Le crédit est une industrie millénaire : les premiers crédits remontent à 1 780 avant Jésus-Christ, effectués par des “banquiers sans banques”, la monnaie apparaissant plus tard. Si l’industrie a évolué depuis, une constante demeure : la nécessité d’évaluer les risques clients lors de la sollicitation d’un crédit, encore appelée crédit scoring.
Les modèles de crédit score se fondent sur un ensemble d’indicateurs. L’indice de Gini en est le plus populaire. Comment est-il calculé ? Quelle est son utilité dans le cadre du scoring crédit ? Comment l’Open Banking vient améliorer le score de Gini pour l’octroi des crédits ? Nous vous disons tout sur le sujet.
1. Qu’est-ce que le score de Gini ?
Le score de Gini, encore appelé coefficient de Gini ou indice de Gini, est une mesure statistique. Il permet de rendre compte de la répartition d’une variable sur une population donnée. Concrètement, il mesure le niveau d’inégalité de la répartition de ladite variable dans la population étudiée.
L’indice de Gini est compris entre 0 et 1. 0 correspond à l’égalité parfaite et 1 à l’inégalité parfaite. L’inégalité est donc d’autant plus forte que le coefficient est élevé. Il est courant de voir cet indicateur exprimé en pourcentage : le résultat est simplement multiplié par 100 pour une meilleure lisibilité.
Comment le score de Gini est-il calculé ? Sans entrer dans des détails trop techniques, ce score est calculé grâce à la courbe de Lorenz. C’est une représentation graphique qui permet d’évaluer les inégalités de répartition des revenus. La population est organisée par revenu croissant. Pour chaque niveau, la courbe affecte à la population la part que représentent ses revenus.
Cet indice est utilisé en premier lieu pour étudier le niveau d’inégalité d’un pays. Son utilisation est déclinée pour comparer les inégalités de salaires d’une entreprise ou encore pour mesurer les inégalités de patrimoine.
2. Comment le coefficient de Gini est-il utilisé pour le scoring crédit ?
Quelle est l’utilisation du score de Gini pour le crédit ? L’industrie financière y a recours pour évaluer la qualité et la performance d’un modèle de scoring crédit.
Le score de Gini indique le pouvoir discriminant du modèle, c’est-à-dire sa capacité à faire la différence entre les “mauvais emprunteurs” et les “bons emprunteurs”. Les premiers sont les profils à risque, qui feront défaut dans le futur, tandis que les seconds sont ceux qui rembourseront leur crédit.
L’indice de Gini est l’un des indicateurs les plus utilisés pour évaluer la performance des modèles de crédit score. Il peut être rendu plus précis grâce à l’Open Banking.
3. L’Open Banking améliore le coefficient de Gini pour le scoring crédit
Depuis l’entrée en vigueur de la DSP2, l’industrie financière est en pleine révolution. Elle commence tout juste à toucher le crédit, grâce à l’Open Banking. L’ouverture de l’écosystème bancaire et la collecte automatisée de données financières permettent aux prêteurs de mieux évaluer les risques emprunteurs, tout en proposant une expérience utilisateur simplifiée et rapide aux demandeurs de crédits.
3.1 Les données enrichies de l’Open Banking
Grâce aux APIs Open Banking, les sociétés financières peuvent recueillir les données bancaires des personnes sollicitant un crédit. Ces données sont fiables, puisqu’elles proviennent directement des comptes bancaires de l’emprunteur. Il n’y a pas de risque de contrefaçon. Elles sont aussi mises à jour en temps réel : l’établissement prêteur ne se fonde plus sur des données déclaratives, qui peuvent avoir évolué dans le temps. Cette collecte des données financières automatique permet aux prêteurs de choisir les bons prospects.
Par ailleurs, certains services, comme Bridge powered by Bankin’, proposent l’enrichissement des données grâce à la catégorisation automatiques des transactions. Cela permet d’établir le profil précis de l’emprunteur : revenus, emprunts existants, habitudes de dépenses, transactions récurrentes, etc. La marge d’erreur lors de l’étude du dossier d’un prospect est fortement réduite.
3.2 L’Open Banking améliore l’expérience globale du crédit
Les APIs DSP2 et les données qu’elles permettent de récolter, changent le fonctionnement des prêteurs. Les décisions d’octroi de crédit sont prises plus rapidement et de façon plus fiable.
Les établissements financiers utilisant cette innovation apprécient mieux le comportement de consommation du demandeur de prêt, ainsi que sa situation financière globale, épargne incluse. Cela permet de réintégrer des profils jusqu’alors exclus des demandes de prêts. Cela concerne notamment les indépendants, les personnes en CDD, etc.
L’Open Banking apporte également des avantages pour les emprunteurs. Les données bancaires étant récupérées automatiquement, il y a moins de saisies à effectuer lors de la demande de crédit. L’expérience est simplifiée et peut être entièrement automatisée et digitalisée. Surtout, la réponse peut être instantanée, puisque l’analyse des données se fait en temps réel. Les emprunteurs n’ont plus à attendre plusieurs jours ou semaines pour avoir une réponse à leur demande.
3.3 Open Banking et coefficient de Gini
Quel est l’impact de l’Open Banking sur l’indice de Gini appliqué au crédit scoring ?
Dans le fonctionnement traditionnel du scoring crédit, sans Open Banking, les indices de Gini des prêteurs sont en moyenne autour de 50%. En combinant des variables traditionnelles et des variables issues de l’Open Banking, les coefficients montent à 70%. Cela peut même être encore plus élevé : Bridge powered by Bankin’ propose une catégorisation extrêmement précise des transactions. Avec nos services, nos clients ont pu obtenir un coefficient de Gini allant jusqu’à 78%.
3.4 A qui s’adresse l’Open Banking pour le crédit score ?
Acteurs régulés et acteurs non régulés peuvent bénéficier des solutions d’Open Banking. Toute société qui souhaite innover dans l’expérience de crédit peut y avoir accès. C’est le cas de Mansa, spécialisé dans le crédit aux indépendants :
Ils utilisent les APIs de Bridge powered by Bankin’ pour offrir une expérience d’emprunt 100% digitalisée et optimiser leur scoring crédit. Les données financières collectées automatiquement grâce à l’Open Banking leur permettent de répondre aux demandes de crédit de leurs clients en quelques minutes seulement.
Jusqu’à présent, les modèles de scoring crédit avaient peu évolué. L’Open Banking apporte une innovation majeure sur le marché, qui ouvre de nombreuses opportunités commerciales. Le crédit devient plus rémunérateur car le risque de défaut est réduit, les outils de décision sont plus précis et le temps de validation des demandes est réduit. Par ailleurs, l’expérience des utilisateurs est améliorée, grâce à la simplification du processus de demande d’emprunt et la rapidité de réponse. A votre tour d’entrer dans la nouvelle ère du scoring crédit !
