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Il n'est pas surprenant que les banques rejettent chaque jour des demandes de prêt. Parfois, avec de bonnes raisons, et d'autres fois... pas tant que ça.
Un exemple typique de ce qui est “génial sur le papier”, mais qui ne répond pas aux critères, est l'économie parallèle. Il s'agit d'un secteur qui regorge d'individus travailleurs et bien rémunérés qui remplissent pratiquement toutes les conditions : leur loyer est payé à temps, ils n'ont pas de dettes exorbitantes. Sauf qu'il leur manque un document essentiel : un W-2.
Demande = refusée.
On peut dire la même chose des immigrants nouvellement arrivés qui travaillent, font tout ce qu'il faut en apparence, mais qui, au moment de la demande, n'ont pas de casier judiciaire. Le résultat est le même.
Pour situer le contexte, nous pouvons nous référer aux chiffres fournis par le Consumer Financial Protection Bureau (CFPB). En 2020, environ 2.7% des adultes américains n'avaient PAS d'antécédents en matière de crédit. Cela se traduit par 7 millions de personnes sont invisibles pour les bureaux.
Pourquoi ? Il s'agit d'un dossier de crédit peu étoffé. Les anciens systèmes de notation prennent en compte cinq éléments : l'historique des paiements, le montant de la dette, la durée de l'historique de crédit, les nouveaux crédits et le portefeuille de prêts. C'est tout.
L'algorithme recherche des antécédents et trouve un espace vide. Par conséquent, les candidats potentiels s'en vont. Il est très probable qu'ils se tournent vers un autre prêteur disposant d'une meilleure technologie.
Evaluation du crédit par l'IA aide les FinTech à atteindre les clients non bancarisés et à analyser les données plus rapidement. Puisque les prêteurs veulent des décisions plus rapides avec moins de pertes, un système de gestion des risques alimenté par l'IA peut être un outil de gestion des risques. système d'évaluation du crédit offre cette possibilité. Ce sont les chiffres qui en disent le plus long : l'IA sur les marchés financiers devrait atteindre passer de $38,36 milliards en 2024 à plus de $190 milliards d'ici à 2030.
Voyons maintenant comment intelligence artificielle évaluation du crédit et les avantages qui en découlent.
Evaluation du crédit par l'IA est une méthode qui utilise l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour déterminer la probabilité qu'un emprunteur rembourse un prêt. Pour ce faire, elle passe au crible de vastes ensembles de données afin de trouver des signaux qui ne peuvent pas être détectés par un examen manuel ou qui échappent aux humains.
Le concept lui-même est simple : vous entraînez un modèle sur les résultats de remboursement antérieurs et vous évaluez le risque à l'aide d'un éventail d'indicateurs plus large qu'un score de crédit traditionnel.
Voici comment cela fonctionne.
Un modèle d'apprentissage automatique examine les données de l'emprunteur, détermine dans quelle mesure elles correspondent aux modèles des prêts historiques, calcule une valeur de risque et vous donne une estimation de la valeur du risque. Score de crédit AI.
Et voici comment des données brutes deviennent des chiffres utilisables :
Les modèles traditionnels reposent sur une logique linéaire. L'événement A suit toujours l'événement B. Les régulateurs apprécient cette prévisibilité car elle est facile à expliquer. Cependant, des limitations fondamentales rendent impossible toute amélioration significative. Les modèles tels que FICO ne peuvent pas apprendre ou s'adapter lorsque des événements imprévus se produisent.
Le scoring traditionnel évalue tout le monde de la même manière : un défaut de paiement fait baisser le score, un historique peu fourni est pénalisé, et une perte d'emploi ou une hospitalisation ne fait aucune différence.
Modèles de crédit fondés sur l'IA travaillent selon un principe complètement différent. Ils peuvent faire la différence entre un paiement manqué lors d'une urgence médicale documentée et un emprunteur qui paie régulièrement en retard. Ils peuvent remarquer qu'un immigrant récent, titulaire d'une maîtrise et d'un emploi stable dans une entreprise du Fortune 500, est peut-être plus en sécurité que ne le laissent supposer ses antécédents de crédit limités.
