Crédit decisioning : l'Open Banking pour des décisions de crédit instantanées

Dans un secteur financier de plus en plus compétitif, le crédit decisioning joue un rôle crucial dans la rentabilité des établissements de crédit. Chaque décision d'octroi ou de refus de prêt a un impact direct sur les résultats financiers, la fidélisation client et la gestion du risque. Le processus d'évaluation de la solvabilité, qui prend en compte les revenus, le taux d'endettement et d'autres critères de risque, doit donc être optimisé pour garantir non seulement la minimisation des risques de défaut, mais aussi l'amélioration de l'expérience emprunteur. L'Open Banking se positionne comme une solution innovante pour transformer ces processus grâce à un accès en temps réel à des données financières riches, complètes et actualisées. Cet article explore comment l'Open Banking révolutionne le crédit decisioning et ses avantages pour les prêts immobiliers, de consommation et professionnels.

Le processus de décision de crédit : un enjeu stratégique pour les institutions financières

Le crédit decisioning est le processus par lequel une institution financière évalue la solvabilité d'un demandeur de prêt et détermine les conditions du crédit. Les prêteurs ont besoin d'une approche équilibrée qui leur permette de limiter les risques de crédit tout en offrant des solutions attractives et compétitives aux emprunteurs.

Ce processus repose traditionnellement sur plusieurs étapes clés :

1. Collecte de données financières : L’analyse commence par la collecte de documents financiers du demandeur, tels que les revenus, les dépenses, les historiques bancaires et les dettes existantes.
2. Analyse du risque : Les institutions financières évaluent ensuite la capacité de remboursement de l'emprunteur à l'aide de critères comme la stabilité financière, l'historique de crédit et des modèles statistiques de probabilité de défaut.
3. Notation du crédit : Cette étape attribue une note de crédit au demandeur, un score représentant le niveau de risque associé à son profil.
4. Décision de crédit : Sur la base de cette évaluation, la décision est prise d'approuver ou de refuser le prêt, et de déterminer les conditions (taux, durée, montant).

Limites des méthodes traditionnelles de l’évaluation de la solvabilité

Les approches traditionnelles de crédit decisioning reposent souvent sur des données statiques, issues de documents papier ou de déclarations fournies par les emprunteurs. Ces données, souvent obsolètes ou incomplètes, peuvent compromettre la qualité des décisions. Voici quelques-unes des principales limitations :

• Décisions basées sur des informations obsolètes : L’analyse est souvent réalisée sur des relevés bancaires, des fiches de paie ou des avis d'imposition qui datent de plusieurs mois, ne reflétant pas toujours l'état financier actuel de l'emprunteur.
• Processus long et fastidieux : La collecte et la vérification manuelle de documents demandent beaucoup de temps. De nombreux allers-retours sont nécessaires pour obtenir les pièces à jour, ce qui ralentit considérablement le traitement des dossiers.
• Risque de fraude : Le recours aux documents transmis par l'emprunteur ouvre la voie à la fraude documentaire, comme les informations falsifiées ou incomplètes. Les prêteurs doivent se doter d'outils sophistiqués pour identifier les tentatives de fraude, ce qui complexifie davantage le processus.

Ces limitations affectent non seulement la précision des évaluations de crédit, mais aussi la satisfaction client, avec des délais de traitement souvent trop longs.

Open Banking : une solution pour transformer l’analyse de crédit

L'Open Banking, basé sur l'accès sécurisé et le partage des données financières avec le consentement des clients, a le potentiel de révolutionner le crédit decisioning. Grâce à des API ouvertes, les prêteurs peuvent désormais accéder directement aux comptes bancaires de l'emprunteur, offrant une vue instantanée et complète de leur situation financière.

⌛ - Données en temps réel et évaluations précises du risque crédit

L'un des principaux avantages de l'Open Banking est l'accès à des informations financières en temps réel. Cela inclut des données telles que les transactions bancaires récentes, les flux de trésorerie, les dépenses récurrentes (loyer, abonnements, etc.) et les autres engagements financiers de l'emprunteur. Cela permet d'obtenir une vue complète et actualisée de la santé financière d'un particulier ou d'une entreprise.

• Vision consolidée des données financières : Les prêteurs peuvent consulter toutes les données pertinentes de plusieurs comptes bancaires, ce qui permet de calculer plus précisément le ratio revenus/dépenses.
• Évaluation des habitudes de consommation : L'Open Banking permet d'analyser le style de vie financier de l'emprunteur (fréquence et nature des dépenses), offrant ainsi un aperçu plus précis de son comportement financier.

Grâce à cette vision en temps réel, le risque de défaut peut être évalué avec une plus grande précision, réduisant les erreurs liées à l'utilisation de données obsolètes ou incomplètes.

❌ - Réduction de la fraude grâce à des données infalsifiables

Un autre avantage majeur de l'Open Banking est la réduction du risque de fraude. Contrairement aux méthodes traditionnelles qui reposent sur des documents déclaratifs, l'Open Banking permet aux prêteurs d'accéder directement aux données authentifiées par les banques.

