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Alors que le secteur du crédit en ligne continue sa croissance, de nombreuses entreprises cherchent une solution pour rendre leurs services plus efficients et rentables aussi bien pour les prêteurs que pour les emprunteurs. La solution pourrait être le Big Data et l'intelligence artificielle.
Traditionnellement, les prêteurs décide d'accorder ou non un prêt en fonction du score de crédit du demandeur de prêt. Ce score à trois chiffres est obtenu au sein de bureaux de crédit comme Experian ou Equifax. Les scores de crédit sont calculés à partir de données comme l'historique de paiements, l'historique de crédit ou le montant des crédits en cours. Ce score est utilisé pour déterminer la probabilité qu'un demandeur de prêt paye ses dettes, et pour calculer le taux d'intérêt des crédits. Un score bas fait de vous un emprunteur à risque, et peut conduire au refus d'un prêt ou à un fort taux d'intérêt.
Crédit en ligne : le Big Data pour dresser un portrait plus précis des demandeurs de prêt
Toutefois, les plateformes de prêt en ligne estiment que ce type d'informations ne permet pas de dresser un portrait complet d'un demandeur de crédit. C'est la raison pour laquelle ces nouveaux acteurs ont choisi de prendre en compte d'autres données qui n'ont pas forcément de rapport direct avec les interactions financières. Parmi ces données, on compte par exemple le parcours scolaire, les diplômes obtenus, le parcours professionnel, ou encore des informations anecdotiques comme les site web que la personne visite ou l'heure à laquelle elle se couche.
Certes, le Big Data est une épée à double tranchant et peut créer plus de confusion que de clarté. Toutefois, les experts de l'industrie du prêt en ligne ont l'intime conviction que cette technologie peut avoir un impact immense sur leur secteur. Les données peuvent permettre aux entreprises de dresser un portrait plus précis des demandeurs de prêts, et éviter ainsi les prises de décisions hâtives. Ainsi, les prêteurs peuvent réduire le nombre de défauts de paiement, et les emprunteurs peuvent profiter de taux d'intérêt réduits. Il est également possible d'automatiser certaines parties du processus.
Crédit en ligne : l'intelligence artificielle pour automatiser les processus
L'intelligence artificielle est également utilisée pour améliorer le secteur des prêts en ligne. Par exemple, le Californien Upstart, spécialisé dans les prêts de particulier à particulier, utilise des algorithmes de Machine Learning pour analyser et mettre en corrélation les données des consommateurs pour trouver des patterns qui nécessiteraient des efforts manuels considérables pour un analyste humain. Par exemple, ces algorithmes peuvent déterminer si les demandeurs de prêts disent la vérité sur leurs revenus en surveillant leur parcours professionnel et en comparant les données avec delles de profils similaires.
Pour Upstart, ce système peut s'avérer bénéfique pour les personnes qui ont un historique de crédit restreint, un faible revenu ou pour les demandeurs de crédits les plus jeunes. La firme est également parvenue à automatiser 25% de ses prêts les moins risqués et compte améliorer ce pourcentage au fil du temps. Ceci permettrait d'économiser beaucoup de temps et d'énergie pour les prêteurs, qui pourront profiter d'un retour sur investissement sans intervenir.
De même, la startup Avant, basée à Chicago, utilise le Big Data et le Machine Learning pour identifier les demandeurs de prêts dont le score de crédit est trop bas pour les banques, mais qui montrent un comportement similaire à celui des personnes les mieux notées. La firme détecte aussi les fraudes en analysant le temps que passe les utilisateurs à lire les contrats ou à regarder les différentes options.
Crédit en ligne : plusieurs défis à relever
Actuellement, les crédits en ligne représentent environ 10% de tous les prêts en Europe et aux Etats-Unis. Ce pourcentage est en plein croissance. Selon CB Insights, plus de douze startups de la Fintech utilisent le Machine Learning et le Big Data pour évaluer les demandes de crédit et optimiser le processus. Cependant, ces technologies ne sont pas encore la solution miracle pour résoudre les problèmes inhérents au crédit en ligne. Beaucoup de ces services requièrent l'installation d'une application mobile qui collecte toutes sortes d'informations personnelles sur l'utilisateur.
De même, les algorithmes de Machine Learning ont souvent des préjugés à l'image des personnes qui leurs fournissent des données sur lesquelles s'entraîner. Les experts craignent que ces préjugés puissent donner naissance à de nouveaux défis pour les demandeurs de prêts. Malgré tout, il est fort probable que l'intelligence artificielle devienne une composante à part entière du secteur des crédits en ligne d'ici quelques années.
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