Open Banking et révolution dans l’analyse du risque de crédit
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Open Banking et révolution dans l’analyse du risque de crédit

L’intelligence artificielle, le “machine learning”, la digitalisation ou encore l’Open Banking sont autant d’outils qui viennent modifier le monde de la finance et notamment l’art de l’analyse du risque de crédit. L’industrie du crédit est importante dans le domaine de la finance. Cependant la nature des données utilisées ainsi que leurs modes d’évaluation demeurent quasi inchangées depuis des décennies. 

La demande d’un prêt demeure une expérience fastidieuse aussi bien pour le demandeur que pour le potentiel prêteur. 

Comment l’Open Banking permet à l’analyse du risque de crédit d’évoluer ? 

Apprenez-en plus grâce à notre article !

1 – Analyse du risque de crédit : de quoi s’agit-il ? 

De quoi parle-t-on lorsqu’on parle de scoring de crédit ou encore de score pré-paiement ? 

L’analyse du risque de crédit est un processus d’analyse de multiples données financières dans le but d’évaluer la solvabilité du demandeur de prêt. 

Les systèmes traditionnels d’analyse de risques sont basés principalement sur : 

>La situation financière globale du demandeur, épargne incluse. Les analystes examinent donc ici les dépenses, revenus, prêts en cours ou encore les relevés bancaires. 

>Les comportements de consommation et les habitudes financières du demandeur. 

Les types de données évaluées sont souvent peu adaptés à nos sociétés actuelles, aux modes de vies et de consommation des potentiels requérants. Par ailleurs, les modes d’étude des données manquent d’agilité. À l’heure de l’accès à “1 clic”, les méthodes de scoring de crédit sont de plus en plus exigeantes.

Le parcours d’analyse devient de plus en plus tortueux et les processus apparaissent de plus en plus complexes, longs et fastidieux (exemple : nombre de documents demandés, informations à récolter, rendez-vous physiques avec les conseillers etc.)

Au-delà d’une procédure inconfortable, le risque d’erreur humaine est important sans parler du risque de fraude élevé auquel les prêteurs doivent faire face via l’usage de documents papiers facilement falsifiable, les multiples échanges nécessaires, l’accumulation de documents ou encore l’utilisation de la voie postale etc.

Or une analyse du risque inadéquate peut mener à des conséquences plutôt graves comme un défaut de paiement, une véritable hantise pour toutes les sociétés de crédit.

Par ailleurs la complexité des procédures entraîne le demandeur de prêt à réfléchir à deux fois avant de s’engager étant donné l’ampleur de la tâche et le stress qu’elle peut engendrer.

2 – L’expérience du scoring de crédit transformée par l’Open Banking

L’Open Banking met ses solutions technologiques puissantes au service de l’analyse de crédit et permet un accès automatique et sécurisé aux opérations transactionnelles au travers de ses API. 

L’objectif de l’Open Banking est de parvenir à créer une expérience de crédit innovante en élargissant et en enrichissant les sources de données. Grâce à cela, les sociétés de crédit seront en mesure de mieux connaître leurs clients mais également d’améliorer les dispositifs d’évaluation. 

Les algorithmes de l’Open Banking se focalisent sur :

>Les habitudes de consommation et l’évaluation précise des revenus : observation des tendances de dépenses, récurrence dans la consommation, fréquence et nature des transactions etc. 

>Mesure précise d’autres facteurs de risques comme des paiements en cours, d’autres emprunts, les niveaux de dépenses etc. 

>Visibilité totale sur les perspectives financières afin d”éviter les défauts de paiement. L’indice de Gini se trouve généralement autour de 50%. Il s’élève à 70% avec l’Open Banking et jusqu’à 78% avec Bridge ! 

L’usage de l’Open Banking permet de nombreux avantages pour un scoring de crédit efficient : 

>La centralisation des données

>L’enrichissement et la précision des données 

>La rapidité de l’étude des demandes grâce à l’instantanéité du traitement des données

>La simplification de l’analyse des données via une automatisation de la majorité des étapes

>L’amplification de l’aspect sécuritaire via le consentement au partage d’informations bancaires ou encore l’usage de plateformes hautements sécurisées

>La fluidité du processus via l’ergonomie des interfaces

3 – Une collaboration grâce à l’Open Banking : Algoan & Bridge

L’exemple de la collaboration entre Algoan et Bridge prouve à quel point l’usage de l’Open Banking peut permettre au secteur du scoring de crédit de faire un rapide très grand pas en avant. Algoan est une fintech française dont l’objectif est de révolutionner l’industrie du crédit. Algoan utilise Bridge Aggregation pour la collecte et la catégorisation des données. Elle a ainsi développé des méthodes de scoring innovantes, 100% digital lui permettant d’obtenir de meilleurs taux de conversion.

Ainsi, l’Open Banking octroie un cadre beaucoup plus sûr pour le prêteur et l’emprunteur. Les données plus accessibles et plus adéquates entraînent une prise de décision plus simple, plus pertinente et plus rapide. 

C’est donc une petite révolution pour le secteur financier ! Une digitalisation massive du processus de scoring de crédit permet des procédures quasi-instantanées, précises, sécuritaires.

En rendant les procédures d’analyse du risque de crédit pour efficaces et plus sécuritaires, l’Open Banking ouvre de nombreuses opportunités commerciales et contribue à réduire drastiquement le risque de défaut de paiement. Enfin, l’Open Banking ouvre la voie pour un modèle de scoring crédit européen !

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Rédigé par

Maxime

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