Évaluation du crédit par l'IA : atténuer les risques de défaut dans le secteur financier

Dans le monde de la Fintech d'aujourd'hui, qui évolue à un rythme effréné, les escroqueries et les fraudes, notamment dans l'évaluation du risque de crédit et les prêts, se multiplient rapidement. Les modèles traditionnels de notation de crédit ne parviennent souvent pas à identifier les emprunteurs à haut risque, ce qui rend les prêteurs vulnérables aux risques de défaut de paiement et aux demandes frauduleuses. C'est là qu'entre en jeu l'analyse prédictive, alimentée par l'intelligence artificielle (IA). En analysant de vastes ensembles de données et en détectant des modèles qui font défaut aux méthodes traditionnelles, l'analyse prédictive offre un moyen plus sûr et plus précis d'évaluer le risque de l'emprunteur, d'atténuer la fraude et d'améliorer la gestion globale des risques. Cet article examine l'impact de l'IA dans l'évaluation du risque de crédit et fournit des informations sur la manière dont les institutions financières peuvent mettre en œuvre ces outils pour rester compétitives. 

Il est essentiel de comprendre l’analyse prédictive dans le domaine de la fintech pour comprendre comment les institutions financières évaluent le risque de crédit et prennent des décisions de prêt éclairées. Avant de nous plonger dans le sujet, nous devons comprendre le développement initial des activités d’évaluation du crédit pour mieux comprendre le contexte. 

a. Perspective historique 

Au début de l'évaluation du risque de crédit, les institutions financières se concentraient principalement sur l'évaluation de la solvabilité d'un emprunteur au moyen de mesures traditionnelles. Les prêteurs analysaient des facteurs pour évaluer la probabilité de légitimité, tels que les antécédents financiers, les cotes de crédit, la stabilité des revenus et les niveaux d'endettement existants. Cependant, ce processus s'appuie souvent trop sur des données historiques et des entretiens personnels, au cours desquels les prêteurs évaluaient le caractère et le comportement financier de l'emprunteur. L'objectif était de développer une compréhension globale de la capacité et de la volonté de l'emprunteur à rembourser les prêts. Mais cette approche présentait à l'époque divers inconvénients qui entravaient les risques élevés, tels que : 

• Manque de précision et de transparence dans les prévisions 
• Jugement subjectif de l'évaluateur 
• Des processus chronophages 
• Données obsolètes 

Mais, grâce à l’avènement du big data et de l’apprentissage automatique au 21e siècle, l’évaluation du risque de crédit a connu une nouvelle révolution. Les institutions financières ont commencé à exploiter de vastes ensembles de données et des algorithmes complexes pour analyser des modèles et des comportements que les modèles traditionnels ne pouvaient pas saisir. Aujourd’hui, l’intégration de sources de données alternatives, telles que l’historique des transactions et l’analyse comportementale, continue d’améliorer la précision et l’efficacité des évaluations du risque de crédit. 

Par la suite, l’analyse prédictive est une branche de l’analyse avancée qui utilise des techniques statistiques, des algorithmes d’apprentissage automatique et l’exploration de données pour prévoir les résultats futurs en fonction des données historiques et actuelles.  

D'un Perspective informatiqueL'analyse prédictive implique l'intégration de diverses sources de données et de méthodes informatiques sophistiquées pour analyser les modèles et les tendances au sein de grands ensembles de données. Ce processus comprend généralement la collecte, le nettoyage, la modélisation et la validation des données, ce qui permet aux organisations de tirer des informations exploitables à partir d'informations complexes. Les progrès technologiques en matière de puissance de calcul et de stockage des données ont permis aux entreprises d'analyser de vastes quantités de données plus efficacement que jamais auparavant. 

