Dans un processus d’octroi de crédit, l’analyse du risque de défaillance de l’emprunteur constitue une étape clé pour les organismes de crédit et leurs clients. Ces derniers ont souvent besoin d’obtenir un accord de principe rapide pour acquérir un bien immobilier convoité ou remplacer leur véhicule en urgence.
Or, les modèles de scoring de crédit traditionnels peinent à innover. Ils restent contraints par des procédures datées qui n’exploitent pas suffisamment les atouts du digital. Pourtant, l’Open Banking, institué par la directive européenne DSP2, offre des solutions alliant fiabilité et efficacité. Découvrez comment l’Open Data révolutionne les modèles de credit scoring.
Scoring de crédit : rappel du contexte
Les systèmes de scoring traditionnels sont fondés sur des formulaires déclaratifs et des paramètres sociodémographiques conçus pour apprécier :
• le comportement du client en tant que consommateur (dépenses, revenus…) ;
• sa situation financière globale (épargne, prêt, etc.) à partir de l’étude de ses relevés bancaires.
Les modèles de scoring classiques apparaissent souvent comme immuables. Ils compliquent et retardent les procédures de demande de prêt sans garantir une analyse efficace des données. En effet, ils échouent à sortir des cadres prédéfinis et à s’adapter aux nouveaux profils des emprunteurs et au besoin accru de sécurité du secteur.
Inconvénients des modèles de scoring de crédit traditionnels
L’analyse du risque de défaillance client est une étape incontournable de l’octroi de crédit. Toutefois, les exigences des modèles de scoring bancaire traditionnels ont tendance à rendre la procédure de demande d’emprunt fastidieuse à la fois pour le client et l’organisme de prêt.
Pour les emprunteurs
Pour les particuliers ou entreprises, obtenir un crédit relève parfois du parcours du combattant !
→ Les candidats à l’emprunt doivent rassembler une grande quantité de documents administratifs.
→ Le dossier est ensuite remis en main propre ou envoyé par voie postale ou par mail.
→ De nombreux allers-retours sont souvent nécessaires pour compléter les informations manquantes.
→ Les données ont besoin d’être centralisées avant l’analyse. Le manque d’agilité des procédures de prêt rallonge d’autant plus les délais d’attente.
→ Enfin, l’emprunteur est invité à prendre rendez-vous avec son conseiller pour la relecture et la signature des documents.
Lourdeur du système, lenteur, risques d’erreur ou d’oubli constituent autant de points de crispation dans la relation client.
Pour les spécialistes du crédit
Du côté des établissements de crédit, le constat n’est pas plus glorieux. Le credit scoring représente un frein à leur productivité.
→ L’examen au cas par cas de nombreux documents administratifs s’effectue généralement à la main. Il s’agit d’une tâche délicate, source d’erreurs.
→ Une collecte des données chaotique (justificatifs absents ou non recevables) contribue à disperser les renseignements.
→ L’usage de divers outils internes (CRM, outils d’analyse du risque, etc.) empêche la centralisation des différentes data, pourtant indispensable à l’étude des candidatures au prêt.
Les clients attendent de leur organisme de crédit de la réactivité. S’ils ont enfin trouvé le bien immobilier de leur rêve, ils n’ont pas envie de le manquer à cause de l’immobilisme de leur interlocuteur financier ! Pouvoir réduire les délais d’obtention d’un emprunt immobilier est un avantage considérable sur vos concurrents !
Un risque de fraude élevé avec le credit scoring classique
Les modèles de scoring de crédit traditionnels ne sont pas seulement compliqués, ils sont aussi risqués ! Ainsi, certaines entreprises spécialisées dans l’octroi de prêt ont développé des départements entiers dédiés à la gestion des aléas.
Multiplier les échanges, les demandes de justificatifs ou les moyens de communication (mail, courrier, rendez-vous) crée une confusion propice à la falsification ou à la perte de document et rend la lutte contre la fraude plus complexe.
Finalement, on en vient à s’interroger sur la capacité d’un tel système à atteindre son objectif premier : l’évaluation de la solvabilité des clients.
L’Open Data au service du credit scoring : comment ça fonctionne ?
L’Open Banking a ouvert le secteur bancaire à des prestataires de services innovants comme Bridge. En mettant la technologie au service de la data, Bridge bouscule les modèles de credit scoring grâce à des fonctionnalités à haut potentiel.
Accès direct et instantané aux données financières des clients
La technologie de l’Open Data permet l’accès quasi instantané aux données bancaires du client. Les organismes de crédit disposent d’une information en temps réel au format digital. Grâce à l’automatisation de la collecte, vous traitez plus de dossiers sans augmenter la taille de vos équipes.
Pour votre client, l’expérience utilisateur est simple et fluide. Il donne son consentement pour autoriser la récupération de ses informations bancaires. Puis, il n’a plus qu’à attendre votre retour. De votre côté, les renseignements recueillis viennent enrichir votre base de données et votre scoring client pour une décision rapide et pertinente.
