À quoi pourrait ressembler le crédit de demain ?
Souscription instantanée, rôle accru de l'intelligence artificielle ou encore analyse des réseaux sociaux avant l'attribution d'un prêt... Voilà à quoi pourrait ressembler le crédit de demain. Ou plutôt ce vers quoi il tend déjà aujourd'hui.
Projetons-nous un instant. Nous sommes en 2029 et votre assistant domestique multifonctions vient de tomber en panne. Le robot domestique est tellement fonctionnel, que se passer de lui pendant une semaine entière relève de la douce utopie. Pas de temps à perdre donc, il faut vite le remplacer.
Pour pallier à cette dépense imprévue, une seule solution : Il faut souscrire rapidement à un crédit. Mais au fait, à quoi ressemble la souscription à un crédit à la consommation dans le futur ? Pas de panique, Boursedescredits.com est là pour vous éclairer.
Trêve de science-fiction, avant même de partir dans des suppositions fantaisistes, il est déjà possible au vu des évolutions actuelles de faire quelques paris sans trop risquer de se tromper. Explications.
Le rôle croissant de l'intelligence artificielle dans l'octroi d'un prêt
Depuis les années 1980, la banque est un des secteurs pionniers dans la transformation numérique, notamment dans l'utilisation de l'intelligence artificielle. À l'avenir l'IA pourrait ainsi prendre une importance encore plus fondamentale en matière de crédit.
Déjà aujourd'hui, 90 % des banques utilisent des outils basés sur l'intelligence artificielle avant de prendre une décision en termes de crédit. Ces « systèmes d'experts » simulent les comportements d'un expert humain afin d'analyser les risques d'octroi d'un prêt pour les particuliers, les professionnels ou les entreprises.
Pour les établissements financiers, cela offre un avantage indéniable car ces outils offrent une meilleure maitrise du risque. En effet, octroyer un prêt avec un risque élevé est dangereux pour les banques. Cela demande de leur part une augmentation de fonds propres tandis que les marges dans ce secteur sont très restreintes.
Ces systèmes se base sur la détermination de divers critères par des analystes ou des experts du risque. Par exemple, la situation professionnelle de l'emprunteur, l'ancienneté, les revenus, le type de contrat de travail. Ils permettent d'analyser des milliers de cas et de donner un niveau de risque.
Par ailleurs, parler d'intelligence artificielle n'est pas totalement exact. Dans ce cas, il vaut mieux parler d'intelligence augmentée. L'intelligence augmentée combine l'IA, l'humain et une décision collective. Elle prend également en compte l'historique d'une entreprise pour proposer des recommandations.
Ce process permettra de réduire le temps de réponse dans l'obtention d'un crédit. Mieux, il consacre une complémentarité de l'IA avec l'humain et non pas son remplacement. Avec l'intelligence augmentée, c'est bien l'intelligence humaine qui prend la décision finale et il n'y aura jamais de réponse automatique. Ce procédé est de toute manière obligatoire en Europe contrairement aux États-Unis.
Dans les faits, les banques ont bien compris l'intérêt de ce type d'outils et n'hésitent plus à opter pour l'intelligence augmentée. À titre d'exemple, BNP Personal Finance (Cetelem, Cofinoga, AlphaCredit, etc), qui gère la branche du crédit à la consommation a recours à l'outil de la start up MondoBrain.
Le logiciel déployé en 2017 est un outil de scoring. Comme expliqué précédemment, il analyse et croise une série de critères (les dépenses par carte, la situation professionnelle de l'emprunteur, l'âge, les revenus...).
Il permet une analyse des capacités de remboursement, l'IA étant également un très bon outil contre les impayés. D'ailleurs, après avoir déployé son outil en Italie, MondoBrain aurait constaté une amélioration du recouvrement de prêt de 25 %.
Vers la souscription instantanée
Avec l'avènement des FinTech, il est désormais possible d'avoir une réponse de plus en plus optimisée en termes de crédit. D'ailleurs, Boursedescredits.com propose des solutions de crédits rapides adaptées à tous types de projets.
Avec le temps, l'obtention rapide d'un crédit devient un enjeu primordial pour les banques et les Fintech. Avec les outils liés à l'IA, on estime que la décision finale peut désormais intervenir 5 à 20 fois plus vite qu'avec un processus ordinaire. Ils permettent également de prendre une décision plus éclairée et donc plus rapide.
Qui plus est, la législation commence également à s'adapter, par exemple, la loi DSP2 facilite le crédit instantané. Grâce à cette directive européenne sur les services de paiements, tout établissement bancaire pourra se connecter via une API (interface de programmation) aux données de paiement des clients des banques
En France, Lydia a déjà lancé un crédit à la consommation instantané. La FinTech s'est alliée à la filiale de Casino et au Crédit Mutuel pour proposer un crédit sur trois mois, limité entre 100 et 1.000 euros, à débloquer en quelques secondes.
Après sa demande, le client aura une réponse immédiate, il pourra ensuite souscrire en quelques clics après avoir vu clairement le coût et l'échéancier. Il disposera ensuite de l'argent de façon instantanée sur son compte Lydia.
