L'apprentissage machine et l'intelligence artificielle font leur apparition dans le secteur du financement, des prêts des banques et des caisses d'épargne. Mais seule l'interaction entre l'homme et la machine a de l'intérêt et conduit à une solution à succès durable pour les fournisseurs de crédit et les clients.
La voiture bégayait au démarrage, alors seul un cliquetis se faisait entendre. Enfin, il n'y avait même pas les gémissements douloureux habituels de la voiture en hiver, ce qui est un signe de l'état de charge notoirement bas de la batterie.
Mais chez quel établissement prêteur trouverait-elle le budget pour financer la réparation ? Jusqu'à présent, toutes les banques et caisses d'épargne qu'elle avait essayées avaient rejeté ses demandes de prêt, même son conseiller dans la ville où elle était cliente depuis de nombreuses années ne pouvait rien faire pour elle au début.
Prêt à tempérament et proximité du client : une contradiction ?
Dans le secteur financier en France comme ailleurs, il y a un consensus sur ce point : le client doit être au centre de la procédure bancaire quel que soit l'établissement prêteur. Cependant, si l'on examine de plus près les travaux liés à l'octroi de prêts à tempérament privés, la réalité donne à réfléchir presque partout. Au lieu de prêter attention au client individuel, le marché est complètement arrivé dans un monde industrialisé. Il est dominé par les "usines de crédit", qui, presque sans exception, prennent toutes des décisions de prêt basées sur des méthodes statistiques (scoring) pour des groupes de clients plus ou moins nettement distincts en termes de budget.
L'emprunteur en tant qu'individu passe cependant au second plan dans cette évolution. Dans le but de mettre en place des processus toujours plus rationnels et plus rentables pour financer les besoins des clients, les critères d'acceptation du contrat sont constamment standardisés et unifiés dans une plus large mesure.
Le résultat : la perte de relations clients potentielles et existantes n'est pas seulement acceptée consciemment mais est également incluse dans les travaux et calculs de financement et de budget. De nombreux demandeurs et clients ne reçoivent pas de prêt parce qu'ils ne rentrent pas dans les grilles standardisées de l'établissement prêteur.
D'autres fournisseurs de crédit à la consommation en France utilisent un principe supplémentaire avec succès ; si les systèmes de décision rejettent une demande de crédit à la consommation mais que des critères prédéfinis sont remplis, la demande est plutôt transmise pour un traitement manuel du prêt. C'est là qu'émerge l'intérêt particulier de la décision de crédit individuel et que des spécialistes expérimentés et très bien formés s'occupent du contrat de prêt. Ils trouvent une solution appropriée pour presque chaque emprunteur en évaluant la situation globale sur la base de l'expérience et de l'expertise. Des systèmes de décision de crédit et d'évaluation des risques développés en permanence ainsi que des critères validés et finement ajustés sur de nombreuses années soutiennent les experts en crédit de la banque dans leurs travaux. Ce processus en amont permet de séparer les demandes prometteuses de celles qui n'ont aucune chance d'être approuvées. En même temps, les critères d'acceptation de contrat de prêt spéciaux permettent à de nombreux clients de résoudre leurs problèmes financiers actuels. La force de l'approche individuelle réside notamment dans le fait que, par exemple, les clients peuvent également être aidés malgré un historique de crédit négatif et des auto-prélèvements retournés reconnaissables.
Les demandeurs de ce groupe cible bénéficient particulièrement du fait que les systèmes décisionnels automatisés de la banque tirent des enseignements de chaque demande de crédit approuvée et deviennent ainsi plus précis pour l'avenir. La machine bancaire apprend de l'homme, et ce, avec une quantité et une qualité sans cesse croissantes.
Grâce à cette optimisation de la notation et des décisions automatiques, les employés gagnent en capacité pour traiter des cas encore plus complexes. Et les machines en profitent à nouveau. Il s'agit d'une solution positive d'auto-optimisation qui conduit à un taux de défaut de paiement très faible et, surtout, qui maintient réellement l'accent sur les personnes - à la fois les clients et les employés.
Les décisions de crédit individuelles comme concept de réussite avec des effets de synergie
Avec ce modèle d'entreprise, le fournisseur de crédit à la consommation en France comme ailleurs aide les deux côtés du marché et agit comme un lien qui présente des effets de synergie. D'une part, il offre une solution au clients dont le budget est en dessous de la moyenne et dont les demandes de crédit à la consommation étaient auparavant rejetées automatiquement, et d'autre part, du côté de l'offre, il soutient les fournisseurs de crédit en croissance et en réussite commerciale qui rejettent de nombreuses demandes de prêt en raison de décisions et de règles internes standardisées.
À cet égard, il présente des services partagés ainsi que l'acquisition de clients. De nombreuses banques coopérantes apprécient particulièrement le fait qu'elles ne perdent pas leurs clients. Au lieu de devoir les laisser aller à l'offre d'un concurrent, ils sécurisent leur clientèle. Dans le cadre d'un accord de coopération, la banque fournit à ses partenaires la possibilité de proposer à leurs clients une gamme de solutions plus complète, ce qui les rend plus satisfaits et les sert dans leur propre écosystème de manière durable. En outre, les fournisseurs de crédit à la consommation couvrent tous les segments du marché dans le cadre d'une approche holistique. Les partenaires bénéficient d'une large gamme de produits et de services innovants. Des chiffres de risque constamment bons depuis près de 50 ans sont un autre argument en faveur du principe de décisions de crédit individuelles. En outre, les relations à long terme avec un grand nombre de partenaires de coopération témoignent du succès de ce modèle. C'est une tendance qui est suivie avec beaucoup d'intérêt dans le secteur bancaire, en particulier dans le fort développement vers des solutions de plateforme.
Conclusion : les ressources expérimentées comme facteurs de réussite
Traiter les demandes de crédit qualifiées humainement et individuellement est également sensé et prometteur pour les prêts à la consommation, au lieu de se fier exclusivement à des scores et à des processus décisionnels entièrement automatisés. En particulier pour les groupes de clients présentant un profil de risque complexe, seuls des contrôles supplémentaires manuels associés à des solutions adaptées à la situation de chaque emprunteur peuvent conduire à un succès durable.
Les arguments les plus importants en faveur des décisions de crédit individuelles pour les clients privés sont donc des systèmes décisionnels viables associés à l'expérience et aux compétences humaines, des travaux et des valeurs ajoutées qu'aucune machine de financement ne peut actuellement remplacer complètement. Outre l'intelligence artificielle, les compétences humaines devraient donc continuer à être utilisées dans les décisions de crédit pour les clients privés.
