Obtenez le super pouvoir des données: Vision par rayons X
ÉLARGISSEZ VOTRE MARCHÉ DE PRÊT Une approche traditionnelle de la prise de décision repose sur l’utilisation des scores de crédit comme principale méthode de détermination de la solvabilité. Pourquoi ? Parce qu’elle est fiable, que les processus sont déjà en place et que la technologie existante peut rendre difficile d’essayer quelque chose de nouveau ! Soyons clair : les scores de crédit sont un indicateur efficace du risque. Mais lorsqu’il s’agit d’élargir votre marché de prêt, le fait de n’utiliser que les scores de crédit signifie que vous finissez souvent par filtrer les candidats à faible risque qui pourraient constituer de précieux abonnés. Il y a des millions de clients non bancarisés dont le dossier est mince à travers le monde, qui incluent généralement les personnes sans antécédents de crédit, les immigrants et d’autres communautés mal desservies. Les États-Unis comptent près de 50 millions de personnes inconnues des organismes de crédit 5 qui n’ont pas accès à un téléphone portable ou à un service mobile et, au nord de la frontière, 15 % des Canadiens sont considérés comme sous-bancarisés 6 . En Amérique latine, où le paiement en espèce reste le mode de paiement préféré, 70 % des adultes ne sont pas ou peu bancarisés. Dans le monde, plus d’un milliard de personnes n’ont pas d’antécédents de crédit - c’est presque ¼ de la population mondiale qui ne serait pas approuvée par les seuls scores de crédit ! Alors, quelle est l’alternative ?
Pour attirer la population à faible risque de ce marché potentiel, tant pour les services sans fil que pour le financement des combinés, vous devez aller au-delà du traditionnel score de crédit comme indicateur de solvabilité. Intégrez plutôt d’autres sources de données dans vos processus décisionnels afin d’examiner d’autres indicateurs du risque de crédit, tels que les factures de services publics et de loyer, les habitudes de dépenses et les antécédents professionnels. Combinée aux capacités de l’IA/ML, cette agrégation de types de données peut vous permettre d’évaluer en toute confiance le risque que représentent les personnes dont le crédit est inconnu ou dont le dossier est mince. Pour pénétrer les marchés non bancarisés et activer les abonnés à faible risque, choisissez des solutions qui peuvent : • Accéder à des sources de données alternatives • Analyser les données alternatives avec des modèles prédictifs d’apprentissage automatique pour créer des scores de risque • Utiliser les données alternatives pour prendre des décisions instantanées
Avoir les bonnes données à portée de mains, c’est comme disposer d’une vision par rayons X : vous pouvez voir en profondeur sous la surface pour découvrir ce que les autres ne peuvent pas voir. Dès le premier point de contact, les données donnent un aperçu du risque et de l’authenticité d’un abonné potentiel. Plus votre technologie peut recueillir de points de données, plus il est facile de vérifier les demandes légitimes et de signaler les personnes malveillantes. Il en va de même pour attirer des personnes
non bancarisées : de nouvelles sources de données permettent aux opérateurs de télécommunications de créer des cartes de notation à partir de signaux de crédit alternatifs. Utilisez la vision par rayons X pour regarder des données comme : • La présence sur les médias sociaux : c’est un signal d’alarme si les comptes sociaux sont nouveaux, n’existent pas ou ne sont pas actifs • L’historique des paiements de loyer: si le demandeur a toujours payé à temps, cela peut indiquer sa solvabilité
MINIMISER LES PERTES - DÉVELOPPER UN SIXIÈME SENS POUR LES MAUVAISES CRÉANCES
Prédire le danger est un super pouvoir que la plupart d’entre nous aimeraient avoir. Ne serait-il pas formidable que votre équipe de gestion des risques puisse détecter les impayés avant qu’ils ne se produisent ? Les mauvaises créances peuvent représenter jusqu’à 2 % de vos revenus 7 . Si cela peut sembler une goutte d’eau, pour une entreprise comme Deutsche Telekom, qui a produit plus de 80 milliards de dollars en 2020 8 , 2 % représentent une perte de plus de 1,5 milliard de dollars. Malgré l’importance de l’enjeu, de nombreux modèles traditionnels de gestion des risques se contentent de surveiller l’état des paiements. Si la solvabilité d’un abonné change entre deux périodes de facturation, vous n’êtes alerté qu’après qu’il ait manqué un paiement.
Alors, quelle est l’alternative ? Outre l’utilisation d’une solide analyse du risque de crédit lors de l’accueil, comme mentionné ci-dessus, la surveillance du risque doit se poursuivre tout au long du cycle de vie du client. La mise en œuvre de signaux d’alerte précoces vous donne ce sixième sens qui vous pousse à agir et à réduire le risque de crédit et les défauts de paiement. Il existe deux tactiques très efficaces qui permettront d’optimiser votre stratégie de gestion proactive des risques : • Incorporer des données et des informations comportementales dans vos modèles • Contrôler régulièrement la santé du compte, quel que soit le statut du paiement
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