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25
Juil

Comprendre comment l'intelligence artificielle accorde des crédits

Attention, l’intelligence artificielle s’imisce partout et même si on ne l’attendait pas dans l’univers du crédit, elle s’est taillée la part du lyon à différent niveau. Qu’est-ce que cette intelligence artificielle.

En quoi impacte-t-elle les investisseurs  ?

L’intelligence artificielle est une technologie d’avenir ? Détrompez vous. L’intelligence artificielle, c’est ici et aujourd’hui.

Ici, c’est dans votre smartphone, dans votre voiture et dans votre entreprise : il y a fort à parier que votre entreprise aient déjà commencé à automatiser une partie de son back office avec l’intelligence artificielle, par exemple, en confiant à des applications comme Receipt la numérisation des factures (cet expert comptable très « techno » HHHH est l’un des pionniers des techniques de comptabilité en ligne avancées de la comptabilité).

Aujourd’hui, c’est simplement votre quotidien : la moitié des applications que vous utilisez tous les jours de Google à Facebook et d’Amazon à Snapchat reposent en large partie sur l’intelligence artificielle.

Dans le domaine du crédit, l’intelligence artificielle est encore plus présente que vous ne pouvez le penser.

Divers facteurs macro et microéconomiques conditionnent la santé des institutions financières et le niveau de risque qui pèse sur les institutions financières. Le crédit est l’une des opérations clés des banques qui génèrent d’importants revenus, mais les prêts ne peuvent être sanctionnés à qui que ce soit.

Habituellement, les institutions financières octroient des prêts en fonction de la solvabilité des emprunteurs potentiels, mais dans de nombreux cas, un grand nombre d’emprunteurs potentiels sont privés de prêts en raison de leur historique de crédit mal noté, mais cela ne signifie pas pour autant qu’ils figurent dans la liste des débiteurs défaillants. Ignorer ces clients ne favorise pas non plus les organismes prêteurs, car ils perdent des clients qui seraient considérés comme solvables si on utilisait un système de scoring différent.

D’autre part, des secteurs tels que l’immobilier, l’éducation, la santé et l’automobile peuvent être pénalisés car là où de l’argent devrait être dépense, le refus d’octroi de crédit induit une perte de chiffre d’affaires pour ces secteurs. Dans l’ensemble, le scoring crédit classique n’est pas le moyen ultime d’évaluer la solvabilité des demandeurs d’emprunt, l’Intelligence Artificielle (IA) apparaît comme la méthode la plus précise, rapide et pratique pour vérifier les capacités de remboursement des emprunteurs. Le système d'évaluation du crédit numérique est sans aucun doute le point tournant de l'industrie.

Comment fonctionnent ces systèmes d’intelligence artificielle

Auparavant, les acteurs de crédit utilisaient principalement les scoring de crédit afin de prendre des décisions d’octroi crédit pour les entreprises et les consommateurs. Aujourd’hui, différents organismes de crédit s'appuient sur différents modèles de crédit, mais tous reposent essentiellement sur l'historique des transactions de l'emprunteur et les détails de paiement aux institutions financières. En dehors de cela, ces modèles calculent le pointage de crédit à partir des quantités limitées de données structurées qui leur sont fournies par des outils tels que la régression, les arbres de décision et l'analyse statistique.

Toutefois, les banques et autres institutions financières adoptent désormais une approche plus globale du processus d’octroi de crédit en incluant également les données provenant de sources supplémentaires, non structurées et semi-structurées, telles que l’activité sur les réseaux sociaux, l’utilisation du téléphone portable et l’activité de messagerie texte, ce qui améliore l'exactitude de notation des emprunteurs. Il existe sur le marché actuel des outils d'évaluation du crédit qui reposent sur l'apprentissage automatique (Machine Learning) pour évaluer même les facteurs qualitatifs tels que le comportement du consommateur et la propension à payer. Ce nouveau champs scientifique a ouvert la voie à une meilleure segmentation, plus rapide et moins chère de la qualité des emprunteurs, garantissant enfin une décision de crédit plus rapide et plus précise.