Remarque : cette logique ne doit utiliser que les sources de données autorisées et les preuves de difficultés soumises par l'emprunteur.
Bien que le score puisse sembler mystérieux, un Système de prêt AI émerge d'une séquence précise d'étapes basées sur le big data et l'apprentissage automatique.
Voici comment cela fonctionne.
Pour refuser ou approuver le crédit, un système collecte et organise automatiquement d'énormes volumes de données structurées (feuilles de calcul, bases de données, etc.) et extrait des données non structurées (fichiers texte, PDF, images, etc.) à partir de diverses sources.
Les principales catégories sont les suivantes
Pour former un modèle prédictif, les scientifiques des données analysent les données historiques de remboursement de plus d'un million de prêts, en identifiant les caractéristiques des emprunteurs qui ont remboursé par rapport à ceux qui n'ont pas remboursé.
Voici comment les scientifiques des données forment un modèle :
Après la formation, les prêteurs déploient un modèle validé sous la forme d'une API REST basée sur le cloud afin de l'intégrer dans les écosystèmes de prêt.
Voici ce qui se passe dans l'environnement réel :
Le déploiement ne marque pas un point final. Le modèle formé sur la base des dépenses en 2024 peut ne pas être aussi performant en 2026 si les conditions économiques changent, c'est pourquoi les professionnels ont recours à la surveillance, à la détection des dérives et au recyclage programmé.
Lorsqu'un emprunteur a été évalué comme ayant un faible risque de défaillance et qu'il se retrouve en défaut de paiement, un système de surveillance alimenté par l'IA alertera les experts humains pour qu'ils procèdent à des vérifications manuelles supplémentaires. Les scientifiques des données enquêtent également sur les erreurs et entraînent à nouveau le modèle à l'aide de données en temps réel. Cette boucle permet au système de rester performant et de s'adapter aux nouveaux schémas de fraude et à l'évolution du comportement des consommateurs.
Les pratiques clés de l'apprentissage continu sont les suivantes :
Si l'on considère l'ensemble des activités et le fonctionnement interne des institutions financières, il est facile de comprendre l'immense valeur de l'information financière. Machines de notation basées sur l'IA.
Passons maintenant à l'examen de quelques points importants. Avantages de l'évaluation du crédit par l'IA.
Plates-formes de crédit IA aider les prêteurs à autoriser plus de clients tout en minimisant les pertes et les litiges et en réduisant le travail manuel.
Voici les principales façons dont l'IA modifie l'évaluation du crédit.
La précision est le Saint-Graal du crédit et la seule chose qui compte vraiment. Une mauvaise précision entraîne des erreurs qui coûtent de l'argent : l'approbation d'un mauvais prêt se traduit par une radiation, tandis que le rejet d'un bon emprunteur coûte des revenus et le confie à un concurrent.
Evaluation du crédit par l'IA exploitent des données supplémentaires et des algorithmes de détection de modèles pour prédire avec plus de précision les défaillances et les impayés. Pour les prêteurs, cela signifie moins de mauvaises surprises dans leurs portefeuilles de prêts. Une analyse de McKinsey a révélé que une réduction de 20-40% des pertes de crédit parmi les entreprises qui ont utilisé de meilleurs modèles d'estimation des défaillances.
Ce que cela signifie en pratique :
Le modèle prévoit avec précision les remboursements des prêts, ce qui réduit les taux de défaillance. Il détecte les anomalies de remboursement et déclenche un examen de la fraude. Grâce à une meilleure prévision et à un meilleur contrôle des risques, les prêteurs peuvent proposer des prêts à des taux d'intérêt appropriés afin de maximiser leurs revenus.
La souscription était lente et répétitive : les équipes devaient rechercher des documents, calculer les ratios d'endettement à l'aide d'une calculatrice et extraire les rapports un par un. En fait, beaucoup de gens le font encore à l'ancienne.
Un Moteur d'évaluation du crédit par l'IA traite automatiquement les documents, calcule le DTI et récupère les rapports de crédit en quelques minutes, voire en quelques secondes. Soudain, une décision qui prenait auparavant trois jours est prise presque immédiatement. Les emprunteurs reçoivent une réponse instantanée et le prêt est traité avant même qu'ils aient pu consulter le site web d'un concurrent.