D'un Perspective FintechL’analyse prédictive joue un rôle crucial dans l’évaluation du risque de crédit et l’amélioration des processus décisionnels liés aux prêts. Elle permet aux institutions financières d’identifier les risques potentiels associés aux emprunteurs en analysant divers points de données au-delà des scores de crédit traditionnels, tels que l’historique des transactions, l’activité sur les réseaux sociaux et même les indicateurs économiques. En s’appuyant sur des modèles prédictifs, les entreprises de technologie financière peuvent prendre des décisions éclairées sur les approbations de prêts, les taux d’intérêt et les stratégies de gestion des risques tout en améliorant l’expérience client grâce à des offres sur mesure.

c. Rôles clés dans le domaine de la Fintech 

Dans l’ensemble, les avantages fondamentaux de l’analyse prédictive dans la fintech sont multiples et essentiels pour une gestion efficace du risque de crédit :  

• Améliorer la précision de l’évaluation du crédit 
• Faciliter la prise de décision en temps réel 
• Surveiller et améliorer 
• Personnaliser l'expérience client 
• Informer les stratégies de gestion des risques 

a. Mécanismes de l'IA dans l'analyse prédictive 

L'analyse prédictive basée sur l'IA a transformé la gestion des risques dans le secteur de la Fintech. Sa capacité à traiter de grands ensembles de données, à détecter des tendances et à s'améliorer en permanence a permis d'évaluer les risques de crédit de manière plus précise. Voici comment fonctionnent les mécanismes de l'IA : 

• Apprentissage automatique (ML) : Les modèles ML apprennent à partir de données historiques et s’améliorent en permanence, ce qui les rend très efficaces pour prédire les défauts de prêt en analysant les scores de crédit des emprunteurs et l’historique de remboursement. 
• Traitement du langage naturel (TAL) : La PNL aide les systèmes d’IA à analyser des données non structurées comme l’activité sur les réseaux sociaux, ce qui peut révéler un stress financier ou des changements dans le comportement d’un emprunteur. 
• Réseaux neuronaux : Ces modèles excellent dans la reconnaissance de modèles complexes, leur permettant de prédire le risque d’un emprunteur en analysant simultanément divers facteurs, notamment les habitudes de dépenses et la stabilité des revenus. 
• Arbres de décision et forêts aléatoires : Ces modèles font des prédictions en divisant les données en branches en fonction de différents facteurs tels que les cotes de crédit et les niveaux de revenu, aidant ainsi les prêteurs à prendre des décisions plus précises.

Parvenu

Problèmes

Upstart, une société de technologie financière fondée par d’anciens employés de Google, a reconnu les défis importants que posait le marché traditionnel des prêts personnels. Les modèles traditionnels d’évaluation du crédit s’appuyaient largement sur des données limitées, principalement des scores de crédit, qui excluaient souvent de nombreux emprunteurs potentiels, en particulier les jeunes et ceux ayant des antécédents de crédit limités. Cette approche limitait non seulement l’accès au crédit pour les candidats méritants, mais entraînait également des taux de défaut plus élevés pour les prêteurs, car ils n’étaient pas en mesure d’évaluer avec précision le risque de ces populations mal desservies.

Solutions

Pour relever ces défis, Upstart a mis en place une plateforme d’analyse prédictive basée sur l’IA qui utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour évaluer les demandeurs de prêt de manière plus complète. Au lieu de s’appuyer uniquement sur les scores de crédit, le modèle d’Upstart intègre un éventail plus large de points de données, notamment l’éducation, les antécédents professionnels, le domaine d’études et même la moyenne générale. En analysant ces variables non conventionnelles parallèlement aux mesures traditionnelles, Upstart peut créer un profil de risque détaillé pour chaque emprunteur.

Cette approche innovante a permis à Upstart d’améliorer considérablement son processus d’approbation de prêt. L’entreprise revendique une amélioration de 75% de la précision de prédiction des défauts par rapport aux méthodes traditionnelles. En conséquence, Upstart peut offrir des taux d’intérêt plus bas aux emprunteurs tout en maintenant des taux de défaut bas, démocratisant ainsi l’accès aux prêts personnels pour un public plus large.

