in that respect. I focus on two basic components of the financial market, i.e. on the supply of money, and that of credit. I take the two corresponding metrics from the resources published by the World Bank, i.e. the supply of broad money as % of the GDP, and the supply of credit from the domestic financial sector, once again as % of GDP. As they are both denominated in units of the GDP, I need that bugger too, and so I look it up, as given in constant 2010 US$.

The logic I am following here is that anything economic that happens, i.e. creation or consumption of utility, has a financial counterpart. Every hour worked, every machine installed in a factory etc. has a shadow sibling in the form of some money written on some accounts, which, in turn, has a shadow cousin in the form of credit written in the balance sheets of banks. Each gigawatt hour of renewable energy is supposed to be mirrored by monetary balances, and both of them, i.e. the gigawatt hour and its monetary shadow, are being mirrored by some lending and borrowing in banks.

I define five geographic regions, namely: a) Europe (EU + Switzerland + Norway) b) North America c) China d) Middle East & North Africa and e) Latin America & Caribbean. I consider China as representative for the emerging Asian economies. In each of these regions, I have already calculated the overall consumption of renewable energies in gigawatt hours. Now, I calculate the absolute supply of broad money, and that of credit, and then I compute two coefficients: broad money, and domestic credit, supplied per 1 GWh of renewable energy. In other words, I am assessing how big financial a shadow each such gigawatt hour has, across space and over time. I am trying to define the shape of that shadow, as well, by computing the difference between money supplied, and domestic credit provided, once again per 1 GWh of renewable energy consumed.

Three graphs below are portraying the results of those calculations. Further below, I am developing an interpretation of that data.

M per GWh

Domestic credit per GWh

M minus Credit per GWh

I’m back after graphs, with, hopefully, pertinent an interpretation. Here is the thing: credit goes after expected profits, whilst money goes after transactions, as well as after uncertainty as for what kind of resources should we invest in so as to have those profits. You need credit to finance a new windfarm, and you need to monetize this credit, i.e. to transform it into monetary balances that you hold on your bank account, when there is a lot of alternative technologies for your windfarm, and you are really in two (at least two) minds as for which one is the right one for you.

Financial aggregates are like ravens – you can learn a lot by observing the way they go. Europe, such as defined in my business plan, is definitely burning the rubber as for the amount of renewable energy consumed. Still, credit from Europe seems to be going mostly to Middle East and North Africa, and a bit to China, as well. This is funny, because it has been so for centuries. Anyway, if a lot of credit emigrates, it is obviously looking for new horizons in foreign markets. It seems to see better horizons in them foreign markets than home. Money, i.e. our response to uncertainty and hesitation, tends to decline a bit in Europe, whilst it is swelling in other regions. The diagnosis that Herr Doktor Wasniewski can formulate is the following: Europe has developed a lot of actual, current capacity for generating renewable energies, and yet this capacity seems to be somehow short-legged. Both the innovative input from new inventions, and the financial greasing with credit and monetary balances seem to be fading in the market of this proud, small, and cold continent. I think this is the Dark Side of the Force, and said Force is called ‘Fiscal Stimulation’. When you look at the development of renewables in Europe, they burgeon mostly in those countries, where the fiscal shoulder of the government strongly supports the corresponding investments. Upstream subsidies, and feed-in-tariffs downstream, it is all nice as long as we don’t realize one thing: strong, resilient social structures emerge as the outcome of struggle and fighting, not as the result of gentle patting on the shoulder.

In other words, the European market of renewable energies lacks efficient, market-based solutions, which could channel capital towards new technologies and their applications, and give a hand to fiscal instruments in that respect.  

It looks nice. I mean, I have just developed a coherent, economically well-grounded argument in favour of developing functionalities such as EneFin, and it didn’t hurt as much as I thought it would have.

Now, I change my optic, and I turn towards the financials of the EneFin project itself. I am starting from the point of breaking even, i.e. from the mutual balance between the gross margin generated on transactions with customers, and the fixed costs of the business. I need to figure out the probable amount of fixed costs. How to estimate fixed costs in a business structure that does not exist yet? The easiest way is business modelling. I take a business as similar as possible to what I want to develop, and I barefacedly copy what they do. The closest cousin to my project, which I can find and emulate is FinTech Group AG in Germany. In Table 1, below, you can see their selected financials.

 

Table 1 Selected financials of FinTech Group AG

Year Fixed costs in €000 Revenue €000 Share of fixed costs in revenue
2015 41 718 75 024 55,6%
2016 38 916 95 021 41,0%
estimate 2017* 45 020 99 124 45,4%
Average 41 885 89 723 46,7%

*this is an estimate based on mid-year results, i.e. semi-annual figures have been multiplied by two

This is pretty obvious that revenues reaching over 99 millions of euro annually will be, in the start-up phase, out of reach in the EneFin project. What counts the most are proportions. It looks like a FinTech company located in Europe needs some €0,47 of fixed costs for each €1 of revenue, in order to keep its business structure afloat. Still, fixed costs are fixed. I know, it sounds a bit tautological, but it is the essential property of fixed costs. In a given business model, i.e. in a bundle of processes that create and capture value added, we need a certain fixed structure to maintain those processes. Thus, now, I wonder what is the minimum size of a business structure in the FinTech business.

What do I do when I don’t know how to go about a piece of information I don’t know? I go Google, and I type: ‘what is the minimum size of a FinTech business?’. Ridiculous? Maybe, but efficient. My first hit is a fellow Word Press site, labelled ‘Venture Scanner’, and there, I find this article entitled Average Company Size Per FinTech Category, and Bob’s my uncle. The EneFin concept matches three categories mentioned there, i.e. Crowdfunding, Institutional Investment, and Small Business Tools, with respective headcounts of 38, 40, and 80 employees.

It is so easy. It should be illegal. I type ‘what is the average salary of an engineer in Europe?’. My first hit is also a blog, www.daxx.com and there, I find this piece of information entitled ‘IT Salaries: Which Is the Highest-Paying Country for a Software Developer?’. Looks like €60 000 a year is a reasonable average.

Now, I assume that among those typical sizes of organizations in FinTech, I aim for the relatively smaller, i.e. 40 people. Those 40 people are supposed to earn €60 000 each, on average, and that makes a total payroll of 40 * €60 000 = €2 400 000 a year. Good. Next step: the rent. Once again, Professor Google directs me onto the path of wisdom, to the website called ‘The Balance Small Business’, and there I find the calculator of work space necessary. Looks like it is some 18,6 m2 per engineer (the original article gives amounts in square feet, but you just multiply them by 0,093). Hence, I need, for my EneFin structure, like 18,6 * 40 = 744 m2 in terms of office space. I check a big business hub, Frankfurt, Germany, for rental prices. Looks like €20 a month per 1 m2 is a reasonable rate to expect for a relatively good location, which makes me 744 * €20 *12 = €178 560 a year.