Utilisation L'IA pour l'évaluation du crédit permet aux prêteurs de servir des segments de clientèle que les modèles traditionnels considèrent comme trop risqués ou difficiles à souscrire. Ils les considèrent comme “trop risqués” simplement parce qu'ils ne correspondent pas au modèle standard.
Les emprunteurs sous-bancarisés, tels que les jeunes ou ceux dont les antécédents financiers sont irréguliers, ne sont en principe pas éligibles dans le cadre de l'évaluation traditionnelle. Les modèles d'IA qui intègrent des données alternatives améliorent les approbations de prêts aux petites entreprises et aux consommateurs, car ils repèrent la valeur là où le scoring traditionnel voit le risque.
En outre, les algorithmes d'IA peuvent utiliser des méthodes de regroupement lors de la création de sections de risque granulaires. Plutôt que de classer des milliers de clients dans une seule catégorie “modérée”, un processus de regroupement de l'IA divisera ces personnes en groupes plus petits, chacun ayant sa propre estimation du risque.
Cela permet aux clients à faible risque d'éviter des conséquences négatives simplement parce qu'ils partagent la même tranche démographique/le même score de crédit que les clients à plus haut risque.
Au-delà de la décision de crédit elle-même, intelligence artificielle évaluation du crédit optimise chaque phase du processus de prêt.
Evaluation numérique du crédit vérifient les revenus et l'identité en consultant des bases de données et en scannant des documents. Par exemple, certains services d'IA utilisent la vision artificielle pour lire les talons de chèque de paie ou les formulaires fiscaux et confirmer le revenu d'emploi en quelques secondes.
Dans les structures traditionnelles, une demande est une véritable patate chaude. Elle passe des opérations de front-office à l'analyse de crédit, puis à l'évaluation des risques. Les prêteurs peuvent raccourcir les délais d'approbation et réduire l'examen manuel grâce à l'évaluation par l'IA pour la vérification et la prise de décision. McKinsey a décrit ce type d'installation de bout en bout afin d'améliorer l'expérience des clients et de réduire les coûts d'arrière-guichet.
En outre, la normalisation des procédures réduit le temps de formation, crée des registres transparents pour la supervision et offre aux clients une expérience cohérente.
Il y a dix ans, la mise en place de systèmes d'IA nécessitait des coûts initiaux considérables (data scientists, GPU, pipelines de données). Cet obstacle s'est considérablement réduit.
Evaluation du crédit par l'IA est désormais accessible aux prêteurs de toutes tailles. Aujourd'hui, l'informatique dématérialisée et les bibliothèques libres, moins coûteuses, permettent aux prêteurs d'embaucher ou de former plus facilement du personnel spécialisé dans l'apprentissage automatique.
Diverses entreprises FinTech, comme Zest AI, Lenddo et Upstart, proposent des évaluations de crédit alimentées par l'IA sous la forme de SDK que les prêteurs peuvent intégrer. Avec l'essor de l'informatique en nuage, même les petits prêteurs peuvent accéder à une infrastructure d'IA sur des plateformes en nuage telles qu'AWS ou Google Cloud.
McKinsey a constaté que les solutions d'IA et d'apprentissage automatique réduire les démarches administratives et les demandes de documents, ce qui réduit les coûts de soutien et accélère les approbations.
Sur le plan technique, les coûts diminuent pour une raison simple : le système récupère et valide les données une seule fois, puis applique des règles cohérentes. La réduction des exceptions ponctuelles permet de diminuer considérablement les heures d'examen par le personnel, sans parler de la réduction de la paperasserie et de l'augmentation du nombre d'approbations.
Le CFPB a fait état d'un test de prêteur dans lequel le modèle a approuvé 27% de candidats supplémentaires et réduit de 16% le TAEG moyen des prêts approuvés., tout en maintenant inchangés le risque global et le respect du principe d'équité dans l'octroi des prêts.
Les institutions financières utilisent plusieurs types de modèles d'IA pour prédire le risque de l'emprunteur. Choisir le bon modèle d'IA Evaluation du crédit par l'IA dépend des besoins spécifiques de l'établissement de crédit et des données disponibles.
