Comment les nouvelles sources de données aident les prêteurs à stimuler la croissance de leurs bénéfices

Alors que les taux d'intérêt élevés continuent d'exercer une pression sur l'économie mondiale, le principal défi auquel sont confrontés aujourd'hui les prêteurs est celui de la rentabilité.

La meilleure opportunité dont disposent les prêteurs pour accroître leur rentabilité réside dans leur sélection des risques : déterminer à qui accorder des prêts et à quel coût. Ainsi, pour que les prêteurs conservent une longueur d'avance dans le contexte actuel, ils doivent être en mesure d'ajuster en permanence leurs décisions en matière de risque. Toutefois, pour y parvenir efficacement, cette démarche doit s'appuyer sur des données.

En s'appuyant sur des sources de données fiables dans leurs processus décisionnels, les prêteurs peuvent réaliser des évaluations de crédit précises et éclairées, puis les automatiser à grande échelle. Ils peuvent ainsi réduire leurs taux de perte, développer leurs produits existants tout en maîtrisant les risques et proposer de nouveaux produits de crédit en toute confiance.

Cet article se penche sur les sources de données les plus précieuses utilisées aujourd'hui par les prêteurs et sur la manière dont ceux-ci les intègrent pour favoriser une croissance rentable.

Cas d'utilisation pertinents : Crédit à la consommation et crédit aux entreprises

Les données des agences d'évaluation du crédit constituent l'une des sources d'informations les plus établies dont disposent les prêteurs. Ceux-ci peuvent immédiatement se faire une idée de l'historique financier d'un emprunteur en examinant sa cote de crédit et les informations contenues dans son dossier de crédit. Étant donné que les prêteurs sont souvent tenus de vérifier ces informations avant d'approuver un prêt, il s'agit généralement de la première source de données à laquelle ils ont recours dans leur processus décisionnel.

L'élément clé d'un profil de crédit est le score de crédit, tel que le score FICO (aux États-Unis) ou le score SCHUFA (en Allemagne). Calculé à partir des antécédents de crédit de l'emprunteur, ce score indique le risque que celui-ci ne rembourse pas son prêt. 

Cependant, si les emprunteurs ont peu ou pas d’antécédents de crédit, leur score de crédit sera par défaut faible. C’est pourquoi les prêteurs combinent souvent les données de notation avec celles du rapport de crédit, qui contiennent des informations détaillées sur tous les prêts contractés par un emprunteur, afin d’obtenir une vision plus précise de l’historique financier du client et de ses antécédents de défaut de paiement. Ces détails leur permettent de faire la distinction entre les demandeurs sans antécédents de crédit et ceux qui ont déjà manqué à leurs obligations de remboursement dans les délais.

Pour intégrer ces données dans leur processus décisionnel, les prêteurs font appel à des fournisseurs de données tels que CRS, qui collectent et agrègent les données provenant de toutes les principales agences de crédit aux États-Unis. Pour aller plus loin, les prêteurs peuvent également faire appel à des éditeurs de logiciels qui leur permettent d’utiliser directement ces données lors de la mise en place de processus décisionnels automatisés afin d’effectuer ces vérifications à grande échelle.

Cas d'utilisation pertinents : Consommateurs et prêts aux entreprises

Jusqu’à récemment, réaliser une évaluation précise des risques pour les clients disposant d’un historique de crédit limité nécessitait une collecte manuelle des données, voire s’avérait tout simplement impossible. L’open banking a changé la donne. 

Grâce à l'open banking, les prêteurs peuvent accéder directement aux données du compte bancaire d'un client et obtenir une vision en temps réel de sa situation financière, quel que soit son historique de crédit. Ils contribuent ainsi à une nouvelle vague d'inclusion financière au sein de nombreux segments d'emprunteurs, tels que les immigrés, les jeunes et les travailleurs indépendants. 

Si l'« open banking » offre un aperçu détaillé de la situation financière actuelle d'un client, les données relatives aux comptes bancaires doivent être triées et agrégées avant de pouvoir fournir des informations pertinentes. En effet, les données brutes relatives aux transactions doivent être transformées en indicateurs clés de performance (KPI) exploitables, tels que des prévisions de trésorerie.

