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Les nouvelles sources de données et l’IA redéfinissent les pratiques d’octroi de prêts Septembre 2022 Auteur : Aaron Press, Directeur de recherche, et Raymond Pucci, Directeur de recherche. Les pratiques en matière d’octroi de prêts évoluent rapidement. Grâce à des technologies innovantes exploitant des volumes de données croissants et l’intelligence artificielle (IA), les pratiques en matière de crédit connaissent un profond bouleversement.
APERÇU
Vue d’ensemble du marché Les pratiques en matière d’octroi de prêts évoluent rapidement. Grâce à des technologies innovantes exploitant des volumes de données croissants et l’intelligence artificielle (IA), les pratiques en matière de crédit connaissent un profond bouleversement. Les établissements de crédit traditionnels, ainsi que les institutions financières non bancaires et les entreprises proposant des solutions de paiement différé réimaginent les conditions dans lesquelles les prêts sont octroyés aux particuliers et aux entreprises. Pour différents services, ces établissements proposent désormais des solutions en ligne interactives et intuitives, ainsi qu’une mise en place rapide de ces services. Avec le commerce électronique, les consommateurs ont pris l’habitude de bénéficier de services facilement accessibles et performants, ce qui a modifié leur perception de l’expérience client pour de nombreuses autres interactions commerciales, tant personnelles que professionnelles. En ce qui concerne les crédits, la décision d’accorder un prêt repose sur un modèle standard utilisé depuis plusieurs dizaines d’années qui consiste à noter le risque sur la base de données usuelles et de règles précises après un travail de longue haleine. Ces données usuelles fournissant finalement assez peu d’informations sont ensuite confrontées à des règles strictes qui donnent lieu à des décisions binaires susceptibles de pénaliser inutilement le demandeur et le prêteur. Le commerce électronique a eu un impact sur les expériences et les attentes des clients, et les pratiques en matière de crédit peuvent désormais s’en inspirer pour proposer une expérience client
L’ESSENTIEL » Pour prendre des décisions d’octroi de crédit plus rationnelles et rapides, l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) exploitant de nouvelles sources de données variées devient incontournable. Les institutions financières (IF) et les entreprises de technologie financière investissent dans des outils d’aide à la décision basés sur l’IA pour évaluer le risque de crédit en améliorant l’agilité et les rendements des processus et des systèmes décisionnels. » Les modèles décisionnels basés sur l’IA qui exploitent des écosystèmes de données efficients permettent d’accélérer le traitement d’un nombre croissant de demandes de prêt en garantissant des décisions rationnelles et équitables. » Grâce à ces outils, les prêteurs peuvent générer davantage de revenus en augmentant le nombre de prêts et les taux d’acceptation, en réduisant les fraudes et en limitant les pertes de crédit. » Les emprunteurs, y compris les particuliers non bancarisés et sous-bancarisés, profitent également de ces outils d’aide à la décision basés sur l’IA, en bénéficiant notamment d’une expérience client améliorée, de délais de réponse plus rapides, d’une évaluation plus précise de leur santé financière et de leurs capacités de paiement, d’une réponse plus personnalisée à leurs besoins futurs et actuels, et d’un coût du crédit optimal.
similaire. Les données sur les consommateurs, les entreprises et les transactions sont de plus en plus nombreuses et disponibles. L’IA et l'apprentissage automatique (ML, machine learning) offrent la possibilité d’exploiter ces données à
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des fins d’analyse et de modélisation des risques avancées (voir la Figure 1). De plus, grâce au cloud computing, les établissements bancaires et les entreprises de technologie financière peuvent lancer de nouveaux outils fonctionnels en un temps record, sans avoir besoin d’une infrastructure aussi importante qu’auparavant (voir Figure 2).
FIGURE 1 : Utilisation de l’IA pour optimiser le portefeuille de prêts/l’évaluation des risques Q À quel stade d’avancement se trouve votre établissement dans l’utilisation de l’IA ?
(2,0 %)
(9,0 %)
Utilisée dans certains centres de profit ou départements Projet pilote/démonstration de faisabilité Utilisée dans tout l’établissement En cours d’étude/d’examen
(31,0 %)
(13,0 %)
Pas encore à l’étude
(18,0 %)
Utilisation non envisagée
(27,0 %)
n = 100 Base = personnes interrogées ayant indiqué que les services bancaires constituaient leur activité principale. Source : Industry AI Path Survey, IDC, mai 2021
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FIGURE 2 : Utilisation du cloud pour le traitement des demandes de prêt Q Comment votre établissement envisage-t-il d’utiliser le cloud pour le traitement des demandes de prêt ?