Sécurité renforcée
L’Open Banking répond aux exigences de sécurité imposées par DSP2. Les acteurs agréés par l’ACPR sont tenus de garantir la protection des données confidentielles des consommateurs et de respecter les directives du RGPD. Pour y parvenir, ils redoublent de vigilance.
• Le prêteur comme l’emprunteur donnent leur accord avant tout partage d’informations bancaires.
• Les plateformes API sont systématiquement dotées d’un haut niveau de sécurité conformément aux préconisations des institutions financières.
L’Open Data représente donc une technique sûre de récolte des renseignements clients à la fois pour le prêteur et l’emprunteur.
Enrichissement des données
L’Open Banking constitue une nouvelle source de données pour évaluer un profil client. Il participe à la mise à jour et à la modernisation des modèles de credit scoring existants.
• Les banques fournissent une information brute que les prestataires de l’Open Banking, comme Bridge, catégorisent et enrichissent pour mieux servir le scoring de crédit.
• Les sociétés d’octroi de prêt captent des éléments précis de l’activité des clients ou des prospects qui leur permettent d’aller au-delà d’une simple analyse sociodémographique.
En tant qu’organisme de crédit, vos décisions gagnent certes en rapidité, mais également en pertinence.
Expérience digitale
Avec l’Open Data, les modèles de scoring de crédit s’automatisent et se digitalisent.
• Documents papier et collecte manuelle deviennent de l’histoire ancienne.
• Les risques d’erreur, d’oubli ou de perte sont réduits.
• La digitalisation améliore l’expérience utilisateur de l’emprunteur et du prêteur.
Pour illustrer notre propos, prenons l’exemple d’un client de Bridge. ALD Automotive propose un parcours de location longue durée 100 % digital extrêmement efficace. La phase d’octroi dans ces conditions cesse d’être un casse-tête ! L’ergonomie des étapes de la procédure ou encore les rapports de données offerts par les technologies de l’Open Banking sont un véritable game changer pour tous les acteurs du financement.
Modèle de scoring de crédit : les avantages de l’Open Data
L’Open Banking a provoqué une révolution intelligente dans le secteur du crédit.
Meilleure compréhension du profil financier des clients
L’utilisation de puissants algorithmes optimise les modèles de scoring de crédit.
• L’Open Data offre une analyse performante des habitudes de consommation et des sources de revenus : nature et fréquence des dépenses, provenance et récurrence des salaires et rémunérations.
• L’exploitation des données bancaires permet de mesurer d’autres facteurs de risque (paiements en cours, emprunts, épargne) afin d’évaluer efficacement la solvabilité du prospect et sa capacité à respecter ses engagements financiers.
• L’intérêt de l’Open Data ne s’arrête pas à la souscription d’un prêt. Le suivi post-octroi se révèle tout aussi important pour détecter les risques de défaut ou, au contraire, une phase propice à l’upsell.
Limitation du risque de fraude
La protection des données confidentielles est un sujet sensible. Confier ses informations bancaires à un tiers peut représenter un frein pour le prêteur et l’emprunteur. Pourtant, l’essence même de l’Open Data est de renforcer la sécurité et de limiter le risque de fraude. Le processus digital se veut transparent.
• Avec l’Open Banking, les sociétés de crédit possèdent la capacité de valider le compte en banque du client et de réduire la falsification des documents.
• Le prêteur dispose d’éléments fiables sur les particuliers comme sur les entreprises. En matière de lutte contre le blanchiment, le terrorisme et la fraude en général, c’est un atout majeur.
Parcours client simple et efficace
La digitalisation et l’automatisation des mécanismes de scoring client accélèrent et fiabilisent le traitement des dossiers pour une plus grande satisfaction de toutes les parties prenantes. Celles-ci profitent d’une expérience utilisateur haut de gamme :
• une procédure personnalisée, positive, transparente et simplifiée ;
• sans paperasse pénible ;
• un accès aux informations financières en temps réel ;
• une évaluation des risques plus perspicace.
Grâce à ses qualités, l’Open Data démultiplie l’accès au prêt :
• en traitant davantage de dossiers d’octroi de crédit ;
• en accordant un emprunt à des particuliers et des entreprises rejetés par les modèles de scoring de crédit basés sur les données sociodémographiques.
L’exemple de Mansa illustre bien ce phénomène. L’entreprise est une plateforme qui permet aux freelances et aux indépendants de prétendre à un prêt professionnel ou personnel. L’Open Data réussit là où le scoring bancaire classique échoue. Mansa parvient, avec la technologie de Bridge, à obtenir des crédits pour une catégorie d’actifs qui essuient souvent des refus en matière de financement.
Pour découvrir l’éventail des possibilités offertes par l’Open Data de Bridge, demandez une démonstration !