Meilleur accès au crédit

L’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique ne se limite pas à la création d’une évaluation segmentée et précise de la solvabilité, elle a également permis un meilleur accès au crédit. Dans la plupart des modèles traditionnels de notation du crédit, l’emprunteur potentiel devait disposer d’un nombre suffisant d’informations historiques sur le crédit pour pouvoir être considéré comme «susceptible de l’être». Et, en son absence, l'emprunteur potentiellement solvable se voit souvent refuser un crédit, car son pointage de crédit ne peut être généré. Heureusement, avec l'aide de sources de données alternatives et des systèmes d'IA, les prêteurs peuvent désormais prendre des décisions en matière de crédit en évaluant la capacité et la volonté de rembourser, tâche auparavant impossible. Raphaël Richard, expert en intelligence artificielle et enseignant à 24pm Academy (formation à l’intelligence artificielle), précise : « attention, d’un pays à l’autre et en fonction de l’existant, l’apport des systèmes de scoring se fondant sur l’intelligence artificielle varie grandement : aux Etats-Unis, qui ont non seulement une économie dynamique reposant énormément sur le crédit et qui utilise énormément l’historique de crédit pour accorder de nouveaux prêts, l’impact de l’IA qui élargit le scope des critères d’évaluation est énorme. Le cas d’un pays comme la France est différent car l’historique joue beaucoup moins et que les banques cherchent à prêter (car le crédit immobilier est au cœur de leur stratégie d’acquisition) qu’elles sont prêtes à largement accorder des prêts. En revanche, d’autres facteurs restreignent l’accès au crédit, tel que l’historique des consommateurs en tant qu’entrepreneurs (un fonctionnaire avec des revenus moyens accède plus facilement au crédit qu’un entrepreneur qui a déposé le bilan d’une seule entreprise 15 ans auparavant. Elargir les critères de notation à des informations non structurées, peut avantager des entrepreneurs dynamiques.

Un changement de paradigme

Au cours des dernières années, de nombreuses entreprises en démarrage dans le secteur des technologies financières ont vu le jour et répondaient aux besoins de clients qui n’avaient pas pu obtenir l’aide de banques dans le cadre du système de crédit traditionnel. L'utilisation de l'IA a apporté des avantages et des inconvénients aux modèles de notation du crédit, comme le ferait la phase initiale de toute autre technologie. Mais heureusement, le schéma avantageux de l'IA est beaucoup plus puissant que la phase désavantageuse.

Avec l'IA à leurs côtés, les institutions financières sont capables d'analyser très rapidement d'énormes quantités de données, ce qui se traduit par des politiques de scoring de crédit pouvant traiter un plus grand nombre d'intrants de crédit, une réduction de l'évaluation du risque de coût du crédit pour les particuliers et une augmentation du nombre d'individus. pour qui le risque de crédit peut être mesuré. Un exemple d'application du big data à la notation de crédit pourrait inclure l'évaluation de paiements de factures autres que de crédits, tels que le paiement ponctuel de factures de téléphone cellulaire et d'autres services publics, en combinaison avec d'autres données.

Minimisation des risques pour les prêteurs

L'apprentissage automatique peut faire ce que les humains ne parviennent généralement pas à faire. Et, un exemple parfait en est l'identification précise des investisseurs malhonnêtes travaillant sur plusieurs comptes; L'apprentissage automatique y parvient en déployant l'analyse prédictive sur d'énormes quantités de données en temps réel. Le fait d'intégrer l'IA dans ses efforts de numérisation des processus de risque de crédit peut aider les banques à exploiter les gains réalisés à court terme tout en créant une capacité essentielle pour la transformation globale. L'apprentissage automatique peut être appliqué dans les systèmes d'alerte précoce (SAP), par exemple; apportant au bureau des informations plus approfondies à partir des grands ensembles de données complexes, sans fixer les limites de l'analyse statistique normalisée.

Avec un SAP optimisé pour l'apprentissage automatique, les institutions financières bénéficient de fonctionnalités de reporting automatisé, de suivi de portefeuille et de recommandations d'actions potentielles, notamment une approche optimale pour chaque cas d'entraînement et de récupération. Alors que les approches financières et de recouvrement du débiteur sont facilement évaluées, les facteurs qualitatifs, quant à eux, sont automatiquement évalués sur la base de grands volumes de données non traditionnelles (mais obtenues juridiquement) incorporées dans les systèmes.
Les avis d'experts sont intégrés à l'aide d'algorithmes d'analyse avancée. Dans le segment des PME, cette institution a réalisé une amélioration de près de 70 à 90% en ce qui concerne la prévision précise des retards de paiement six mois ou plus avant la délinquance.