(1,7 %) (1,7 %)
Nous utilisons actuellement une solution cloud dans laquelle nous avons investi il y a plus de 12 mois Nous utilisons actuellement une solution cloud dans laquelle nous avons investi il y a moins de 12 mois Nous prévoyons d’utiliser une solution cloud dans les 24 mois à venir Nous avons utilisé une solution cloud, mais nous sommes revenus à une solution déployée dans notre datacenter Nous avons toujours utilisé une solution hébergée dans notre datacenter et nous ne prévoyons pas de l’abandonner pour une solution cloud
(35,8 %)
(3,5 %)
(6,9 %)
(20,8 %)
(29,5 %)
n = 100 Base = banques Source : Worldwide Industry CloudPath Survey, IDC, Mai 2020
Les établissements de crédit qui utilisent l’IA et le cloud bénéficient d’avantages évidents. En s’appuyant sur des données de meilleure qualité et des modèles de traitement plus intelligents, ils peuvent à la fois réduire les risques et augmenter le nombre de prêts octroyés. En proposant un coût du crédit plus adapté, ils attireront davantage de clients. En automatisant les processus décisionnels, ils diminueront le coût du traitement manuel. Et en accélérant les prises de décisions, leurs offres auront plus de chances d’être acceptées par les clients. Mais tout n’est pas simple. Le volume de données disponible est de plus en plus important, mais de nombreux établissements ne savent pas comment en tirer pleinement parti. L’utilisation des mauvais types de données peut compromettre l’efficacité du modèle appliqué. Les établissements de crédit ont besoin d’outils qui leur permettent d’avoir accès aux bonnes données au bon moment. Par ailleurs, même si les solutions d’analytique avancée sont devenues de plus en plus accessibles, ils devront s’assurer qu’ils disposeront de capacités adaptées dans ce domaine. Par conséquent, le choix du fournisseur adéquat de solutions de traitement des données et d’aide à la décision est plus important que jamais.
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Des données et des analyses de meilleure qualité pour remplacer les anciennes pratiques La modernisation et la numérisation de fonctions essentielles, telles que les décisions d’octroi de prêt, la prévention des fraudes, l’automatisation des processus et l’expérience client, poussent les institutions financières (IF) et les entreprises de technologie financière à investir dans le big data, l’IA et le cloud pour répondre aux besoins toujours plus importants des emprunteurs. Les emprunteurs souhaitent que leurs interactions avec les établissements de crédit soient plus personnalisées et sans heurts. En retour, les établissements de crédit pourront plus facilement proposer d’autres services financiers en construisant ainsi une relation client durable. Pour pouvoir proposer ce type d’interactions, ils ont besoin de données supplémentaires. Cependant, disposer d’un nombre plus important de données ne signifie pas nécessairement qu'elles seront de meilleure qualité. Les sources de données à utiliser peuvent varier selon les décisions à prendre. Chaque décision d’octroi de prêt doit se fonder sur des paramètres de risque particuliers qui dépendent de l’emprunteur ainsi que des objectifs de financement. Un schéma unique de modélisation des données limitera la capacité des prêteurs à prendre les meilleures décisions et limitera le nombre de consommateurs susceptibles de bénéficier de leurs services. Il est donc essentiel de tenir compte des données appropriées – issues des sources de données appropriées – dans les processus décisionnels. Pour cela, ces processus doivent s’appuyer sur des modèles d'apprentissage automatique pertinents. De cette manière, il sera plus facile de détecter les dérives et de les rectifier avant qu’elles n’aient des conséquences sur l’exploitation. En combinant différents types de données et de modèles d'apprentissage automatique, les établissements de crédit pourront prendre des décisions plus pertinentes au bénéfice des deux parties – le prêteur et l’emprunteur – aussi bien pour les prêts aux particuliers que pour les prêts aux entreprises. L’utilisation de modèles basés sur l’IA permet non seulement d’accélérer le traitement d’un nombre croissant de demandes de prêt, mais également d’offrir la meilleure expérience client possible. En investissant dans des solutions exploitant l’IA pour les opérations de prêt, les institutions financières et les entreprises de technologie financière auront ainsi la possibilité d’augmenter leurs revenus et de fidéliser leurs clients à long terme. Mais pour tirer pleinement parti de l’IA, elles ont besoin de données de qualité. Grâce à des modèles d’apprentissage permanent alimentés par des données en temps réel sur les identités, les fraudes et les crédits, il est possible de prendre des décisions immédiates qui minimisent les risques. Selon le guide des dépenses mondiales dans la 3 e plateforme pour le secteur bancaire ( Worldwide 3rd Platform Spending Guide , IDC, novembre 2021), les dépenses technologiques dans les systèmes d’IA devraient passer de 11,7 milliards de dollars en 2021 à 27,7 milliards de dollars en 2025 (taux de croissance annuel sur quatre ans de 24,2 %). Les institutions financières ont donc parfaitement mesuré l’importance de l’IA pour les décisions d’octroi de prêt et s’engagent activement à mettre en place ce type de technologie. Les établissements de crédit ont besoin d’investir dans le numérique pour gagner des parts de marché et augmenter leurs revenus, et les décisions d’octroi de prêt font partie des domaines prioritaires à cet égard. Les modèles utilisés pour évaluer les risques doivent s’appuyer sur une technologie d’IA alimentée par un écosystème de données de qualité afin de prendre les bonnes décisions.