• Authentification forte (SCA) : Pour accéder à leurs données via l’Open Banking, les clients doivent effectuer une authentification forte, empêchant ainsi l'usurpation d'identité.
• Données infalsifiables : Les transactions bancaires et les informations de compte sont vérifiées par les institutions bancaires elles-mêmes, éliminant le risque de falsification de documents transmis par l'emprunteur.

Cela permet non seulement de réduire les pertes financières liées aux fraudes, mais aussi de sécuriser davantage le processus de d’octroi de crédit.

⚙️ - Automatisation du crédit decisioning

L'Open Banking permet également d'automatiser une grande partie du processus de crédit decisioning, ce qui améliore l'efficacité des institutions financières tout en réduisant les délais de traitement.

• Collecte automatisée des données financières : Les API d'Open Banking permettent aux prêteurs d'accéder instantanément aux informations financières de l'emprunteur, sans avoir à attendre que celui-ci fournisse manuellement des documents.
• Crédit scoring automatique : Grâce à l'intégration de l'Open Banking avec des outils d'intelligence artificielle (IA) et de machine learning, les prêteurs peuvent analyser rapidement les données collectées et proposer des décisions de crédit en quelques minutes. Cela est particulièrement utile pour les produits de crédit instantané ou les offres comme le Buy Now, Pay Later (BNPL).

Cette automatisation permet non seulement de gagner du temps, mais aussi d'améliorer l'expérience client en accélérant les réponses aux demandes de prêt.

👤 - Évaluation des profils atypiques

Les méthodes traditionnelles de crédit decisioning ont souvent du mal à évaluer correctement les profils non standard, tels que les travailleurs indépendants, les freelances ou les petites entreprises. Ces catégories d'emprunteurs, aux revenus souvent irréguliers, sont souvent rejetées ou mal évaluées en raison de la difficulté à mesurer leur solvabilité.

L'Open Banking change la donne en permettant une évaluation plus complète des flux financiers de ces emprunteurs. En ayant accès à leurs comptes bancaires et à leurs transactions en temps réel, les prêteurs peuvent obtenir une vue plus précise de leur situation financière.

• Revenus variables, mais réguliers : L’Open Banking permet d’identifier des sources de revenus irréguliers mais stables, ce qui permet d’évaluer la capacité de remboursement avec plus de nuances.
• Comportement financier responsable : Même avec des revenus variables, les données bancaires peuvent montrer une gestion financière saine (paiements réguliers, absence de dettes, etc.).

📝 - Personnalisation des offres de crédit

Grâce à l'accès à des données plus détaillées et plus fines, l'Open Banking permet également de personnaliser davantage les offres de crédit. Les prêteurs peuvent ajuster les conditions du prêt en fonction des caractéristiques financières uniques de l'emprunteur, comme son capacité de remboursement et ses flux de trésorerie.

• Taux d'intérêt ajusté : En analysant de manière plus précise le profil financier d'un emprunteur, les prêteurs peuvent offrir des taux d'intérêt mieux adaptés à son niveau de risque.
• Conditions de remboursement flexibles : En fonction des flux de trésorerie de l'emprunteur, les conditions de remboursement peuvent être modulées, ce qui améliore l’expérience emprunteur tout en optimisant la rentabilité du prêteur.

Défis et opportunités de l'Open Banking dans le crédit decisioning

Malgré ses avantages, l'adoption de l'Open Banking pour le crédit decisioning n'est pas exempte de défis. Les principales préoccupations concernent la sécurité des données et la confidentialité.

• Sécurité des données : Le partage de données financières sensibles nécessite une protection maximale pour éviter les cyberattaques ou les violations de données. Les institutions financières doivent se conformer aux réglementations strictes comme le RGPD et la DSP2 en Europe, garantissant que les données sont utilisées avec le consentement explicite de l’emprunteur.
• Confidentialité et confiance : Les emprunteurs doivent être assurés que leurs données ne seront pas utilisées à mauvais escient. Les institutions doivent veiller à instaurer une relation de confiance et à respecter les normes de confidentialité.

Malgré ces défis, l'Open Banking présente des opportunités significatives pour transformer durablement l’analyse du risque emprunteur. En intégrant cette technologie avec des outils d'analyse avancée, comme le machine learning et l'IA, les prêteurs peuvent adopter des approches plus prédictives et améliorer la précision de leurs décisions en matière de crédit.

L’Open Banking est en train de redéfinir le crédit decisioning, offrant aux institutions financières des données enrichies et en temps réel pour évaluer plus précisément les risques et améliorer l’expérience client. En réduisant les délais de traitement, en automatisant les décisions et en évaluant de manière plus juste les profils atypiques, l'Open Banking permet de répondre aux besoins d’un marché en pleine mutation. Toutefois, la sécurité et la confidentialité des données doivent rester au cœur des préoccupations pour garantir une adoption généralisée et durable de cette technologie. Prêt à transformer votre processus de crédit decisioning ? Contactez nos experts pour une démonstration gratuite de la solution.