De nouvelles opportunités dans le Crédit à la Consommation ! 🚀

La transformation digitale était certes bien engagée avant que la pandémie liée à la​ COVID-19 ne frappe le monde, mais la pandémie a brusquement accéléré cette tendance (d’une manière que peu auraient pu anticiper). Désormais, le digital a transformé tous les aspects de notre vie quotidienne et les technologies considérées comme disruptives avant la pandémie sont désormais devenues la norme.

Grâce à l’influence des Fintechs, le domaine de la finance et plus particulièrement du crédit à la consommation est certainement l’un des secteurs profitant le plus de cette transition digitale. Désormais, les consommateurs peuvent par exemple accéder à un financement en quelques minutes via leur smartphone, et de plus en plus d’entreprises offrent aujourd’hui ce même service de crédit aux entrepreneurs et PME.

Traditionnellement repliées sur elles-mêmes et averses au risque, les institutions financières sont limitées par des systèmes anciens et des infrastructures monolithiques qui limitent leur capacité à répondre rapidement aux besoins changeants des consommateurs. Leur incapacité à innover pour proposer de nouvelles solutions et à les mettre à la disposition des consommateurs en temps voulu et de manière rentable a ouvert la voie à de nouveaux entrants soucieux de combler ce fossé en matière de crédit.

Les opportunités abondent pour les prêteurs agiles et nouveaux sur le marché capables de passer du concept à l’offre de crédit en quelques mois pour répondre à un réel​ besoin du marché. Cependant, le défi reste de mettre rapidement en place une infrastructure de crédit et une plateforme de décision de crédit qui leur permettent d’agir rapidement tout en gérant au mieux le risque de crédit. 

Quatre leviers pour une solution de crédit à la consommation 💡

Les nouveaux entrants se heurtent souvent à des obstacles technologiques pour mettre leurs solutions sur le marché. Des défis tels que la recherche des bonnes sources de données, ainsi que la mise en place de bonnes capacités d’analyse et de modèles de décision de crédit peuvent ralentir le rythme de l’innovation, laissant alors la place à la concurrence pour intervenir et tirer parti des nouvelles opportunités de prêt.

Les institutions financières peuvent utiliser le système suivant pour développer rapidement les modèles de décision de crédit de nouvelle génération qui sous-tendent les nouveaux produits de crédit à la consommation. 

• Exploiter de nouvelles sources de données 

Les nouveaux modèles de risque de crédit nécessitent de nouvelles sources de données qui vont au-delà des rapports des bureaux de crédit et des données démographiques. Il peut s’agir d’informations sur les dépôts ou sur les comptes courants, de données sur les transactions provenant d’autres banques, ainsi que de données internes propres, comme les données CRM, la part du portefeuille, les enregistrements d’appels et les enquêtes sur la clientèle pour les prêteurs non bancaires. 

Les sources de données externes telles que celles des télécoms, des sociétés de services publics, des assureurs ou encore des agences gouvernementales peuvent également être exploitées pour compléter les données internes. Pour les consommateurs qui n’ont pas d’antécédents de crédit documentés, les données de téléphonie mobile peuvent fournir une foule d’informations utiles sur les paiements de factures et les transactions mobiles.

Les responsables du crédit adoptent l’Open Banking pour avoir une vision plus complète de leurs clients et visualiser l’ensemble de leurs écosystèmes bancaires. Comme l’Open Banking peut rassembler les informations des transactions entre les banques, elle peut servir de base aux analyses de crédit de nouvelle génération. 

• Construire le moteur de décision

Les nouveaux entrants sur le marché des crédits ont un avantage concurrentiel propre sur les opérateurs historiques : ils peuvent construire un moteur agile et modulaire non encombré par des systèmes hérités. En utilisant des analyses avancées et l’apprentissage automatique, les prêteurs peuvent automatiser la plupart des processus de souscription, ce qui permet de prendre des décisions plus précises et de réaliser des économies. 

Une approche modulaire permet également une évaluation intégrée des risques de bout en bout avec la possibilité de garder le contrôle des processus stratégiques tout en externalisant les autres processus. Le délai de lancement d’un moteur de crédit est ainsi réduit à six mois ou moins, contre un an ou plus pour les systèmes traditionnels.

• Créer un système fait pour l'évolutivité 

Les prêteurs peuvent adopter une approche d’acquisition (buy and build) de l’infrastructure en fonction de l'avantage concurrentiel perçu et de la technologie existante. Par exemple, une société de télécommunications qui lance un produit de crédit en espèces pour ses clients existants profite de ses solides relations avec ses clients et peut donc n’avoir besoin que d’une solution d’évaluation des risques clé en main de base pour mettre sa solution sur le marché.

En revanche, une institution financière offrant un financement d’entreprise sur mesure et dont l’avantage concurrentiel réside dans des solutions de crédit intégrées et personnalisées devra construire une infrastructure de crédit à partir de zéro. 