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Avantages des modèles décisionnels basés sur l’IA et les données pour le prêteur L’utilisation de l’IA et de multiples types de données dans les opérations de prêt se traduiront par des changements importants : » Décisions d’octroi de prêt rationalisées. Le système de note de crédit utilisé traditionnellement exclut les emprunteurs non bancarisés et sous-bancarisés ayant un historique de crédit limité et peut souvent donner une image erronée de la situation de l’emprunteur, même lorsque celui-ci dispose d’un solide dossier. L’utilisation conjointe de nouvelles sources de données et de l’IA peut élargir considérablement l’évaluation du risque à d’autres types de données afin d’améliorer les taux d’acceptation, ainsi que le coût du crédit proposé. » Meilleur rendement et augmentation du volume de prêts. Le traitement des demandes de prêt nécessite beaucoup de travail. Une plateforme décisionnelle automatisée, dotée de capacités d’IA et ayant accès à de multiples sources de données permet d’accélérer le traitement et d’augmenter le nombre de demandes de prêt, tout en bénéficiant de résultats plus pertinents. » Augmentation des revenus/diminution des défauts de paiement et des pertes de crédit. Les demandes frauduleuses emploient différents stratagèmes, tels que la création d’une fausse identité et le piratage de compte. Les algorithmes d’IA et de ML permettent de détecter les demandes frauduleuses et de confirmer le bien-fondé des demandes qui peuvent parfois être initialement considérées comme frauduleuses et être rejetées (faux positif). » Capacité à répondre à davantage de demandes de prêts. En utilisant les technologies adéquates, les institutions financières peuvent réagir plus rapidement et être plus compétitives sur le marché numérique. En outre, les technologies de programmation sans code permettent d’innover et de modifier rapidement les règles applicables aux prêts. Ainsi, les institutions financières seront en mesure de gérer un volume de prêts plus important au fil du temps et de répondre rapidement à davantage de demandes de prêt. Avantages des modèles décisionnels basés sur l’IA pour le prêteur L’utilisation de l’IA par les prêteurs procure également des avantages à l’emprunteur : » Amélioration de l’expérience client. Les consommateurs se sont habitués à la commodité et à l’immédiateté des transactions numériques de tout type. Le traitement des prêts à l’aide de l’IA permet d’automatiser un plus grand nombre de tâches manuelles et de rationaliser l’ensemble du processus de traitement des demandes. » Réponses rapides. Les réponses tardives conduisent souvent les emprunteurs à se tourner vers d’autres établissements de crédit. Les modèles d’IA reconnaîtront les emprunteurs solvables avec une grande précision, ce qui permettra d’accélérer les délais de réponse et d’améliorer les taux d’acceptation. » Image plus précise de l’historique de crédit de l’emprunteur et de sa situation actuelle. De nombreux établissements de crédit utilisent encore des systèmes de traitement des demandes de crédit qui excluent les emprunteurs qui n’ont pas de note de crédit. Les solutions basées sur l’IA sont programmées pour évaluer le risque lié à l’emprunteur à partir de données de crédit alternatives, telles que celles fournies par les opérateurs de télécommunications, celles relatives à la présence sociale, celles issues des appareils mobiles, ainsi que des
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données sur les paiements des factures du service public, le règlement des loyers et d’autres transactions financières. » Réponses personnalisées aux besoins futurs et actuels de l’emprunteur. Les dossiers de demande de crédit contiennent différentes données sur l’historique financier et les habitudes de dépenses des emprunteurs. L’utilisation de modèles analytiques prédictifs permet aux établissements de crédit de mieux appréhender les besoins actuels et futurs des emprunteurs en matière de services bancaires, ce qui peut les aider à proposer d’autres types de produits ou services. » Coût du crédit optimal. Le coût et les conditions du prêt peuvent également être personnalisés. Les modèles d’IA peuvent analyser les caractéristiques de l’emprunteur et anticiper ses habitudes de paiement afin de définir un coût du crédit et des conditions contractuelles optimisés pendant toute la durée du prêt. La plateforme décisionnelle basée sur les données et l’IA de Provenir Les entreprises et les institutions de technologie financière évoluent sur un marché extrêmement concurrentiel, et doivent donc proposer à leurs clients, y compris les particuliers, les entreprises et les marchands, des services à forte valeur ajoutée. Provenir propose à ces établissements une plateforme décisionnelle exploitant les données et l’IA sous forme de solution cloud PaaS. Cette plateforme décisionnelle offre aux établissements de crédit la flexibilité et l'extensibilité dont