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Les pratiques en matière d’octroi de prêts évoluent rapidement. Grâce à des technologies innovantes exploitant des volumes de données croissants et l’intelligence artificielle (IA), les pratiques en matière de crédit connaissent un profond bouleversement.
Les nouvelles sources de données et l’IA redéfinissent les pratiques d’octroi de prêts Septembre 2022
Auteur : Aaron Press, Directeur de recherche, et Raymond Pucci, Directeur de recherche.
Vue d’ensemble du marché Les pratiques en matière d’octroi de prêts évoluent rapidement. Grâce à des technologies innovantes exploitant des volumes de données croissants et l’intelligence artificielle (IA), les pratiques en matière de crédit connaissent un profond bouleversement. Les établissements de crédit traditionnels, ainsi que les institutions financières non bancaires et les entreprises proposant des solutions de paiement différé réimaginent les conditions dans lesquelles les prêts sont octroyés aux particuliers et aux entreprises. Pour différents services, ces établissements proposent désormais des solutions en ligne interactives et intuitives, ainsi qu’une mise en place rapide de ces services. Avec le commerce électronique, les consommateurs ont pris l’habitude de bénéficier de services facilement accessibles et performants, ce qui a modifié leur perception de l’expérience client pour de nombreuses autres interactions commerciales, tant personnelles que professionnelles. En ce qui concerne les crédits, la décision d’accorder un prêt repose sur un modèle standard utilisé depuis plusieurs dizaines d’années qui consiste à noter le risque sur la base de données usuelles et de règles précises après un travail de longue haleine. Ces données usuelles fournissant finalement assez peu d’informations sont ensuite confrontées à des règles strictes qui donnent lieu à des décisions binaires susceptibles de pénaliser inutilement le demandeur et le prêteur.
APERÇU L’ESSENTIEL
» Pour prendre des décisions d’octroi de crédit
plus rationnelles et rapides, l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) exploitant de nouvelles sources de données variées devient incontournable. Les institutions financières (IF) et les entreprises de technologie financière investissent dans des outils d’aide à la décision basés sur l’IA pour évaluer le risque de crédit en améliorant l’agilité et les rendements des processus et des systèmes décisionnels. » Les modèles décisionnels basés sur l’IA qui exploitent des écosystèmes de données efficients permettent d’accélérer le traitement d’un nombre croissant de demandes de prêt en garantissant des décisions rationnelles et équitables. » Grâce à ces outils, les prêteurs peuvent générer davantage de revenus en augmentant le nombre de prêts et les taux d’acceptation, en réduisant les fraudes et en limitant les pertes de crédit. » Les emprunteurs, y compris les particuliers non bancarisés et sous-bancarisés, profitent également de ces outils d’aide à la décision basés sur l’IA, en bénéficiant notamment d’une expérience client améliorée, de délais de réponse plus rapides, d’une évaluation plus précise de leur santé financière et de leurs capacités de paiement, d’une réponse plus personnalisée à leurs besoins futurs et actuels, et d’un coût du crédit optimal.
Le commerce électronique a eu un impact sur les expériences et les attentes des clients, et les pratiques en matière de crédit peuvent désormais s’en inspirer pour proposer une expérience client similaire. Les données sur les consommateurs, les entreprises et les transactions sont de plus en plus nombreuses et disponibles. L’IA et l'apprentissage automatique (ML, machine learning) offrent la possibilité d’exploiter ces données à