Thus, the basic payroll plus the rental of office space makes €2 400 000 + €178 560 =  €2 578 560 a year, which I multiply by two in order to account for marketing and other administrative expenses. Now, some of you could ask, isn’t that multiplying by two a bit far-fetched? Well, what I can tell you for sure: at least some of those 40 people, maybe even most of them, will have to travel, and business trips, it costs insane amounts of money. Anyway, my rough guess of fixed costs for the core structure of EneFin is €5 157 120 a year, and this is sort of the first pit-stop on the path of development in that business. Based on what I found earlier, with that FinTech Group AG, I assume that €5 157 120 a year needs €5 157 120 / 0,467 =  €11 043 083,51 a year in terms of revenue.

A pit-stop, you reach it after having driven on that racing track for some time, and here, the time is like 4 years. I assume that cycle on the grounds of the case study I did regarding the business model of Square Inc. You can find the details in « The expected amount of what can happen ». My vision of EneFin in terms of products marketed is a 50/50 balance between transaction based-revenues, on the one hand, and those based on subscription, on the other hand. Therefore, I split the target revenue of €11 043 083,51 a year, to be reached in the third year, into two halves, or partial targets of €5 521 542 each. In other words, I am sketching a business model, which leads to developing, over 4 years, two business units inside the same business concept. One of those business units would be focused on developing a product based on transaction fees, the other one would target a subscription-based utility.

I am using the model cycles of growth I nailed down, with the help of Euclidean distance, in the analogous, i.e. transaction-based and subscription-based, business fields at Square Inc. I apply it to the target revenue of EneFin, as calculated and structured above. The results are shown in Table 2 below.

 

Table 2 First approach to revenues and operational margin at EneFin

Planned percentage of the target revenue Planned revenue in €
Year Subscription-based Transaction-based Subscription-based Transaction-based Operational profit after fixed costs of €5 157 120
1 10% 37% € 534 033 € 2 033 301 € (2 589 787)
2 47% 83% € 2 571 877 € 4 575 370 € 1 990 127
2 73% 91% € 4 046 709 € 5 048 456 € 3 938 045
4 100% 100% € 5 521 542 € 5 521 542 € 5 885 964

 

Now, the market. I made a practical (I hope!) approach from that angle in « The stubbornly recurrent LCOE ». Provisionally, I estimate the basic transaction fee collected by EneFin at 5%, although the fork of possible rates is really wide, ranging from fractions of a percentage point, practiced in the actual financial business, e.g. the 0,4% collected by brokerage houses on your transaction in the stock market, up to the nearly 20% apparently collected by of Square Inc in their transaction-based products.

Subscription-based products seem to be sort of better in the FinTech business, but you need to tempt your customers into paying a fixed subscription fee instead of a casual, transaction-based one. You tempt them crudely and primitively, by making the subscription-based fee more attractive financially if they do a large amount of transactions. The mathematical construct that I adopt to simulate this one is the following: if %T is the transaction-based fee, expressed as a percentage of the actual transactions, the subscription-based fee %S should be like %S = 0,5*%T. If %T = 5%, then %S should modestly stay at %S = 2,5%.

I take the target revenues from the 4th year of the simulated development cycle, as shown above, and I compute the value of energy, at retail market prices, that corresponds to those revenues. It makes, respectively, €220 861 670 of energy in the subscription-based market, and €110 430 835 in the transaction-based one, €331 292 505 in total. Now, I take that lump sum and I apply it to the national markets of selected European countries, at their local retail prices. I calculate the quantity of kilowatt hours that correspond, in each country, to those €331 292 505, and I express it as the percentage of the overall national market of energy for households. Additionally, I calculate the amount of capital that suppliers of energy can raise through the complex contracts of EneFin, where the fork between the retail price for households and that for non-household users is being invested into the balance sheet of the supplier. The results of this particular calculation are shown in Table 3, below.

 

Table 3

Country Price of electricity for households, per 1 kWh Non-household price of electricity, per 1 kWh Percentage of the national market of households, served by EneFin at target revenue Capital raised by local suppliers via EneFin at target revenue
Austria € 0,20 € 0,09 2,5% € 182 210 877,94
Switzerland € 0,19 € 0,10 3,5% € 152 445 943,44
Czech Republic € 0,14 € 0,07 2,9% € 165 646 252,68
Germany € 0,35 € 0,15 0,2% € 189 310 003,06
Spain € 0,23 € 0,11 0,6% € 172 848 263,66
Estonia € 0,12 € 0,09 25,0% € 82 823 126,34
Finland € 0,16 € 0,07 3,2% € 186 352 034,26
France € 0,17 € 0,10 0,4% € 136 414 561,03
United Kingdom € 0,18 € 0,13 0,5% € 92 025 695,93
Netherlands € 0,16 € 0,08 1,4% € 165 646 252,68
Norway € 0,17 € 0,07 3,2% € 194 877 944,33
Poland € 0,15 € 0,09 1,2% € 132 517 002,14
Portugal € 0,23 € 0,12 3,2% € 158 444 241,69

 

Good. That business plan seems to be taking shape. EneFin seems to need just sort of a beachhead in most national markets of energy, in order to keep its head above the water. Of course, there is a lot of testing and retesting of numbers before I nail them down definitively, but the essential business concept seems to hold.

I am consistently delivering good, almost new science to my readers, and love doing it, and I am working on crowdfunding this activity of mine. As we talk business plans, I remind you that you can download, from the library of my blog, the business plan I prepared for my semi-scientific project Befund  (and you can access the French version as well). You can also get a free e-copy of my book ‘Capitalism and Political Power’ You can support my research by donating directly, any amount you consider appropriate, to my PayPal account. You can also consider going to my Patreon page and become my patron. If you decide so, I will be grateful for suggesting me two things that Patreon suggests me to suggest you. Firstly, what kind of reward would you expect in exchange of supporting me? Secondly, what kind of phases would you like to see in the development of my research, and of the corresponding educational tools?

 

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Fini de tourner autour du pot

 

Je suis en train de rédiger le business planpour mon concept EneFin. Oui, vous avez bien lu : j’ai fini de tourner autour du pot et maintenant, le pot, je suis en train de le former. Je pense que la rédaction du business plan en deux versions linguistiques – anglaise et française – ça va me prendre dans les 10 – 15 jours. Les mises à jour que je vais faire durant cette période seront essentiellement un compte rendu de l’avancement courant de ce travail de rédaction.

Alors, l’idée de base. Le projet EneFin consiste à créer une fonctionnalité du type FinTech pour financer le développement d’énergies renouvelables. Ce business plan se concentre sur le marché européen, défini comme UE + la Suisse + la Norvège. J’assume qu’on peut transposer le concept d’entreprise ci-décrit sur d’autres marchés géographiques qui présentent des caractéristiques économiques similaires. L’idée de base consiste à exploiter les différences qui sont empiriquement observables dans le marché de l’énergie, entre les prix offerts à des catégories diverses des consommateurs finaux. Cette disparité des prix est la base pour créer un marché financier – une plateforme transactionnelle digitale – où les consommateurs d’énergie pourraient acquérir et(ou) échanger des contrats complexes, composés, d’une part, des contrats à terme pour la fourniture future d’énergie, et des titres de participation dans le bilan du fournisseur d’autre part. Cette plateforme transactionnelle ferait l’ossature capitaliste commune pour le développement des projets locaux en énergies renouvelables.