Problèmes

Zest AI, une société de technologie financière spécialisée dans les solutions d’apprentissage automatique pour l’évaluation du risque de crédit, a dû faire face à des défis considérables dans le domaine du crédit. Les méthodes traditionnelles d’évaluation du crédit s’appuyaient souvent sur des données limitées, telles que les scores de crédit et les niveaux de revenus, qui ne parvenaient pas à saisir l’ensemble de la situation financière des emprunteurs. Cela a entraîné des taux de défaut élevés et un manque d’inclusivité dans les pratiques de prêt. De nombreux emprunteurs potentiels, en particulier ceux dont les dossiers de crédit sont peu étoffés ou dont les antécédents financiers sont atypiques, se sont vu refuser des prêts de manière injuste, ce qui a entraîné des pertes d’opportunités tant pour le prêteur que pour les consommateurs.

Solutions

Pour relever ces défis, Zest AI a développé une plateforme d'analyse prédictive basée sur l'IA qui analyse des milliers de variables sur chaque emprunteur, y compris des données alternatives telles que les paiements de loyer, les factures de services publics et l'historique des transactions. En utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique, les modèles de Zest AI peuvent identifier des modèles et prédire le comportement des emprunteurs avec plus de précision que les méthodes traditionnelles.

Un cas notable concerne un grand prêteur automobile américain qui s'est associé à Zest AI pour mettre en œuvre ces modèles prédictifs. Le prêteur a utilisé la technologie de Zest AI pour améliorer son processus de souscription, permettant des décisions de prêt plus inclusives tout en gérant efficacement les risques. En conséquence, le prêteur a pu prendre des décisions fondées sur des données qui ont non seulement réduit les taux de défaut, mais également augmenté les approbations de prêts.

Apprentissage clé

• Utilisation complète des données : Zest AI et Upstart démontrent l’importance de tirer parti de diverses sources de données au-delà des indicateurs de crédit traditionnels. En intégrant des points de données alternatifs, tels que les paiements de loyer, les factures de services publics, l’éducation et les antécédents professionnels, les prêteurs peuvent développer une compréhension plus nuancée des profils de risque des emprunteurs.
• Accès accru au crédit : Les approches innovantes adoptées par ces entreprises de technologie financière leur permettent d’étendre le crédit aux populations mal desservies qui pourraient avoir été exclues par les pratiques de prêt traditionnelles. Cette inclusion profite non seulement aux emprunteurs, mais ouvre également de nouvelles sources de revenus pour les prêteurs.
• Résultats mesurables : Les deux entreprises ont obtenu des résultats impressionnants grâce à leurs implémentations d’analyse prédictive. Zest AI a signalé une réduction de 15% des taux de défaut et une augmentation de 30% des approbations de prêts, tandis qu’Upstart a noté une amélioration de 75% de la précision des prévisions de défaut. Ces mesures mettent en évidence les avantages tangibles de l’utilisation de solutions basées sur l’IA dans le domaine des prêts.
• Gestion proactive des risques : L'analyse prédictive permet aux prêteurs d'identifier les risques potentiels dès le début du processus de demande, ce qui permet de prendre des mesures proactives pour atténuer les défauts de paiement avant qu'ils ne surviennent. Cette capacité est essentielle pour maintenir la santé et la stabilité financières.
• Évolutivité et amélioration continue : Les modèles d’apprentissage automatique utilisés par Zest AI et Upstart sont conçus pour évoluer en permanence avec de nouvelles données. Cette adaptabilité garantit que leurs modèles prédictifs restent précis et pertinents au fil du temps, permettant aux entreprises de rester compétitives dans le paysage dynamique de la fintech.
• Engagement client renforcé : En utilisant l’analyse prédictive, les deux entreprises peuvent interagir de manière proactive avec leurs clients, en leur proposant des produits financiers et un soutien personnalisés en fonction des profils de risque individuels. Cette approche personnalisée favorise des relations plus solides et améliore la satisfaction globale des clients.