Néanmoins, tout cela a un coût important : les frais sont de 13 euros pour 200 euros empruntés et de 51,20 euros pour 1.000 euros empruntés. Par ailleurs, cette solution n'est viable qu'avec des prêts de petite durée et pour des sommes peu élevées.
En France, la Loi Lagarde de 2010 stipule qu'au-dessus de 90 jours, un délai de rétraction de 14 jours est obligatoire. Pour autant, la concurrence n'a pas tardée à réagir. Cetelem et autre Cofidis se focalisent actuellement sur l'accélération du processus de souscription.
Des critères plus uniquement financiers ?
Plus que la rapidité d'obtention, c'est bien les conditions d'octroi qui pourraient changer. En effet, et si le prêt de demain était aussi accordé en fonction de son comportement sur les réseaux sociaux ? Cela paraît digne d'un épisode de Black Mirror et pourtant, des exemples existent déjà.
Upstart, une start-up américaine, est parfaitement représentative des nouvelles plates-formes de crédit en ligne. Afin de déterminer la fiabilité des emprunteurs, elle complète la classique consultation du score de crédit par une analyse de données non financières, du parcours scolaire et professionnel jusqu'aux profils sociaux, en passant par le comportement sur le site web de souscription et, si l'utilisateur accepte de donner accès à ses comptes bancaires, l'historique de ses transactions.
Autre start-up américaine, Kabbage propose peu ou proue la même chose. En Août dernier, elle a reçu un financement de 250 millions de dollars de la part de SoftBank, une société de holding japonaise.
Basée à Atlanta, elle propose aux TPE-PME un crédit pouvant aller jusqu'à 150.000 dollars. Depuis sa création en 2011, elle aurait déjà octroyé 2.2 milliards de dollars de prêts à plus de 80.000 petites sociétés. Lors de l'inscription, le site demande un accès aux comptes de l'entreprise ainsi qu'à ses activités commerciales, puis analyse ensuite sa présence sur les réseaux sociaux.
Risques et déviances
Au vu de ces données, difficile de ne pas apercevoir les premiers écueils que pourrait causer la technologie. Tout d'abord vis-à-vis de l'instantanéité du crédit, plusieurs risques peuvent d'ores et déjà être envisagés.
Interrogé par le JDN, Frédéric Jacob-Peron, directeur de Franfinance expliquait par exemple qu'en terme de souscription instantané la prudence était de mise : "Nous regardons avec prudence l'utilisation combinée des crédits courts de moins de trois mois, qui obéissent à une réglementation allégée, et l'instant payment, notamment auprès des jeunes que nous devons préserver d'un endettement excessif".
Dans son rapport sur l'Intelligence artificielle, le pôle Fintech de l'Autorité de contrôle prudentiel et de résolution (ACPR, superviseur adossé à la Banque de France), les jeunes sont également désignés comme des victimes potentielles de l'arrivée de l'IA. Le rapport stipule notamment que l'historique moins fourni de clients jeunes jouant en leur défaveur expliquant que « Certains effets pourraient constituer un enjeu d'inclusion financière significatif. »
Autre crainte, les algorithmes des IA ne sont pas entraînés face aux situations de crise. La machine Learning pourrait donc aggraver une crise financière éventuelle. Une mauvaise évaluation des risques de crédit par l'IA pourrait ainsi fragiliser le marché obligataire ou certains acteurs bancaires.
Plus encore, toujours selon le rapport, cela pourrait favoriser des processus discriminatoires. Il explique que « les biais peuvent être renforcés par l'algorithme et aboutir à des traitements inéquitables. Par exemple, une information comme le département peut discriminer les habitants d'un département pauvre pour l'obtention d'un prêt, ce qui peut renforcer les inégalités existantes »
Un biais algorithmique est une considération différente d'un individu à partir de stéréotypes et préjugés. Ils interviennent dans les critères de l'algorithme, ainsi que dans la data choisie pour calibrer l'algorithme ou le modèle. Un mauvais calibrage pourrait donc fausser les critères d'attribution d'un prêt.
Les principaux détracteurs des IA arguent d'ailleurs souvent que l'algorithme aurait accès à des données issues de la vie privée et les calculs n'empêcheraient pas une discrimination entre les clients.
D'ailleurs, dans plusieurs pays du monde, des critères discriminatoires semblent déjà avoir fait leur apparition. Si en Chine, un crédit peu désormais être refusé en fonction de la dégradation de sa note sociale, le cas des USA est lui encore plus insidieux.
Alors qu'en France, l'humain sera toujours le décisionnaire final dans un dossier de crédit, les américains autorisent eux l'automatisation complète du processus.
Ici, les biais algorithmiques peuvent être particulièrement problématiques. D'autant que cela s'étend à plusieurs secteurs. Ainsi, selon un article du mensuel culturel de Boston The Atlantic, un assuré afro-américain paye jusqu'à trois fois plus son assurance voiture qu'un assuré blanc.
Gageons que cette tendance ne devienne pas une norme au niveau mondial dans un futur proche....
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