Ce business plan se concentre sur l’application du concept EneFin au financement des projets de développement d’infrastructures urbaines des sources d’énergies renouvelables, composées des turbines éoliennes et hydrauliques de petite taille, ainsi que des modules photovoltaïques. Cette ligne d’approche s’appuie sur trois faits empiriques. Premièrement, l’Europe, comme définie pour les besoins de ce business plan (UE + Suisse + Norvège) semble tenir la position de leader quant au développement d’énergies renouvelables. Deuxièmement, les villes offrent une densité de population favorables à la création des fonctionnalités FinTech. Troisièmement, la technologie des petites turbines éoliennes et hydrauliques s’est remarquablement développée durant les 15 dernières années ; ces solutions sont à présent tout à fait applicables dans le milieu urbain.

Je reproduis ci-dessous le tableau des prix d’énergie, dont la disparité m’avait inspirée à formuler le concept EneFin. Le tableau vient de la mise à jour intitulée « Je recalcule ça en épisodes de chargement des smartphones » du 17 Avril 2018.

Tableau 1 Prix moyens d’électricité, par kWh, dans certains pays européens

Pays Prix d’une kWh pour les ménages Prix d’une kWh pour les consommateurs institutionnels
Autriche € 0,20 € 0,09
Suisse € 0,19 € 0,10
République Tchèque € 0,14 € 0,07
Allemagne € 0,35 € 0,15
Espagne € 0,23 € 0,11
Estonie € 0,12 € 0,09
Finlande € 0,16 € 0,07
France € 0,17 € 0,10
Royaume Uni € 0,18 € 0,13
Hollande € 0,16 € 0,08
Norvège € 0,17 € 0,07
Pologne € 0,15 € 0,09
Portugal € 0,23 € 0,12

Maintenant, ceux qui viennent de se brancher sur mon blog peuvent avoir une idée un peu plus claire de la chose. Si en Pologne – mon pays natal – le ménage moyen paie €0,15 pour une kilowatt heure et la même kilowatt heure ne coûte que €0,09 dans le tarif plus avantageux, les €0,15 – €0,09 = €0,06 sont simplement le résultat de la politique des distributeurs d’énergie. Il n’y a aucune valeur ajoutée – aucune utilité économique, si vous voulez – derrière cette différence.

Ledit ménage moyen en Pologne consomme, en moyenne, 2 490,21 de kilogrammes d’équivalent pétrole par an par personne (ceci vient des données de la Banque Mondiale), ce qui donne 28 961,10 kilowatt heures. Le multiplicateur ici est égal à 11,63 kWh pour chaque kilo d’équivalent pétrole. Un ménage polonais – moyen, toujours – compte 2,8 personnes. Ceci nous donne 81 091,08 kWh par ménage par an. Maintenant, le truc important quant à l’interprétation de cette statistique sur la consommation finale d’énergie : c’est une valeur composée. Notre consommation d’énergie est déterminée par notre panier technologique dans trois domaines distincts : la consommation ménagère strictement dite, le transport et l’énergie incorporée dans les biens et services que nous achetons. Dans ces 2 490,21 kilogrammes d’équivalent pétrole par an par personne il y a donc des trajets en voiture, en bus ou en train, il y a aussi le nouveau joli smartphone tout comme l’entrecôte de bœuf que je mange au resto à midi, et il y a enfin l’électricité que je consomme pour alimenter mon frigo.

Il y a beaucoup d’informations contradictoires sur la structure exacte de ce panier tripartite de consommation finale d’énergie au niveau des pays particuliers. Probablement les meilleures estimations, on peut les dériver des agrégats accessibles sur le site de l’Agence Internationale d’Énergie. Pour le monde entier, la consommation ménagère semble faire comme 26% de la consommation finale totale. Pour la Pologne, ça semble aller dans les 31%. Encore, faut être prudent dans ces estimations. J’avais déniché un rapport publié sur www.energymarketprice.com, dans leur série « Energy Statistics Report », qui suggère que la consommation ménagère d’énergie, en Europe, ne fait que 17,3% du total.

Je fais donc une estimation en intervalle, pour mon ménage Polonais moyen. La consommation ménagère ferait [17,3%*81 091,08 kWh ≤ x ≤ 31%*81 091,08 kWh]  <=>  [14 028,76 kWh ≤ x ≤ 25 134,93 kWh]. Vu la différence des prix finaux d’énergie spécifiée plus haut, ceci donne entre €841,73 et €1 508,10que le ménage moyen en Pologne paie annuellement, uniquement à titre de sa position très faible vis à vis des fournisseurs d’énergie. Vous pouvez faire le même calcul pour tout pays où les prix d’énergie sont plus ou moins transparents, au moins en ce qui concerne leur montant final. Si nous prenons donc une ville de, disons, 800 000 habitants, comme Krakow, en Pologne, où j’habite moi-même, ça donne un flux annuel de trésorerie entre €240 492 979,83 et €430 884 454,76qui représente, en fait, une valeur économique attachée au quasi-monopole, temporaire et local, des fournisseurs d’énergie. Ce flux de trésorerie pourrait être transformé aussi bien en quelque chose de vraiment utile. Ce quelque chose d’utile peut consister en un réseau local, urbain, des sources d’énergie renouvelable : petites turbines hydrauliques ou éoliennes ainsi que des nids des modules photovoltaïques. Tout ça combiné en un ensemble incrusté dans l’infrastructure urbaine. L’entité légale qui gérerait un tel réseau pourrait être financée par le même flux de trésorerie que nous payons aujourd’hui à titre d’hommage monopolistique forcé. Les clients d’une telle entité, qui achèteraient son énergie, pourraient en même temps acquérir ses titres de participation et en devenir des actionnaires. C’est un schéma coopératif que je voudrais, à travers une fonctionnalité FinTech, doter de la

Voilà le concept de base. Je passe maintenant au contexte économique plus large. Dans une série des graphes, ci-dessous, j’introduis une constatation générale : l’Europe à un marché d’énergies renouvelables en croissance rapide, qui néanmoins reste un peu en recul derrière les pays asiatiques en termes d’inventions technologiques dans ce domaine. Il y a comme un déficit de recherche et développement, en Europe, en termes d’énergies renouvelables, par rapport au potentiel du marché que nous avons à notre disposition. J’ai comme une intuition personnelle que les technologies qui restent le plus sous-développées en Europe sont celles relatives à l’énergie hydraulique.

Le concept EneFin consiste donc à créer un mécanisme financier qui transfèrerait le capital du marché des gros réseaux connectés aux grosses centrales électriques vers le marché des relativement petits systèmes énergétiques locaux basés sur la génération d’énergies renouvelables. Ici, encore une fois, j’ai une idée qui pour le moment est simplement une intuition : si on achemine le capital vers des entités qui expérimentent avec leur structure-même, ces entités peuvent être relativement plus enclines que les grands opérateurs à expérimenter avec leur base technologique, ce qui, à son tour, peut stimuler l’innovation.

Bon, jetez un coup d’œil sur ces graphes, ci-dessous, et après, je résume le concept du produit financier EneFin, comme je veux le présenter dans le business plan.

