Intelligence artificielle : un changement de paradigme pour le risque crédit
Capable de produire des analyses fines, en suivant un nombre de critères important, les machines ont une meilleure capacité pour extraire des tendances dans un flux de données que le cerveau humain.
"On a toujours fait comme ça…", un refrain assez courant dans de nombreuses industries, qui une fois ancré, empêche souvent les entreprises de sortir de leur zone de confort et annihile tout effort pour évoluer, voire s’améliorer.Cela est encore plus vrai lorsqu’il est question de risque crédit. Certaines définitions le présentent comme un centre de coûts n'ayant aucune valeur ajoutée. Il est pourtant nécessaire à l’activité de l’entreprise. C'est une partie inhérente au financement inter-entreprises qui doit être reconnue à sa juste valeur. Considérer le risque crédit sous un nouveau jour et accepter que l'innovation puisse faire évoluer cette industrie est absolument nécessaire. Au lieu de s'en tenir à des pratiques immuables, il est judicieux d’accepter le fait que l’intelligence artificielle (IA) permettra de propulser tout le secteur vers l'avenir. Il ne s’agit pas simplement d’ajouter des chevaux à l’attelage, mais de mettre en œuvre un moteur à explosion.
L’intelligence artificielle, de l’huile dans tous les rouages
L’IA traîne dans son sillage de nombreux fantasmes. Il est pourtant simplement question de programmes informatiques capables de produire automatiquement des fonctions cognitives. Dans ses applications pratiques, il s’agit surtout d’automates pouvant s’adapter à des situations non initialement prévues par les ingénieurs les ayant conçus. Ainsi, un robot devra pouvoir adapter son comportement dans des terrains sur lesquels il n’a jamais opéré en s’appuyant sur des expériences ou des connaissances issues d’expériences passées.Sans IA, quand un process automatique rencontre une "anomalie", il attend l’intervention d’un être humain. Par exemple, le reformatage d’un fichier à intégrer dans une base. Au contraire, doté d’une IA entraînée, l’automate saura s’adapter, jusqu’à récupérer des données directement dans un email, dans des fichiers structurés (chaque fois différemment) par vos clients ou dans un PDF, et même, au sein d’un chat sur Messenger.
Les algorithmes sont aujourd’hui capables de suivre une information concernant un domaine, une société, un comportement… directement sur Internet. Bien conçus et/ou entraînés, ils peuvent donner une tendance générale de perception par les internautes sur un thème donné.Capable de produire des analyses fines, en suivant un nombre de critères important, les machines ont une meilleure capacité pour extraire des tendances dans un flux de données que le cerveau humain. Là où l’être humain peut suivre près de sept indicateurs, la machine en suivra sans fléchir plusieurs centaines et sera plus rapide à dévoiler un risque de fraude ou une tendance de fond sur un secteur d’activité.
Les machines peuvent trouver des corrélations que nos cerveaux d’humains, encombrés de préjugés, ne savent pas détecter. L’IA permet d’automatiser les process jusqu’à la plupart des décisions, telles que l’octroi d’une limite de crédit. L’IA est capable de restituer en langage naturel les raisons de sa prise de décision, et cette décision est elle-même auditable, bien que les algorithmes ne soient pas entièrement déterministes (tout au moins au sens de notre capacité de perception de leur raisonnement).
De la conserverie de données aux éoliennes de l’information financière
Rarement capable d’évaluer le risque seul, jamais capable de s’assurer seul contre ce risque, l’entrepreneur qui choisit de gérer le risque de crédit se voit contraint de se tourner vers un tiers, vers un assureur qui, disposant d’outils d’évaluation ainsi que de fonds de garantie, pourra l’accompagner.La gestion de risque de crédit peut être perçue par les commerciaux, quand elle est mise en place, comme le frein du business, le poids anti-croissance. Quant à l’assureur-crédit, il est, quant à lui, perçu comme l’institutionnel aux process lourds, administratifs et frustrants, réclamant moult paperasses, fussent-elles électroniques. C’est notablement pénible au moment de gérer un sinistre, c’est-à-dire quand il faudrait se concentrer sur le pilotage pour traverser la tempête plutôt que de gérer de l’administratif.Accompagner le client avec des produits adaptés à sa croissance
Le risque de crédit est pourtant, comme on l’a vu, un simple corollaire du financement inter-entreprises, c’est l’un des moteurs financiers principaux de la chaîne de valeur dans laquelle s’inscrit l’entreprise, une forme de "funding" mutuel. Pour faire fonctionner ce moteur, il faut être capable d’évaluer ses interlocuteurs, pour leur offrir un financement par le crédit qui leur soit adapté.Amasser des données dans un silo a permis aux assureurs en général, aux assureurs-crédit en particulier, de se démarquer de la concurrence depuis des décennies.Grâce à l’étude de ces données, il leur est possible à la fois d’affiner leur perception du risque et de proposer des prix et des produits plus adaptés à leurs clients.A la suite de la mise en place de la RGPD (règlement européen sur la protection des données personnelles), le paradigme de la donnée, propriété de celui qui l’a récoltée, est tombé. La donnée appartient à celui qui l’a émise, tout au moins pour la donnée personnelle, et l’extension à d’autres types de données est à l’étude au niveau de la Commission européenne.
Ce modèle repose sur l’idée que notre "moi" électronique est une extension de notre "moi physique". Il peut assez aisément se transposer à la personne morale.Dans ce cas, la donnée financière sur votre entreprise vous appartient (même si la loi vous impose de la rendre publique) et les modèles d’accès à cette information vont dès lors subir des transformations.Tout comme l’information qui s’est libérée grâce à Internet, emmenant de profonds changements dans la fonction journalistique, les mouvements open data, couplés avec les changements de paradigmes sur la propriété de la donnée et le réveil du deep learning après une grosse décennie de sommeil, vont changer le métier de l’assurance-crédit.L’accès à cette donnée est transformé et simplifié. L’exploitation de cette donnée requiert de moins en moins d’expertise, le savoir et son application reposent en effet de plus en plus sur des automates intelligents.Utiliser cette combinaison de libération des données avec l’IA permet de produire des services de conseil et d’accompagnement. Pour se démarquer, il faut alors inventer de nouveaux services à destination des clients. Il s’agit donc de perdre l’habitude de voir la donnée comme un trésor de l’entreprise, d’envisager de la partager avec ses propres concurrents, afin de :
• Disposer d’un panel de données élargi pour construire de nouveaux modèles
• Refocaliser les efforts de l’entreprise sur la production de valeur plutôt que sur la protection d’un trésor
• Refocaliser les efforts de l’entreprise sur la production de valeur plutôt que sur la protection d’un trésor
En partageant les données de profils d’entreprises plutôt que de garder son trésor sous haute protection, l’assureur peut alors se spécialiser dans le pilotage de chaîne de valeur, en surveiller la santé, proposer des palliatifs dans les situations difficiles, optimiser le financement inter-entreprises de cette chaîne pour en améliorer la performance. Enfin, l’assureur et le credit manager se concentrent sur la valeur qu’ils peuvent apporter au marché. Le flux de données, c’est l’énergie disponible.
L’assureur se doit de capter cette énergie pour produire les moteurs du financement de l’entreprise. Gérer le risque de crédit ne se borne pas à "scorer" une société et à allouer une limite de crédit, c’est également pouvoir jouer sur les délais de paiements, les stratégies de désengagement, la transaction elle-même et sa criticité… Autant de variables que l'augmented risk analyst (ARA) pourra suivre et accompagner avec aisance et efficacité.