Voici comment aborder la décision :
Des situations différentes nécessitent des modèles optimaux différents. Le bon choix dépend de la manière dont vous équilibrez la précision avec la complexité du système et les ressources dont vous disposez.
La création de votre propre modèle de risque personnalisé vous permet de vous approprier entièrement vos risques et de vous différencier de vos concurrents qui utilisent un tableau de bord unique. Pour ce faire, vous devez diviser votre projet en différentes phases, en assignant des propriétaires et des jalons à chaque phase, afin de pouvoir mesurer l'état d'avancement du processus.
Examinons ces étapes plus en détail.
La première étape consiste à construire votre réservoir. Rassemblez vos informations internes sur les performances des prêts, ainsi que des rapports de crédit et d'autres ensembles de données. Créez un pipeline ETL (extraction, transformation, chargement) à sécurité minimale pour rassembler ces ensembles de données dans un référentiel commun. Le scénario de stockage idéal est le cloud, car il offre la plus grande flexibilité pour la croissance.
Les listes de transactions brutes contiennent des centaines d'entrées qui ne vous disent rien en elles-mêmes. Vous devez donc d'abord les convertir en une forme de caractéristique qui peut être traitée par un modèle.
Si vous calculez le “solde moyen sur les 90 derniers jours”, cet indicateur unique devient une caractéristique qui aide le modèle à déterminer votre stabilité financière. Il faut cependant bien comprendre les opérations bancaires pour savoir quelles caractéristiques sont pertinentes.
Choisissez un algorithme, tel que Random Forest ou XGBoost, et divisez l'ensemble des données entre les ensembles de formation et de test. Entraînez l'algorithme sélectionné sur l'ensemble d'apprentissage et réglez également les hyperparamètres learning_rate et n_estimators. Évaluer les performances du modèle dans l'ensemble de données de test en calculant le score AUC. Lorsque le score AUC est égal ou supérieur à 0,8 ou qu'il continue à s'améliorer, arrêtez le réglage.
La validation permet d'identifier les biais grâce à des tests de résistance qui contrôlent les performances pendant les périodes de ralentissement économique. Cette étape est essentielle pour la conformité avec les régulateurs qui exigent de savoir comment votre système prend ses décisions.
Dans la phase finale du développement d'un modèle d'IA, le modèle est transféré des tests/expérimentations en laboratoire à une utilisation réelle. Votre Partenaire de développement de l'IA intègre le modèle dans une API et l'intègre dans votre système d'octroi de prêts. Lorsqu'un client clique sur “Apply”, le système génère un score de crédit instantané afin que les souscripteurs puissent approuver les demandes de prêt en quelques minutes au lieu de plusieurs jours ou plus.
Vous établissez maintenant des tableaux de bord pour surveiller le taux de défaillance quotidien, le taux d'approbation et la SSC de votre modèle. En outre, si le taux de défaillance augmente de plus de deux points de pourcentage ou si le taux d'approbation diminue fortement, vous devez procéder à un examen de la dérive des données et mettre en place une calibration actualisée pour votre modèle.
La création d'une plateforme d'évaluation intelligente du crédit nécessite un investissement minimum de $15 000, tandis que les entreprises devront investir $150 000 ou plus, en fonction de leurs besoins spécifiques en matière de conformité et de leurs exigences en matière de fonctionnalités.
Il existe trois catégories principales basées sur l'échelle et la fonctionnalité.
Il ne comprend que des fonctions essentielles telles que la vérification de l'identité numérique, des tableaux de bord des risques de base et des décisions de crédit automatisées en temps réel. Les MVP conçus pour les tests de marché coûtent généralement entre $15 000 et $40 000.
Ce niveau est idéal pour les startups qui ciblent les consommateurs à profil fin ou les entreprises FinTech qui testent l'adéquation avec le marché. C'est la meilleure option pour commencer : uniquement les fonctionnalités essentielles sans les fonctionnalités superflues.