RenewGWh_FR

Renew_Index_FR

RenewPourcentage_FR

Vertical_FR

Hydro_FR

Avec le concept économique de base, donc l’acheminement de capital du point « A » vers point « B », il faut un produit financier approprié. Le produit que j’ai en tête est complexe. Tout d’abord, le fournisseur d’énergie qui veut obtenir du financement à travers EneFin émet des contrats à terme pour la fourniture future d’énergie, avec ladite énergie pré-vendue à un prix avantageux pour le consommateur ménager, identique ou proche de celui que les distributeurs d’énergie pratiquent normalement avec les grands utilisateurs institutionnels. La quantité d’énergie contenue dans ces contrats à terme est en même temps évaluée aux prix moins avantageux et plus élevé, réservé aux utilisateurs ménagers. La différence entre la valeur du marché de cette énergie en prix typiquement « ménages », et la valeur en prix « gros clients institutionnels » est transformée en des titres de participation dans le bilan du fournisseur d’énergie.

Ensuite – et ça, c’est le trait spécifique d’EneFin – ces  deux contrats, légalement distincts mais fonctionnellement liés, sont combinés dans un produit financier complexe, digital, dont l’analogie la plus proche que je voie est le contrat intelligent Ethereum. Par ailleurs, cette technologie est celle de base que je prévois pour la plateforme transactionnelle EneFin. On serait donc dans l’univers du langage de programmation « Pragma Solidity ». L’utilisation de contrat intelligent digitalisé simplifie les transactions avec ces contrats complexes. Là, je suis la même logique que vous pouvez trouver dans toutes les bourses d’échange financier : les titres légaux proprement dits sont déposés tranquillos dans un coffre en banque et tout l’échange se fait en des titres secondaires, comme des certificats de dépôt, seulement ce seraient des titres digitaux similaires à une crypto-monnaie. Ça résout tout un tas des problèmes légaux. J’avais développé plus abondamment sur ce sujet dans « Les séquences, ça me pousse à poser cette sorte des questions ».

Ce produit financier complexe peut être vendu en deux formes principales. Premièrement, EneFin peut agir comme une bourse financière, donc offrir l’espace organisé d’échange et prélever une commission sur chaque transaction. Je pense que c’est la modalité la plus probable dans la phase de lancement du projet. Mon observation de la société FinTech américaine du nom de Square Inc. indique que cette façon de vendre un produit FinTech est de loin la plus intuitive mais pas nécessairement la plus profitable. En ce qui concerne la création de bénéfice dans le projet EneFin, il faudra – je pense – prévoir soit une seconde phase soit une forme « pro » du produit, basée sur l’abonnement périodique payé par les fournisseurs d’énergie qui participent au projet. C’est le modèle d’entreprise pratiqué à succès par la société canadienne Katipult.

Ci-dessous, je résume ces principes de base en une forme graphique. Je pense que ce sera tout pour aujourd’hui. Je continue à vous fournir de la bonne science, presque neuve, juste un peu cabossée dans le processus de conception. Je vous rappelle que vous pouvez télécharger le business plan du projet BeFund(aussi accessible en version anglaise). Vous pouvez aussi télécharger mon livre intitulé “Capitalism and Political Power”. Je veux utiliser le financement participatif pour me donner une assise financière dans cet effort. Vous pouvez soutenir financièrement ma recherche, selon votre meilleur jugement, à travers mon compte PayPal. Vous pouvez aussi vous enregistrer comme mon patron sur mon compte Patreon. Si vous en faites ainsi, je vous serai reconnaissant pour m’indiquer deux trucs importants : quel genre de récompense attendez-vous en échange du patronage et quelles étapes souhaitiez-vous voir dans mon travail ?

Contrat complexe EneFin

Contrat EneFin 2

Prix du contrat EneFin

Digitalisation EneFin

 

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The expected amount of what can happen

 

I am working on that customer forecast thing for my EneFinproject. I want to hit as accurate a forecast, regarding the volume and value of sales, as well as the number of customers, as possible. In my last three updates – Le modèle d’un marché relativement conformiste, Safely narrow down the apparent chaos, and La valeur espérée– I sort of kept turning around that forecast, testing and discussing various angles of approach. So far, I have been sticking to one, central, and somehow an implicit assumption, namely that the EneFinproject – that transactional platform for trading complex contracts, combining futures on energy with participatory deeds – will tap into patterns observable in the market of energy. Still, EneFinis essentially a FinTech concept, which just explores those large disparities between the retail prices of electricity in Europe. Essentially, the concept is applicable in any market with noticeable variance in prices, at the same tier of the value chain. Thus, I could look for good patterns and assumptions in the market of financial services, even very straightforwardly in the FinTech sector.

Good, time to work up to the desired synaptic tension. I open up calmly, with the financial results of Square Inc., a big, US – based FinTech company. I am rummaging in their SEC filings, and more specifically in their 10-K annual report for 2017. I am spotting that nice history of revenues, which I present here below, first as a table with values given in millions of dollars, then as two consecutive graphs, just to give you an idea of proportions.

 

Table 1

  Revenue of Square Inc., USD mln
Year Transaction-based revenue Subscription-based revenue Hardware revenue Total net revenue
2013  433,74  –  4,24  552,43
2014  707,80  12,05  7,32  850,19
2015  1 050,45  58,01  16,38  1 267,12
2016  1 456,16  129,35  44,31  1 708,72
2017  1 920,17  252,66  41,42  2 214,25

 

Graph 1

Square Inc Revenue 2017

 

Graph 2

Square Inc Revenue 2013 2017

The revenues of Square Inc., in terms of sheer size, are a bit out of reach for any startup in the FinTech industry. What I am interested in are mostly proportions. Here, in this update, I am going to apply one particular path of thinking to studying those sizes and proportions. Mind you: this is basic science in action. ‘Basic’ means that I take the very basic analytical tools of logic and mathematics, and I am sort of counting my way through that data. In educational terms it is good example of how you can use the most fundamental logical structures you have in your personal toolbox and invent a method of discovering reality.

And so I discover. I start with the category ‘Subscription-based revenue’, as it looks very much like a startup inside an established business, i.e. it starts from scratch. Intrapreneurship, it is called, I believe. My goal is to find benchmarks for my EneFinproject, and, more specifically, to form some understanding about the way a FinTech project can build its customer base. The specific history of subscription-based revenue with Square Inc. is a process I want to squeeze as much information out as possible. So I start squeezing. A process is an account of happening. It is like a space made of phenomena, carved out of a larger space where, where, technically, anyone can do anything. I take each year of that time series, from 2013 through 2017, as a space, and in a space, distance matters. So I measure distances, the Euclidean ones. In a unidimensional space, as it is the case here, the Euclidean distancebetween two points is very much akin local deviation. I subtract the value at point B from the value at point A, and, just to be sure of getting rid of that impertinent minus that could possibly poke its head out of the computation, I take the so-obtained difference to its square power, so I do (A – B)2, just to take a square root of that square power immediately afterwards: [(A – B)2]1/2.

