Compte-rendu du webinaire Taktile-AltFi : L'automatisation et l'avenir du crédit B2B

Récemment, Maik Taro Wehmeyer, cofondateur et PDG de Taktile, s'est entretenu avec AltFi et deux experts du crédit B2B, Philip Kelvin (cofondateur et PDG de Tranch) et Nicolas Rabinovitch (responsable de la lutte contre la fraude et des risques de crédit chez Hokodo), afin d'évoquer la manière dont l'émergence de l'automatisation des décisions B2B ouvre de nouvelles perspectives pour les prêteurs.

Au cas où vous l'auriez manqué, nous avons résumé les points clés de la discussion, notamment :

Si vous souhaitez approfondir ces sujets, regardez l'intégralité du webinaire

Ce n'est un secret pour personne : offrir une expérience client exceptionnelle est essentiel à la croissance d'une activité de crédit. Mais pour y parvenir, il faut être capable de proposer des offres rapidement – ce qui, jusqu'à récemment, n'était pas une caractéristique du secteur du crédit B2B. 

Aujourd'hui, on assiste à l'émergence de fintechs B2B sophistiquées qui tirent parti de l'automatisation pour offrir à leurs clients des expériences et des produits véritablement exceptionnels. 

Réduire la complexité et améliorer la précision des décisions
Nicolas a indiqué que chez Hokodo, « l’automatisation de nos décisions de crédit constitue l’un de nos principaux arguments de vente depuis le tout début ». En adoptant une approche automatisée de l’évaluation des risques, Hokodo a éliminé une grande partie de la complexité liée à l’offre de produits dans plusieurs zones géographiques.

En associant des sources de données alternatives de haute qualité à des modèles de risque développés en interne, Hokodo a mis au point un processus automatisé de notation des risques d'une grande précision pour une grande partie de son segment de clientèle.

Allier rapidité et intervention humaine
À propos de l'automatisation, Philip, de Tranch, a expliqué que leur approche « leur permet d'accélérer la prise de décision tout en leur offrant la possibilité de faire intervenir l'humain dans le processus lorsque cela s'avère nécessaire ».

Tranch et Hokodo ont tous deux tendance à fonder leurs choix en matière d’automatisation des décisions sur une analyse des risques. Ils définissent des seuils permettant de déterminer pour quels montants de prêt et quels types de clients les décisions sont automatisées, et dans quels cas un examen manuel doit être déclenché. Chez Hokodo, par exemple, cela dépend de la probabilité de défaut (PD) d’une entreprise et de sa taille. Si la PD d’une entreprise est faible, Hokodo se montre généralement plus confiant dans l’attribution de limites évaluées automatiquement.

Nicolas a réaffirmé l'importance des aspects manuels et humains dans leur processus décisionnel. En gagnant du temps grâce à l'automatisation des décisions présentant un risque moindre, Hokodo est en mesure de consacrer les ressources nécessaires à l'évaluation des demandes portant sur des montants plus élevés. Cela garantit à l'ensemble des clients une expérience rapide et réactive.

Maik a expliqué que Taktile constate une tendance marquée chez les prêteurs B2B à recourir à des sources de données alternatives de haute qualité pour automatiser l'évaluation des risques à différentes étapes du processus de décision de crédit.

Les sources de données issues de l'open banking et de la comptabilité sont extrêmement utiles pour automatiser les prises de décision. Que vous les intégriez dans un processus décisionnel entièrement automatisé ou que vous les utilisiez simplement pour faciliter les vérifications manuelles, elles permettent de réduire considérablement le temps nécessaire pour obtenir une image précise de la santé financière et du comportement d'une entreprise. 

Le type de source de données que vous utilisez dépend généralement du montant du prêt et du profil du client. Il est souvent difficile d’obtenir des indicateurs prédictifs à partir des données comptables pour les jeunes entreprises, mais les données issues de l’open banking peuvent s’avérer précieuses. Maik a déclaré qu’en matière de crédit aux PME, par exemple, « cela dépend vraiment si votre client est une petite ou une moyenne entreprise ». 

