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