The logic of the Euclidean distance is basically made for planes, i.e. for two-dimensional spaces. In that natural environment of its own, the Euclidean distance looks very much the I-hope-really-familiar-to-you Pythagorean theorem. C’mon, you know that: a2+ b2= c2, in a right triangle. Now, if you place your right triangle in a manifold with numerical coordinates, your line segments a,b, and cbecome like a = x2– x1, b = y2– y1, and c = [(x2– x1)2+ (y2– y1)2]1/2. If you have more than two dimensions, i.e. when your space truly becomes a space, you need to reduce them down to two dimensions, precisely by taking those multiple dimensions two by two and converting the complex coordinates of a point into Euclidean distances. Complicated? I hope so, honestly. If it wasn’t, I couldn’t play the smart guy here.

Right, my Square Inc. case study. I am coming back to it. I take that history of growing revenues in the ‘Subscription-based’ category and I consider it as a specific, local unfolding of events in a space. I calculate distances, in millions of dollars, in between each pair of years.  I take the value of revenues in a given year and I subtract it from the value of revenues in any given other year. I treat the so-obtained difference with that anti-minus, square-root-of-square-power therapy. The picture below summarizes that part of the analytical process, and Table 2, further below the picture, gives the numerical results, i.e. the Euclidean distances in between each given pair of years, in millions of dollars in revenue, and corrected for the temporal distance in that given pair of years.

Square Euclidean Subscription Revenue

 

Table 2

Euclidean distance in subscription-based revenues, USD mln over time between years
2013 2014 2015 2016 2017
2013 12,09 58,05 129,39 252,70
2014 12,09 45,98 117,32 240,64
2015 58,05 45,98 71,35 194,66
2016 129,39 117,32 71,35 123,32
2017 252,70 240,64 194,66 123,32

 

Now, as we have those results, what’s the next step? The next step consists in a bit of intellectual gymnastics. Those Euclidean distances in Table 2, they are happenings. They reflect the amount of sales that happened in between those pairs of years. Each year is a checkpoint: those revenues are measured at the end – or, more exactly, after the closure – of the fiscal year. Between 2014 and 2015, there are 365 days of temporal distance etc.

We have a set of happenings. What is the kind of happening that we can expect the most to happen? Answer: the average. Yes, the average. Why the average? Because the average is the expected value in a set of numerical observations. You can go back to Safely narrow down the apparent chaos if you need to refresh your background. This is the theorem of de Moivre – Laplace: the expected value in a set is the average. I am just reverting the order of ideas. I claim that the average is the expected value.

The average from Table 2 is $124,5 mln. This is the expected amount of what can happen, in one year, to the revenues of Square Inc. from subscription-based sales. It serves me to denominate the actual revenues as reported in Table 1. By denominating, I mean taking the actual, subscription-based revenue from each year, and dividing it by that average Euclidean distance. You can see the result in the picture below. Some kind of cycle seems to emerge: this particular branch of business at Square Inc. needed like 4 years to exceed the expected amount of what can happen in one year, namely the average Euclidean distance.

Square Euclidean Subscription Revenue_2

A good scientist checks his facts. Firstly, it is in order to make sure they are his facts. Sometimes, quite embarrassingly, they turn out to be somebody else’s facts, and that creates awkward situations when it comes to sharing the merit, and the cash, coming with a Nobel award. Secondly, checking facts broadens one’s intellectual horizons, although it might hurt a bit. So I am checking my facts. Good scientist, check!

I repeat the same computational procedure with the two remaining categories of revenues at Square Inc: the transaction-based ones, and those coming from the sales of hardware. Still, what I do is almost the same computational procedure. The ‘almost’ part regards the fact that those two other fields of business had non-null revenues in 2013, when the publicly disclosed financial reporting starts. Subscription-based revenues started from the literal scratch, and those two other had already something in their respective belts in 2013. In order to make my calculations mutually comparable, I need to transform the time series of transaction-based, and hardware-based revenues so as they look as starting from nearly nothing.

This is simple. You want to make people look as if they were starting from scratch? Just take their money from them. Usually works, this one. This is what I do. I take $433,73 mln from each year of transaction-based sales, and $4,23 mln with respect to each year of hardware-based revenues. Instantaneously, both look younger, and, as soon as they do, I make them do the same gymnastics. Bet Eucliean, one! Compute the expected Euclidean, two! Divide reality by the expected Euclidean, three!

Seems to work. In those two other categories of revenues, I can observe slightly shorter a cycle of achieving the expected amount of happening, like 3+ years. Useful for that business plan of mine, for the EneFinproject.

You can see the general drift of those calculations in the pictures and tables that follow below. Now, one thing is to keep in mind. What I am doing here is having fun with science, just as we can have fun with painting, photography, sport or travel: you take some simple tools, and you just see what happens when you use them the way you think could be interesting. This is probably the strongest message I want to deliver in that entire scientific blog of mine: it is fun to have fun with science.

Square Inc transformation of revenue

 

Table 3

Euclidean distance in transaction-based revenue, USD mln over time between years
2013 2014 2015 2016 2017
2013 274,06 616,71 1 022,43 1 486,44
2014 274,06 342,65 748,36 1 212,38
2015 616,71 342,65 405,72 869,73
2016 1 022,43 748,36 405,72 464,02
2017 1 486,44 1 212,38 869,73 464,02

 

 

Table 4

Euclidean distance in hardware-based revenues, USD mln over time between years
2013 2014 2015 2016 2017
2013 12,09 58,05 129,39 252,70
2014 3,24 45,98 117,32 240,64
2015 12,30 9,11 71,35 194,66
2016 40,18 37,04 27,95 123,32
2017 37,39 34,22 25,12 3,06

Square Euclidean Transaction Revenue

Square Euclidean Hardware Revenue

 

I am consistently delivering good, almost new science to my readers, and love doing it, and I am working on crowdfunding this activity of mine. As we talk business plans, I remind you that you can download, from the library of my blog, the business plan I prepared for my semi-scientific project Befund  (and you can access the French versionas well). You can also get a free e-copy of my book ‘Capitalism and Political Power’ You can support my research by donating directly, any amount you consider appropriate, to my PayPal account. You can also consider going to my Patreon pageand become my patron. If you decide so, I will be grateful for suggesting me two things that Patreon suggests me to suggest you. Firstly, what kind of reward would you expect in exchange of supporting me? Secondly, what kind of phases would you like to see in the development of my research, and of the corresponding educational tools?

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Plus ou moins les facteurs associés

Mon éditorial

J’ai bien pris un peu d’élan dans la préparation de ce prochain business plan pour du FinTech. Je commence à sentir le terrain autour de moi. J’avance toujours à tâtons, mais ce sont des tâtons de mieux en mieux informés et ces tâtons à moi, ils m’ont conduit dans un volet particulier du FinTech que je définis pour moi-même comme « plateformes transactionnelles ». L’idée de base est simple : j’achète des titres d’achat, à un prix de gros, pour les revendre ensuite aux enchères à un prix de détail comme des coupons promotionnels. Le prix de détail, il devrait me donner une marge brute et en même temps il devrait offrir une occasion aux acheteurs. Initialement, je pensais à une marge transactionnelle comme 4%, mais l’étude du cas Square Inc., une grande société américaine de FinTech, m’a suggéré que c’est soit une marge dans les 50 – 60% soit carrément une perte.