En résumé, les cas de Zest AI et d’Upstart illustrent comment l’analyse prédictive peut transformer la gestion du risque de crédit au sein des entreprises fintech. En adoptant des solutions innovantes qui exploitent des données complètes, les institutions financières peuvent améliorer l’évaluation des risques, améliorer l’expérience client et stimuler la croissance de l’entreprise dans un environnement de plus en plus concurrentiel.

3. Mise en œuvre de l'analyse prédictive de l'IA  

Pour mettre en œuvre des analyses prédictives basées sur l’IA, les institutions financières doivent d’abord créer une infrastructure de données solide en collectant et en organisant des données traditionnelles et alternatives, telles que les scores de crédit et les relevés de transactions. Il est essentiel de s’assurer que les données sont bien structurées et stockées de manière sécurisée pour une analyse réussie.

L’étape suivante consiste à développer des modèles d’IA adaptés à des besoins spécifiques, comme la prévision des défauts de paiement ou la gestion du risque de crédit. Des modèles tels que les arbres de décision et les réseaux neuronaux peuvent être formés à l’aide de données historiques et mis à jour régulièrement pour rester adaptés aux tendances changeantes.

L’intégration est essentielle : ces modèles d’IA doivent se connecter de manière transparente aux systèmes existants, comme les plateformes de montage de prêts et de gestion des risques, pour fournir des informations en temps réel. Une surveillance continue est essentielle pour maintenir l’exactitude du modèle, et garantir la conformité aux réglementations sur la confidentialité des données, comme le RGPD, est essentiel pour protéger les informations financières sensibles. En adoptant cette approche, les institutions peuvent utiliser efficacement l’IA pour améliorer l’évaluation du risque de crédit et les stratégies de gestion financière.

4. Conseils aux managers 

Les responsables financiers qui souhaitent mettre en œuvre des analyses prédictives basées sur l’IA doivent commencer par s’assurer que leur organisation dispose d’une infrastructure de données solide. Cela implique de collecter et de gérer des données complètes et de haute qualité, à la fois traditionnelles et non traditionnelles, pour alimenter les modèles d’IA. Il est essentiel d’investir dans les bons talents, tels que les data scientists et les professionnels de l’informatique, pour développer et maintenir ces modèles. Si l’expertise fait défaut, un partenariat avec des sociétés Fintech ou ITO spécialisées dans l’IA peut s’avérer très bénéfique. 

Commencez par de petits projets ciblés, comme l'utilisation de l'IA pour évaluer les risques de défaut de paiement, et développez-les progressivement à mesure que le succès est démontré. La transparence et la conformité réglementaire sont essentielles, en particulier dans la manière dont les décisions basées sur l'IA sont communiquées aux clients. Il est également important de surveiller et de mettre à jour en permanence les modèles d'IA pour garantir qu'ils restent précis et pertinents au fil du temps. En adoptant une approche stratégique et progressive, les gestionnaires financiers peuvent réduire les risques et améliorer efficacement la prise de décision.  

5. Quelle est la prochaine étape ? 

À l’avenir, l’application des outils d’analyse prédictive de l’IA dans le secteur financier continuera sans aucun doute d’évoluer, offrant des solutions innovantes pour atténuer les risques de crédit. Les institutions financières doivent non seulement adopter ces technologies, mais aussi les intégrer de manière stratégique dans leurs cadres de gestion des risques. En tirant parti de l’analyse prédictive avancée, les entreprises peuvent améliorer leurs processus décisionnels, minimiser les défauts de paiement et, en fin de compte, s’assurer un avantage concurrentiel sur le marché.

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• Services d’intégration de données : Intégration transparente de diverses sources de données pour une analyse complète.
• Conseil et accompagnement : Accompagnement d'experts tout au long du processus de mise en œuvre.
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