ils ont besoin afin de mettre en œuvre leur stratégie de gestion du risque de crédit pour différents types d’activités et offres de produits. Les types d’activités et de produits concernés sont notamment les suivants : » Paiement différé » Entreprises de technologie financière » Télécommunications » Prêts aux petites entreprises » Commerce de détail et points de vente (POS) » Intégration des marchands du commerce électronique » Financement automobile » Services bancaires et traitement des demandes de prêt La solution technologique de Provenir est conçue pour une intégration rapide des données, des prises de décisions entièrement automatisées et des analyses d’activités en temps réel grâce à une interface utilisateur (UI) conviviale et sans code. Cette plateforme décisionnelle offre les avantages suivants pour les établissements de crédit : » Augmentation de la clientèle. Les établissements de crédit pourront traiter et valider plus de demandes grâce à l’utilisation de l’IA et de sources de données alternatives. L’IA permet également d’évaluer plus précisément les facteurs de risque. Grâce à une inclusion financière élargie, le nombre de clients sera plus important puisque les décisions d’octroi de prêt seront basées sur un nombre beaucoup plus important de données alternatives.
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» Détection des fraudes. Les solutions de traitement des données conçues pour les prises de décisions en fonction des risques permettent de prendre des décisions plus rapides et pertinentes tout en limitant les analyses manuelles visant à détecter et prévenir les fraudes lors de la prise en charge de nouveaux clients. Les taux d’acceptation seront améliorés grâce à une détection plus précise des fraudeurs et une réduction des faux positifs, c’est-à-dire des refus injustifiés. » Coût du crédit adapté. Les algorithmes d’IA sont capables de distinguer différents profils de clients et de personnaliser le coût du crédit. Cela permet de maximiser le rendement des prêts, de générer davantage de revenus et de réduire les pertes de crédit. » Relations durables avec les clients. La plateforme analyse un plus grand nombre de données sur les clients avec plus de rapidité afin que le prêteur puisse proposer des offres de prêts parfaitement adaptées. En répondant de manière proactive aux futurs besoins des clients, il sera plus facile d’établir une relation durable. » Optimisation de la gestion client. Un traitement plus intelligent et plus rapide des données en temps réels sur les emprunteurs facilite les analyses prédictives des comptes clients. L’IA identifie des schémas et des signaux à partir de leurs activités afin de détecter les facteurs de risque susceptibles d’entraîner un défaut de paiement. Grâce à ces signaux d’alerte précoce, les prêteurs pourront chercher des solutions en collaboration avec leurs clients avant même qu’il soit nécessaire de lancer une quelconque procédure de recouvrement. Défis Sur le marché des technologies d’aide à la décision basée sur l’évaluation des risques s’adressant aux entreprises de technologie financière et aux institutions financières, Provenir est confrontée aux défis suivants : » Un marché de plus en plus saturé. Bien que le volume des dépenses des institutions financières et des entreprises de technologie financière dans les solutions d’IA devrait considérablement augmenter au cours des trois ou quatre prochaines années, de nombreux éditeurs et fournisseurs de solutions technologiques sont en concurrence sur ce marché. Pour se démarquer de leurs concurrents, les fournisseurs de solutions d’aide à la décision basée sur l’évaluation des risques doivent proposer des produits présentant des caractéristiques qui leur permettront de se différencier. » Le coût de ces systèmes est perçu comme étant élevé. Le coût d’implémentation d’une solution d’IA peut être élevé, et varie considérablement selon les systèmes informatiques et les besoins des acheteurs. De plus, la capacité à intégrer un modèle peut dépendre de l’expertise disponible en interne et de l’infrastructure utilisée pour le traitement des données. Les fournisseurs devront prouver qu’ils sont en mesure de respecter leur promesse d’une intégration rapide et d’un retour sur investissement (ROI) élevé. » Répondre aux attentes des clients concernant l’intégration du système. Les prêteurs souhaitent que leurs nouveaux systèmes soient faciles à déployer. Les fournisseurs de solutions devront répondre à cette demande tout en garantissant un ROI rapide. » Perception négative. Certains prêteurs et emprunteurs n’ont pas confiance en l’IA. L’utilisation de modèles de traitement dans les décisions de crédit peut introduire ou amplifier des préjugés inconscients, en particulier chez les personnes non bancarisées et sous-bancarisées. D’autres personnes estiment que les systèmes d’IA manquent de transparence, ce qui soulève des problèmes d’ordre réglementaire pour les institutions financières.