Je vérifie le cas Square Inc. côté bilan et je vois essentiellement ce que je m’attendais à voir : les actifs plus ou moins équivalents en valeur à la somme des revenus, et ce sont des actifs faits surtout des titres liquides. Les créances commerciales ont la part de lion dans tout ça, avec aussi in montant substantiel en des investissements financiers long-terme. Côte capital, donc, Square Inc. est une structure financière plutôt qu’industrielle. Quoi que fondamentalement sans surprises, le bilan de Square Inc. en apporte une quand même : apparemment, ils ne capitalisent pratiquement pas leur dépenses recherche et développement. Dans leur compte d’exploitation ils déclarent de dépenser des centaines des millions de dollars sur ce qu’ils dénomment « développement du produit », mais je n’en vois aucune trace dans le bilan. Pas de brevets, pas de technologie immobilisée – tout comme si tout cet effort de recherche et développement s’en allait en fumée. Étrange.

La morale de base que je tire de ce précis conte de fées est qu’une plateforme transactionnelle comme je l’ai décrit deux paragraphes avant a besoin d’un capital plus ou moins égal à la valeur agrégée des transactions accomplies, côté prix de vente. Si j’achète des titres d’achat chez H&M pour $1 million et je les revends en détail pour $1,5 million, j’aurai besoin d’à peu près $1,5 million dans mon bilan et ainsi de suite.

Dans ma chasse au gibier FinTech je commence à suivre une autre proie : la société allemande FinTech Group AG . Par habitude professionnelle je commence avec les chiffres. Ils avaient fait 95 millions d’euros de revenu en 2016, contre 75 millions en 2015. La bonne nouvelle, c’est qu’ils sont profitables : niveau opérationnel, ils avaient fait €25,5 millions de bénéfice en 2016, ce qui s’était traduit en €12,3 millions de bénéfice net après avoir pris en compte les pertes enregistrées dans les opérations revendues en cours de l’année.

Beaucoup plus petit que Square Inc. – vingt fois plus petit pour être exact – FinTech Group AG semble suivre un modèle opérationnel tout à fait différent. La première différence c’est bien sur le bénéfice substantiel. Ensuite, pendant que Square Inc semble être surtout une plateforme de commerce comme dans mon idée de base, FinTech Group semble être concentré sur les services de paiement : leur revenu vient surtout des commissions transactionnelles, pas des marges. Ils déclarent que leur technologie de facilitation des paiements peut servir n’importe quel ensemble de transactions. Selon les propres mots de leur CEO, Mr Frank Hiehage, FinTech Group AG est capable de créer une banque en ligne juste comme ça, à partir de zéro.

Voilà qui est intéressant. Deux modèles opérationnels complètement différents. Square Inc va dans la marge transactionnelle et dans les économies d’échelle (consultez The smaller more and more in FinTech) et continue de noter une perte opérationnelle. FinTech Group AG s’est engagé dans les services transactionnels strictement dits, à une beaucoup moindre échelle et ça dégouline le bénéfice d’exploitation, carrément. Ici, un petit cours d’économie pratique me semble de rigueur. Vous pourriez demander – et à juste titre – à quoi bon créer une structure économique qui apporte une perte comptable. Eh bien, imaginez une grosse marmite, je veux dire une vraiment grosse, comme dans les aventures d’Asterix, avec de la soupe qui mijote à l’intérieur. Si la marmite est vraiment grosse, vous êtes certains de trouver des ingrédients de la soupe juste à côté. Ici une côte de porc, excellente pour cuire une soupe polonaise au choux, là une poignée des carottes, un peu plus loin une aile de poulet etc. Même si la soupe est vraiment dégueulasse, ‘y a de quoi se nourrir autour de la marmite. A mesure que la marmite rétrécit, il y a de moins en moins de ces miettes salutaires. Avec une petite marmite, vous êtes obligé de faire une bonne soupe. Avec une grosse, vous pouvez vous permettre de se ficher éperdument du goût, puisque vous pouvez vous nourrir comme vous vous occupez de la cuisson.

Dans le business, les ingrédients de base sont le travail et le capital. Avec un gros business sur la planche, il y a toujours des miettes : un boulot pour un an, payé un demi-million de dollars par mois, ou bien une marge juteuse sur la revente d’actions managériales etc. Dans un gros business vous avez un gros bilan et ce bilan vous permet de couper de petits bouts pour vous.

Voilà un autre business à étudier, celui de Katipult, une société canadienne qui a créé une plateforme transactionnelle simplifiée pour investir directement dans le marché financier. Pour tous ceux qui en savent un peu sur les marchés financiers, chaque mot de la phrase précédente gueule pour qu’on l’explique. Dans ce cas précis, l’explication en elle-même est un investissement. Chez Katipult, vous vous inscrivez dans une plateforme transactionnelle, un peu comme chez Ethereum, seulement voilà : chez Ethereum, vous téléchargez le logiciel et vous vous connectez à leur plateforme d’échange gratuitement, pendant que chez Katipult le logiciel et la première connexion ça coûte $15 000 et ensuite vous payez $2 000 par mois comme abonnement.

Forcément, avec ces prix, la description détaillée des fonctionnalités essentielles de cette technologie est réservée aux abonnés. J’essaie de déconstruire leur modus operandi à partir de l’information succincte offerte sur le site relations investisseurs. Alors, Katipult offre une plateforme transactionnelle similaire à celle des crypto-monnaies : au lieu d’acheter ou de vendre des valeurs en Bourse directement, vous achetez et vendez des tokens de valeur sur la plateforme Katipult et chaque token représente une transaction avec une valeur cotée en Bourse. Au lieu d’acheter les actions de Lufthansa, par exemple, chez un courtier officiel, je les achète sous forme des tokens sur la plateforme Katipult. Même chose pour la vente. Question légitime : pourquoi diable ? Pourquoi ne pas faire du trading par moi-même ? J’aime bien faire du trading, moi.

Chez Katipult, ils déclarent s’adresser surtout aux clients (investisseurs) professionnels, ce qui est compréhensible vu le prix. Dans ce cas, je comprends. Enfin je crois. In investisseur professionnel c’est une bête extrêmement occupée. Un portefeuille de 400 valeurs ça se gère d’une façon autrement plus complexe. Je sais ce que je dis : mon record personnel, en termes de portefeuille en Bourse, ce fût 19 valeurs et je sentais que je contrôle à peine ce qui se passe et encore, ce n’étaient que des actions. Lorsque vous étendez votre champ de mire sur les dérivatifs, les contrats à terme, les obligations etc. la complexité de gestion croit en exponentielle. En termes de théorie traditionnelle des marchés financiers, ce qu’ils font, chez Katipult, c’est comme si une maison de courtage en Bourse créerait un marché interne entre ses propres clients. Ils déclarent qu’organiser les échanges sous la forme d’une plateforme Blockchain ça va plus vite et plus efficace.

Katipult présente un forme légale intéressante. Je dirais même que c’est une structure plutôt qu’une forme simple. Katipult est une société par actions, donc vous pouvez acheter leurs actions. Apparemment, pour autant que je peux deviner sans payer $15 000 de ticket d’entrée, lorsque vous signez un contrat d’investissement avec Katipult, vous achetez en même temps des titres de participation dans un fonds d’investissement couplé avec cette plateforme transactionnelle. En plus, ils vendent des obligations.