Nicolas a indiqué que Hokodo s'était efforcé de trouver les meilleures sources de données alternatives disponibles, car il existe des nuances propres à chaque zone géographique : « C'est un peu un travail de patchwork que de rassembler les sources qui fonctionnent vraiment bien pour vos cas d'utilisation. » 

Philip a poursuivi dans cette voie en encourageant les prêteurs à se demander : « Comment puis-je rassembler des sources de données qui me donnent une image vraiment précise du profil de risque d’un emprunteur ? »

En Europe, Maik a souligné que la réglementation PSD2 rendait l'accès aux données bancaires ouvertes relativement abordable. Taktile constate que les prêteurs de toute l'Europe font appel à deux ou trois fournisseurs de services bancaires ouverts pour élaborer des modèles d'évaluation des risques adaptés à leur segment de clientèle.

En ce qui concerne l'utilisation de l'IA dans les décisions de crédit B2B, Maik a insisté sur la distinction importante entre les modèles d'apprentissage automatique entraînés à partir de données publiques et ceux entraînés à partir de données privées.

Chat GPT, par exemple, repose sur un modèle entraîné à partir de données accessibles au public sur Internet. Il n'existe pas de données publiques sur Internet concernant les défauts de paiement des clients permettant d'entraîner ces modèles ; ceux-ci ne sont donc pas très utiles pour fournir aux prêteurs une estimation précise de la probabilité de défaut d'un emprunteur. 

Cependant, Taktile a constaté que les modèles entraînés publiquement pouvaient s’avérer extrêmement efficaces dans les décisions en matière de risques B2B, et ce de deux manières :

1. Classement des transactions dans les données de l'open banking. Dans le secteur B2B, de nombreux fournisseurs de données ne proposent pas cette fonctionnalité. Il est donc utile pour les prêteurs de recourir à l'IA pour automatiser le classement des transactions d'un emprunteur.

2. Génération de données synthétiques. Si vous êtes une jeune entreprise ou que vous vous lancez tout juste dans le secteur du crédit, vous ne disposez très probablement pas de données historiques permettant de tester les conséquences potentielles de vos règles de politique de crédit avant de les mettre en application. L'utilisation d'ensembles de données synthétiques générés par l'IA peut s'avérer extrêmement utile dans ce contexte.

Philp a indiqué qu’une grande partie de l’automatisation pouvait être envisagée comme un moyen d’éliminer les obstacles rencontrés par les clients : « Il ne s’agit pas d’automatiser l’ensemble de vos processus opérationnels, mais d’améliorer l’expérience client. Même une automatisation minime, comme le traitement des documents, permet à vos clients de passer de A à B beaucoup plus rapidement ». 

Nicolas invite également les prêteurs à mettre l’accent sur la valeur ajoutée que l’automatisation apporte aux clients, en particulier s’il s’agit d’un prêteur déjà établi. « Vous disposez de données historiques et de l’expertise nécessaire. Tirez parti de vos connaissances et des enseignements tirés de vos processus manuels pour renforcer le degré d’automatisation de vos processus. »

Maik a également présenté deux points essentiels à prendre en compte pour ceux qui découvrent l'automatisation :

1. Ne surestimez pas la complexité ou le caractère unique de votre situation. De nombreux clients de Taktile sont surpris de constater tout le potentiel que peut offrir une automatisation même minime. Il vous suffit d’être prêt à tester les décisions que vous souhaitez automatiser.

2. Lancez-vous, et vous verrez bien comment faire le reste. Même un pour cent d’automatisation peut permettre aux équipes de gagner un temps précieux pour se consacrer à des décisions plus complexes. À une époque où la rentabilité est primordiale, il n’a jamais été aussi important d’en faire plus avec moins.

Nicolas a indiqué que l'automatisation des décisions ne constituait plus le défi qu'elle représentait autrefois et qu'il existait désormais des prestataires capables de vous aider à mener à bien cette tâche. 

Maik a expliqué à quel point l'utilisation d'un moteur de décision moderne, indépendant des cas d'utilisation, était extrêmement utile pour automatiser les décisions : « Le potentiel d'automatisation dans le domaine du crédit B2B est illimité. »

Quels que soient leurs produits ou le volume de leurs prêts, les prêteurs du monde entier peuvent faire appel à des fournisseurs d'infrastructures tels que Taktile pour mettre en place, tester et exploiter des processus décisionnels automatisés en matière de crédit, tout en conservant à tout moment une intervention humaine.

Sur Taktile, c'est le client qui définit l'ensemble des règles, des politiques et des modèles. Ses équipes peuvent facilement définir leurs propres limites et règles via une interface utilisateur « low-code », puis les adapter rapidement afin de déterminer le niveau d'automatisation le plus adapté à chaque partie de leur segment de clientèle.