Là encore, l’approche modulaire est la plus efficace, car elle permet aux prêteurs de construire une infrastructure hybride personnalisée et adaptée à leurs modèles de risque, ainsi qu’à leurs solutions de prêt. 

• Suivre et contrôler des indicateurs et des mesures spécifiques

Les prêteurs ne doivent pas seulement créer des modèles de risque, ils doivent les surveiller attentivement pour identifier les signes d’alerte et repérer les défauts potentiels. Cela signifie qu’il faut savoir choisir et suivre des indicateurs clés tels que l’indice de stabilité de la population pour mesurer la base de clients par rapport au modèle de risque sur lequel elle a été construite, et le taux de défaut de crédit pour mesurer la santé du portefeuille. 

Les prêteurs doivent aller au-delà du simple suivi et de la surveillance de leurs indicateurs et de leurs mesures : ils doivent également les comparer aux références du secteur pour identifier les écarts. L’utilisation d’un tableau de bord qui intègre ces valeurs en temps réel aide les prêteurs à corriger rapidement leurs modèles et leurs cadres de travail pour les optimiser.

Si la pandémie de COVID-19 a appris quelque chose au secteur, c’est qu’à l’avenir, les modèles de risque doivent tenir compte de la possibilité d’une crise financière et d’autres perturbations importantes imprévisibles. Les développeurs doivent toujours garder à l’esprit que tous les modèles qu’ils construisent doivent être proactifs pour anticiper les anomalies de données et les perturbations majeures.

Une approche étape par étape pour transformer le crédit à la consommation 👨‍💻

Les modèles automatisés de décision de crédit sont au cœur de la transformation digitale du secteur du crédit à la consommation. Alors comment les prêteurs peuvent-ils réduire le délai de deux ans qu’exigent les modèles de décision de crédit traditionnels ? En adoptant un processus agile en 5 étapes qui peut rendre un nouveau modèle de crédit opérationnel en moins de six mois.

• Analyser le modèle de crédit 

Examiner et tester la configuration méthodologique du modèle de crédit et tester ses performances afin d’identifier les faiblesses potentielles et les domaines à améliorer. 

• Évaluer la disponibilité des données et le modèle de notation de crédit 

Choisir les sources de données à inclure dans votre modèle de notation et créer un plan pour les inclure. Tester le modèle de crédit par rapport à ses pairs et à d’autres segments afin de déceler d’éventuelles faiblesses.

• Formater les données

Formater et tester l’exhaustivité des données en vue de leur modélisation. 

• Développer votre Minimum Viable Product

Développer et adapter le modèle de notation de crédit de nouvelle génération pour créer votre Minimum Viable Product. Dans la plupart des cas, cela nécessite trois cycles de modélisation, d’analyse, de suivi et d’ajustement. 

• Intégrer la notation de crédit 

Pour achever la transformation de crédits, il faut mettre à jour le modèle de décision de crédit avec le nouveau modèle de notation de crédit et automatiser les processus de prêt. 

Associez-vous avec Skaleet pour profiter de solutions de crédit à la consommation 🤝

Le Core Banking Platform de Skaleet utilise une architecture de microservices pour aider les institutions financières à mettre rapidement sur le marché de nouvelles solutions de crédit. La plateforme utilise des API ouvertes pour complètement digitaliser le parcours de prêt, de la demande de prêt au déblocage des fonds. 

La plateforme de Skaleet intègre des solutions de marché de premier plan pour aider les prêteurs débutants à mettre rapidement en place une infrastructure de crédit et un cadre de décision en matière de crédit. Sa conception, orientée sur les données, permet la collecte de données internes et externes (structurées et non structurées) nécessaires à l’élaboration de nouveaux modèles de risque de crédit. L’ajout de solutions avancées d’intelligence artificielle et de notation de crédit permet aux prêteurs d’offrir une expérience client transparente, intégrée et personnalisée, ainsi qu’un délai d’acceptation immédiat.

Grâce aux intégrations partenaires de Skaleet, les prêteurs peuvent créer des workflows personnalisés pour des solutions de crédit à la consommation innovantes comme le BNPL (“Buy Now Pay Later” par exemple). Sa plateforme agile, basée sur le cloud, aide les prêteurs à réduire les risques, à prendre des décisions plus rapidement et à améliorer l’expérience client liée aux crédits à la consommation.

L’ère post-pandémique a ouvert la voie à des opportunités passionnantes pour les institutions financières de combler le fossé entre les crédits à la consommation traditionnels et les solutions de crédit personnalisées qu’attendent les consommateurs natifs de l'ère digitale d’aujourd’hui. Les prêteurs qui peuvent offrir ces solutions rapidement et à grande échelle auront un avantage concurrentiel évident.