Alors, les chiffres. J’ai téléchargé leur prospectus d’émission d’actions. Relativement frais, celui-là, ça date du 27 Octobre 2017. Encore chaud, pratiquement. J’y trouve une structure d’entreprise bâtie autour de deux personnes morales ou deux entités légales, si vous voulez. Il y a Katipult Technologies Inc., qui est le successeur légal de Deha Capital Corp. et qui contrôle 100% du capital social d’une autre entité, JOI Media Inc. Le truc marrant est que – contrairement aux lois de la nature – la société filiale, ici, est l’aïeule de la société mère. Ça arrive parfois, chez les aristocrates. En dollars canadiens Deha Capital représente un bilan de CA$519 480  = US$402 961 et sur la première moitié de 2017 ils ont fait juste des dépenses, sans revenus, donc une perte de CA$126 595 = US$98 200.

Le gosse plus ancien que sa maman, donc JOI Media Inc., se balade avec un bilan de CA$422 522 = US$327 750 et le gosse, il ne se débrouille pas mal. Un revenu en belle croissance depuis 2014 avait atteint, en 2016, CA$797 512 = US$618 630, avec un bénéfice d’exploitation de CA$140 453 = US$108 949. Ça donne 17,6% de taux de rentabilité. Respectable.

Il est temps de donner un résumé partiel. Ma chasse au gros gibier FinTech m’a mis sur les traces de trois bêtes différentes, apparemment des trois espèces différentes. Le cas Square Inc. c’est du poids lourd à l’échelle FinTech, avec 2 milliards de dollars américains en termes de revenu ainsi qu’en termes de capital dans le bilan. A en juger par leurs finances, ils sont spécialisés dans les systèmes de paiement basés sur leurs propres unités de valeur. Pas tout à fait une crypto-monnaie, plutôt quelque chose comme des coupons d’achats. Pas terriblement profitable, en fait pas profitable du tout, le truc semble être de grossir en taille financière et de vivre des miettes dégagées par les flux de trésorerie. Le cas FinTech Group AG semble suivre un sentier différent. Cette société allemande dotée d’un bilan juteux de €1 533 994 à la fin de 2016 se spécialise dans la technologie des paiements en tant que telle et sa mission semble être de digitaliser les marchés rencontrés. Ça ne renverse pas en termes de chiffre d’affaires – €95 021 en 2016 – mais c’est bien profitable. La troisième bête – Katipult – c’est une application créative de la technologie Blockchain et de la philosophie de crypto-monnaie à l’échange boursier. Ce troisième cas semble être particulièrement intéressant en raison de ses proportions entre le capital, le chiffre d’affaires et le bénéfice d’exploitation : ces gars de chez Katipult, ils semblent carrément extraire du pognon à partir du roc aride.

Ce que je vois ce sont des business très différents en taille et en productivité financière, avec un dénominateur commun : ils se développent là où il est possible d’éveiller de l’intérêt chez les clients en leur offrant une réduction des coûts de transaction. Dans chacun des trois cas que je viens d’étudier, la mission de la boîte est de réduire les coûts des transactions. Comme je suis un scientifique, une tête d’œuf, comme nous disons en Pologne, je cherche des points d’attache dans la théorie et la théorie, ici, elle frappe son poing à la porte carrément. C’est la théorie des coûts de transaction, précisément, avec Oliver Williamson comme nom le plus proéminent. Selon professeur Williamson, les coûts de transaction croissent en proportion à trois facteurs : incertitude, opportunisme dans les comportements économiques et la spécificité des actifs. La dernière veut dire attachement spécifique à des champs d’application particuliers et peut être interprétée comme l’inverse de liquidité des actifs.

Le FinTech, ça semble donc avoir la plus forte raison d’être dans les marchés à haute incertitude dans les échanges, possiblement attachée à l’opportunisme nocif chez les agents économiques, tous les deux accompagnés par une liquidité du capital perçue comme insuffisante. Ce sont plus ou moins les facteurs associés à un changement technologique accéléré et en même temps à la monétisation croissante de l’économie. En gros, c’est ce que j’avais décrit dans  mon article sur Impakter.com ainsi que dans deux articles plus académiques : « Financial equilibrium in the presence of technological change » et « Technological change as a monetary phenomenon ».

Voici le paradoxe de FinTech – à travers un changement technologique rapide ça apporte des solutions aux problèmes crées par du changement technologique rapide – et voilà que mon bouledogue joyeux interne commence à frétiller. Il adore mordre dans les paradoxes. Lorsqu’il réussit à mordre bien profond dans un paradoxe, il peut extraire des séquences d’évènements très intéressantes et les séquences intéressantes c’est une aubaine pour les deux autres, mon singe curieux et mon moine austère. Le premier suit les séquences et va voir où elles mènent, pendant que le deuxième s’occupe à couper et pousser de côté de la connerie rencontrée sur le chemin.

Bon, je viens de formuler mon concept de business, à développer sous forme d’un business plan. Je retourne à ma vieille idée de Wasun (consultez Moins de conneries dans l’unité de temps ou bien Conversations between the dead and the living (no candles) par exemple). Je vais préparer un business plan pour l’introduction des solutions FinTech dans le marché d’énergie avec une mission de faciliter le développement d’énergies renouvelables, surtout dans le cadre des villes intelligentes.

Eh ben dis donc ! Cette fois, ça m’a pris moins d’une semaine pour formuler mon idée de base pour le prochain business plan. Comparé aux deux mois que j’avais mis pour mettre sur pied l’idée de base de mon business plan précèdent, celui du projet BeFund, c’est du supersonique. Ça o tout l’air d’un cas d’apprentissage à vitesse croissante.

Je continue à vous fournir de la bonne science, presque neuve, juste un peu cabossée dans le processus de conception. Je veux utiliser le financement participatif pour me donner une assise financière dans cet effort. Vous pouvez soutenir financièrement ma recherche, selon votre meilleur jugement, à travers mon compte PayPal. Vous pouvez aussi vous enregistrer comme mon patron sur mon compte Patreon . Si vous en faites ainsi, je vous serai reconnaissant pour m’indiquer deux trucs importants : quel genre de récompense attendez-vous en échange du patronage et quelles étapes souhaitiez-vous voir dans mon travail ?

The smaller more and more in FinTech

My editorial

And so I am going down another path of business planning. As I wrote in my last update in French (J’enveloppe et à la prochaine ), I am taking on preparing a business plan for a FinTech project. Just as with that BeFund project regarding the environment of smart cities, I will use the opportunity to wander (intellectually) here and there, to dive into adjacent topics, and to do, generally, what an academic teacher like me likes doing, i.e. boasting about things that I read somewhere.