Heureusement, certains éditeurs de logiciels ne se contentent pas de fournir des données brutes sur les transactions, mais les interprètent pour le compte des prêteurs. Plaid est le plus grand fournisseur mondial de services d’open banking ; il fournit aux prêteurs des données brutes ainsi que des « signaux » prêts à l’emploi sur le comportement financier des clients. 

Les prêteurs peuvent également tirer parti de plateformes décisionnelles telles que Taktile pour aller plus loin et créer des indicateurs personnalisés permettant de mieux prédire la santé financière de segments de clientèle spécifiques, tels que les start-ups n'ayant pas encore généré de chiffre d'affaires.

Cas d'utilisation pertinent : Prêts aux PME

En matière de crédit aux PME, les données issues des centrales de crédit sont généralement plus rares, et ce pour deux raisons. De nombreux pays ne disposent tout simplement pas de centrales de crédit pour les entreprises. Même lorsqu’elles existent, les entreprises récentes n’ont souvent pas encore d’antécédents de crédit établis. De plus, les comptes annuels audités des entreprises plus anciennes, qui peuvent être consultés dans les registres du commerce tenus par les pouvoirs publics, peuvent dater de jusqu’à 18 mois. 

L'adoption rapide de logiciels de comptabilité tels que Xero a ouvert de nouvelles perspectives aux prêteurs. De plus, cela a permis aux agrégateurs de données comptables de se connecter à ces fournisseurs de logiciels et d'offrir aux prêteurs la possibilité d'utiliser des données comptables en temps réel (telles que les comptes de résultat, les bilans, etc.) pour évaluer instantanément la situation financière d'une entreprise.

Grâce au niveau de détail offert par les données comptables en temps réel, les prêteurs peuvent mieux évaluer la solvabilité des entreprises plus jeunes et de plus petite taille, et leur proposer des offres de prêt très compétitives.

Cas d'utilisation pertinents : Consommateurs et crédit aux entreprises 

Dans les régions où l’accès aux services financiers traditionnels est limité, les prêteurs ne peuvent souvent pas s’appuyer sur la notation de crédit ni sur les données bancaires ouvertes pour évaluer le risque lié aux nouveaux emprunteurs. Ils se tournent donc vers des sources de données alternatives qui apportent de nouveaux éclairages et permettent d’accorder des prêts à ces segments de clientèle historiquement mal desservis. 

Par exemple, les données issues des téléphones portables, telles que la localisation de l'appareil, son utilisation et les relations personnelles, constituent une source de données alternative en pleine expansion qui aide les prêteurs à identifier les comportements frauduleux et à évaluer la solvabilité des clients potentiels.

Étant donné qu’il est très complexe d’extraire et d’analyser les données issues des téléphones portables, les prêteurs doivent généralement s’associer à des éditeurs de logiciels pour obtenir ces informations. CredoLab est l'un des fournisseurs proposant des indicateurs de souscription issus des données de téléphonie mobile, permettant ainsi aux prêteurs de se développer en toute confiance sur des segments de clientèle encore inexploités. Les prêteurs peuvent également recourir à des plateformes automatisées de décision de crédit.

Le choix de la source de données appropriée dépend du profil de vos clients. Par exemple, si vous proposez un produit de crédit destiné à une clientèle plus âgée et plus aisée, il vous suffira peut-être de vous appuyer sur les données des agences d'évaluation du crédit pour évaluer efficacement leur risque. Mais qu'en est-il des clients qui n'ont pas d'antécédents de crédit ? Dans le cas des étudiants, par exemple, les prêteurs peuvent avoir besoin de recourir à des sources de données alternatives, telles que l'open banking. 

Dans la pratique, les prêteurs mettent en place une cascade de sources de données, dans laquelle ils font appel à plusieurs fournisseurs de données les uns après les autres, en fonction des informations nécessaires pour évaluer le risque associé à chaque client. 

