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Les nouvelles sources de données et l’IA redéfinissent les pratiques d’octroi de prêts
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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