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Les technologies d’aide à la décision basée sur l’évaluation des risques doivent inclure un modèle clair de gouvernance et garantir que toutes les demandes de prêt seront traitées de manière équitable. Conclusion L’informatisation des processus décisionnels est un gage de réussite des opérations de crédit dans les institutions financières et les entreprises de technologie financière, que ces prêts s’adressent aux particuliers, aux entreprises ou aux marchands. Parmi les solutions de pointe utilisées dans le secteur des services financiers, les plateformes décisionnelles permettant d’évaluer les risques grâce l’IA et l’utilisation de données alternatives pourraient bien changer la donne et transformer le marché concurrentiel du crédit. Grâce à l’IA, les décisions d’octroi de prêt sont plus pertinentes, génèrent plus de revenus, réduisent les pertes de crédit et constituent une réponse aux problèmes d’exclusion financière. Les plateformes d’IA peuvent être facilement adaptées pour traiter des volumes importants afin de répondre aux besoins des prêteurs et des emprunteurs tout en offrant une expérience client de qualité. IDC estime que les systèmes d’aide à la décision basée sur l’évaluation des risques sont essentiels pour garantir un traitement des prêts rapide et en bonne entente avec les clients. En proposant une plateforme décisionnelle fiable associée à des solutions pertinentes pour le traitement des données, Provenir pourrait bien répondre aux besoins des institutions financières et des entreprises de technologie financière qui prévoient d’augmenter leurs dépenses dans les technologies. Présentation des analystes
Aaron Press, Directeur de recherche, Worldwide Payment Strategies Aaron Press est directeur de recherche pour IDC Insights et il est responsable des études sur les pratiques mondiales en matière de paiements. Ses études portent principalement sur les défis rencontrés par les banques, les entreprises et les commerçants face à l’évolution des réseaux, des systèmes et des technologies de paiement, aux risques de fraude et de sécurité, et aux questions juridiques et réglementaires. Raymond Pucci, Directeur de recherche, Worldwide Consumer and Small Business Lending Digital Transformation Strategies Raymond Pucci est directeur de recherche chargé d’étudier les stratégies mondiales de transformation numérique des opérations de crédit. Ses études portent principalement sur les nouvelles solutions et les nouveaux cas d’usage qui transforment les services de crédit proposés par les institutions financières et les entreprises de technologie financière aux particuliers et aux PME.
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Le contenu de ce document est une adaptation d’une étude d’IDC déjà publiée sur le site www.idc.com . Cette publication a été préparée par IDC Custom Solutions. Les opinions, les analyses et les résultats présentés dans ce document sont tirés d’études et d’analyses plus détaillées conduites et publiées en toute indépendance par IDC, sauf lorsqu’il est fait mention d’un sponsoring spécifique. IDC Custom Solutions publie du contenu d’IDC sous divers formats susceptibles d’être diffusés par différentes sociétés. Une licence de diffusion du contenu d’IDC accordée à un titulaire ne signifie pas qu’IDC approuve celui-ci ou formule un avis à son égard. Publication externe des données et informations d’IDC – toute information d’IDC destinée à être utilisée dans le cadre de publicités, de communiqués de presse ou de supports promotionnels doit préalablement faire l’objet du consentement écrit du vice-président ou du directeur du bureau local d’IDC concerné. Un projet du document proposé doit accompagner une telle demande. IDC se réserve le droit de refuser l’approbation de toute utilisation externe, quelle qu’en soit la raison. Copyright 2022 IDC. Toute reproduction sans autorisation écrite est strictement interdite.
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