I think I am going to stick to the basic idea I have hinted at in J’enveloppe et à la prochaine, namely that of a functionality that trades promotional coupons for various stores, online and ordinary. I purchase from those stores standardized deeds of purchasing power. I purchase, for example, at Starbucks, 10 000 standardized coupons worth €5 of retailing purchasing power each. Anyone holding such a coupon can use it to pay, at Starbucks, €5 of retail price charged for whatever they are buying. I buy those coupons in a wholesale amount, and I negotiate with Starbucks a wholesale price. Let’s say they grant me 25% of discount on the retail price, thus I buy each coupon worth €5 in retail for a discounted price of (1 – 25%)*€5 = €3,75 and it makes 10 000 * €3,75 = €37 500. I resell those coupons in auctions, where the starting price I am calling the auction with is slightly above the price I paid to Starbucks. Let’s say, I start auctioning at €3,90 apiece, which gives me my baseline margin of (€3,90 – €3,75)/€3,75 = 4,0%. My customers bid with different prices of their own, and according to the price they actually auction those coupons, I can earn an additional margin. At the baseline, I can earn 10 000 * (€3,90 – €3,75) = €1500 on the whole deal. Each eurocent auctioned above the baseline price gives me an additional 0,27% in terms of relative margin and €100 in gross margin from the deal.

I go to the Investor Relations page of Square Inc., a U.S. based company, quite big on FinTech. I download their 10-K annual report for 2017, and I read it. Reading financial statements is a sin of excessive curiosity, and you have to repent for it, by trying to understand, which is painful and so it makes a good penitence. Table 1, below, introduces some fundamentals as for how they earn (or lose) money at Square Inc.

Table 1 The Income Statement of Square Inc. , thousands of dollars

Revenue: 2017 2016 2015 2014 2013
Transaction-based revenue $1 920 174,00 $1 456 160,00 $1 050 445,00 $707 799,00 $433 737,00
Starbucks transaction-based
revenue $- $78 903,00 $142 283,00 $123 024,00 $114 456,00
Subscription and services-based
revenue $252 664,00 $129 351,00 $58 013,00 $12 046,00 $-
Hardware revenue $41 415,00 $44 307,00 $16 377,00 $7 323,00 $4 240,00
Total net revenue $2 214 253,00 $1 708 721,00 $1 267 118,00 $850 192,00 $552 433,00
Cost of revenue:
Transaction-based costs $1 230 290,00 $943 200,00 $672 667,00 $450 858,00 $277 833,00
Starbucks transaction-based
costs $- $69 761,00 $165 438,00 $150 955,00 $139 803,00
Subscription and services-based
costs $75 720,00 $43 132,00 $22 470,00 $2 973,00 $-
Hardware costs $62 393,00 $68 562,00 $30 874,00 $18 330,00 $6 012,00
Amortization of acquired
technology $6 544,00 $8 028,00 $5 639,00 $1 002,00 $-
Total cost of revenue $1 374 947,00 $1 132 683,00 $897 088,00 $624 118,00 $423 648,00
Gross profit $839 306,00 $576 038,00 $370 030,00 $226 074,00 $128 785,00
Operating expenses:
Product development $321 888,00 $268 537,00 $199 638,00 $144 637,00 $82 864,00
Sales and marketing $253 170,00 $173 876,00 $145 618,00 $112 577,00 $64 162,00
General and administrative $250 553,00 $251 993,00 $143 466,00 $94 220,00 $68 942,00
Transaction, loan and advance
losses $67 018,00 $51 235,00 $54 009,00 $24 081,00 $15 329,00
Amortization of acquired
customer assets $883,00 $850,00 $1 757,00 $1 050,00 $-
Impairment of intangible assets $- $- $- $- $2 430,00
Total operating expenses $893 512,00 $746 491,00 $544 488,00 $376 565,00 $233 727,00
Operating loss $(54 206,00) $(170 453,00) $(174 458,00) $(150 491,00) $(104 942,00)
Interest and other (income)
expense, net $8 458,00 $(780,00) $1 613,00 $2 162,00 $(962,00)
Loss before income tax $(62 664,00) $(169 673,00) $(176 071,00) $(152 653,00) $(103 980,00)
Provision for income taxes $149,00 $1 917,00 $3 746,00 $1 440,00 $513,00
Net loss $(62 813,00) $(171 590,00) $(179 817,00) $(154 093,00) $(104 493,00)

Source: https://squareup.com/about/investors

The first thing to notice about Square Inc. is that they obviously had copied my idea of doing business with Starbucks. Can you see that ‘Starbucks transaction-based revenue’ and the ‘Starbucks transaction based costs’? Yeah, that’s right. My idea. Of course, looks like they had this idea like 4 years before I had it. Still, time is relative. My idea is my idea. In my home town, i.e. Krakow, Poland, we are really mean. I mean, really mean. Back in the days, like hundreds of years ago, some Krakowians had been repeatedly displaying an unusual taste for profuse spending and sharing. That was quickly taken in hand by the town council, which expelled those guys. They had to travel far, in order to find a new home. They settled on kind of a big island in the West. No, not Numenor. The name on postcards was different. Anyway, this is how the Scottish nation rose from the mists of history.

That Starbucks deal at Square Inc., it seems to have taken quite a while to become profitable. From 2013 through 2015, the transactional margin on this particular business was negative, -18% at first, – 14% next. Then, right after it had started to bring profits, in 2016, they closed the deal. Strange. Their remaining transactional business seems OK: I mean those ‘transaction-based revenues’ and ‘transaction-based costs’, right above Starbucks. It looks really juicy, like consistently 56 – 57%. Me, with my 4% in that Starbucks idea, I should deserve to be kicked out of Krakow, to Scotland, for extreme profusion in sharing my profits. Nobody saw anything, right?

Besides the transaction-based margin, at Square Inc., I can see two big items: subscriptions and services (very profitable), accompanied by the sales of hardware (not-really-profitable-as-such-and-per-se). Visibly, that hardware serves to provide services. Anyway, save for that slight stumbling on the Starbucks deal, and for the small loss on hardware, the essential business processes at Square are profitable. Basically, if they were not spending as much as they do on product development, the whole circus would be strongly profitable. This is what I thought since the very beginning, when I started to play (mentally) with that Starbuck idea: it just looks too easy. Some typical wholesale trade, some mobile app for online auctioning and Bob’s my uncle. Why isn’t everybody doing it? Well, now I know why: it staying technologically competitive that costs real money and is really tricky. This is very much my intuition in that business plan for the BeFund project; smart as they are, those technologies, they are like children: you need to invest an awful amount of time, energy and money in their education.

As those technologies grow in volume, at Square Inc., their education seems costing less and less. In 2013, expenses on product development made 64,3% of the gross margin, and it fell down to 54% in 2015, and further down to 38,4% in 2017. Provisional conclusion: there are economies of scale on research and development, in the FinTech business. Yes, you have to spend more and more as you want to grow your market, and yet that more and more is smaller than the more and more you receive in gross margin. Said gross margin tends to grow as well in proportion to revenue, from 23,3% in 2013 to 37,9% in 2017.

Good, I have just identified one more reason why the FinTech industry is just apparently easy to enter. With those economies of scale, a FinTech business seems to need at least $3 billion in revenue in order to have a well-grounded, solid, operational margin.

I am consistently delivering good, almost new science to my readers, and love doing it, and I am working on crowdfunding this activity of mine. You can support my research by donating directly, any amount you consider appropriate, to my PayPal account. You can also consider going to my Patreon page and become my patron. If you decide so, I will be grateful for suggesting me two things that Patreon suggests me to suggest you. Firstly, what kind of reward would you expect in exchange of supporting me? Secondly, what kind of phases would you like to see in the development of my research, and of the corresponding educational tools?