Ces solutions ajoutent des données alternatives, la détection des fraudes et l'analyse prédictive, aidant les prêteurs à élargir l'accès au crédit pour les emprunteurs à faible profil tout en maintenant des contrôles de risque stricts. L'IA explicable fournit un raisonnement décisionnel qui montre comment un modèle est parvenu à sa conclusion, et pas seulement le résultat.
Les coûts peuvent varier de $45.000 à $80.000.
Les déploiements en entreprise pour le traitement de gros volumes vont de $85 000 à $150 000 et plus. Cet investissement fournit aux prêteurs des flux de travail de conformité automatisés pour des rapports prêts à être audités, ainsi que des modèles d'apprentissage profond qui se recyclent tous les mois et des tableaux de bord qui suivent des milliers de prêts en temps réel.
Nous pensons que la meilleure approche est une approche hybride. Vous tirez parti de l'IA pour prendre des décisions tout en gardant des humains “dans la boucle” pour la supervision. De cette façon, vous équilibrez la rapidité et la perspicacité automatisées avec le jugement prudent de souscripteurs chevronnés.
Le passage à l'euro se fait difficilement. Nous le comprenons.
Vous changez littéralement la façon dont vous gérez vos risques. Mais vous pouvez commencer par un petit pas. Les meilleures mises en œuvre que nous ayons vues commencent à petite échelle, souvent en faisant fonctionner un “modèle fantôme” parallèlement au système existant jusqu'à ce que l'équipe ait confiance dans le nouveau système.
Chez Innowise, nous avons déjà parcouru ce chemin avec les banques et les FinTech. Nous savons où se trouvent les pièges à données et quelles sont les questions difficiles posées par les régulateurs. Avec plus de 19 ans d'expérience pratique, notre Développeurs AI ont mis en œuvre des dizaines de projets FinTech.
Si vous êtes prêt à mettre à jour votre moteur d'évaluation du crédit, notre Ingénieurs en IA peut développer une solution d'évaluation de crédit sur mesure qui correspond à votre produit et à votre profil de risque.
N'hésitez pas à contactez-nous à tout moment.
Il utilise d'autres signaux de données pour évaluer la capacité de remboursement à court terme, à savoir le loyer, les factures de téléphone et les flux de trésorerie.
Les modèles qui utilisent des données historiques peuvent refléter les biais trouvés dans les données d'apprentissage. Par conséquent, les prêteurs doivent fréquemment tester l'équité de leurs modèles et corriger toute disparité résultant des prédictions du modèle.
Pour les prêteurs qui utilisent des algorithmes de crédit d'IA, les régulateurs insistent sur le fait qu'ils doivent démontrer qu'ils prennent des décisions équitables en matière de prêt, qu'ils ne font pas de discrimination et qu'ils conservent des enregistrements des données relatives aux résultats des prêts.
Les équipes testent tous les modèles sur un ensemble de données d'attente, sur lequel aucun des modèles n'a été formé, et comparent les prédictions aux résultats réels pour les nouveaux emprunteurs.
Tout d'abord, les prêteurs devraient utiliser un modèle à côté de leur processus traditionnel d'évaluation du crédit. Ensuite, les prêteurs devraient utiliser un processus d'examen humain pour les comptes à haut risque et les développer lorsqu'ils sont stables.
Un système d'évaluation du crédit personnalisé bas de gamme coûte généralement au minimum ~ $15 000, tandis que les systèmes à grande échelle peuvent dépasser $150 000 ou plus.
L'amélioration des modèles de risque de crédit permet aux prêteurs d'évaluer les emprunteurs à l'aide de données supplémentaires, ce qui est bénéfique pour les travailleurs indépendants ou les immigrés qui sont rejetés par les modèles de crédit traditionnels.
Les prêteurs s'appuient sur des services de stockage et de calcul en nuage public sur AWS ou Google Cloud parce qu'ils sont évolutifs et ne nécessitent pas d'investissement initial dans du matériel sur site.
Directeur du Delivery et Responsable du Centre de Compétences
Siarhei dirige notre orientation FinTech avec une connaissance approfondie de l'industrie et une vision claire de la direction que prend la finance numérique. Il aide les clients à naviguer dans les réglementations complexes et les choix techniques, en façonnant des solutions qui ne sont pas seulement sécurisées - mais construites pour la croissance.