Il est essentiel de trouver le juste équilibre entre l’optimisation de l’évaluation des risques, le coût lié à chaque source de données supplémentaire et l’expérience client. Lorsque l’on utilise plusieurs sources de données, il est important de prendre en compte les étapes supplémentaires que cela implique pour le demandeur (comme la connexion à son compte bancaire via l’open banking). Cela peut dissuader les clients de mener à bien leur demande de prêt. Idéalement, il ne faut donc recourir à plusieurs sources de données que lorsque la première ne permet pas d’obtenir une évaluation des risques suffisamment précise.

L'ajout d'une source de données à votre processus de décision en matière de crédit nécessite du temps et des efforts pour sa mise en œuvre et sa maintenance. De plus, il peut s'avérer difficile d'en tirer des informations pertinentes. 

En règle générale, plus les sources de données sont précieuses, plus elles sont difficiles à exploiter. La raison est simple : les sources de données qui fournissent de vastes quantités de données brutes (telles que les transactions bancaires dans le cadre de l’open banking) nécessitent un traitement important pour générer des indicateurs clés de performance (KPI) prédictifs que les prêteurs peuvent utiliser pour prendre leurs décisions de crédit. Compte tenu de la charge de travail considérable que ce processus fait peser sur les équipes d’ingénierie internes, il est essentiel de choisir un fournisseur de technologies capable de simplifier ce processus.

Pour alléger ce fardeau, les prêteurs du monde entier ont recours à Taktile, un éditeur de logiciels qui élimine les incertitudes liées aux décisions de crédit et fournit aux prêteurs des intégrations de données transparentes ne nécessitant aucune maintenance.

Des données prêtes à l'emploi issues des fichiers de crédit aux indicateurs clés de performance (KPI) hautement personnalisés générés à partir de données brutes, Taktile se charge de la mise en œuvre pour vous. Mieux encore, les décideurs peuvent utiliser l’interface sans code de Taktilepour créer, tester et ajuster des flux décisionnels automatisés, afin de prendre à grande échelle des décisions fondées sur les données qui stimulent la rentabilité.

Q : Pourquoi les nouvelles sources de données sont-elles importantes dans le domaine du crédit ?

R : De nouvelles sources de données, telles que l'open banking, les données comptables et les métadonnées mobiles, aident les prêteurs à aller au-delà des scores traditionnels fournis par les agences d'évaluation du crédit. Elles permettent de prendre des décisions de crédit plus rapides et plus inclusives, ce qui réduit les défauts de paiement et augmente la rentabilité.

Q : Quelles autres sources de données les prêteurs peuvent-ils utiliser ?

R : De nombreux prêteurs exploitent désormais les données issues de l'open banking pour analyser les flux de trésorerie en temps réel, les données comptables pour évaluer le risque de crédit des PME, ainsi que les données de téléphonie mobile pour détecter les fraudes et identifier les emprunteurs disposant d'un dossier de crédit limité. Ces sources de données alternatives permettent d'élargir l'accès aux marchés mal desservis.

Q : Comment les prêteurs peuvent-ils intégrer efficacement plusieurs sources de données ?

R : Plutôt que de gérer en interne des intégrations complexes, les prêteurs ont recours à des plateformes décisionnelles telles que Taktile pour regrouper en un seul endroit les fournisseurs de données de crédit, de services bancaires ouverts et de solutions comptables. L’interface intuitive et « low-code » de Taktile facilite le test et l’optimisation des politiques de crédit fondées sur les données.

Q : En quoi les nouvelles sources de données permettent-elles aux prêteurs d'améliorer leur rentabilité ?

R : L'utilisation de données plus riches permet de réduire les défauts de paiement des clients, d'augmenter le taux d'acceptation des prêts et de réduire les coûts d'acquisition. Les prêteurs qui s'adaptent plus rapidement en exploitant de nouvelles sources de données enregistrent des marges plus élevées et une croissance plus solide dans un contexte de taux d'intérêt élevés.

Q : Comment puis-je commencer à utiliser Taktile pour mes décisions en matière de crédit ?

R : Taktile propose des intégrations prêtes à l'emploi avec les principaux fournisseurs de données, ainsi qu'une interface « low-code » permettant de mettre en place et d'optimiser facilement les décisions de crédit. Demandez une démonstration de la plateforme décisionnelle IA de Taktile pour découvrir comment vous pouvez prendre des décisions de crédit plus intelligentes à plus grande échelle.