Dans le climat économique actuel, un accès facile et rapide au crédit est plus nécessaire que jamais. Cependant, des millions de particuliers et de petites entreprises sont encore victimes d’exclusion financière et ne peuvent pas bénéficier des solutions de prêt dont ils ont besoin. L’open banking, ainsi que sa prochaine évolution, l’open finance, et les technologies émergentes, comme l’intelligence artificielle (IA), sont sur le point de transformer ce paysage, offrant des solutions de prêt plus inclusives, précises et sécurisées.
Ces nouveautés permettent également aux banques d’améliorer leurs processus d’évaluation des risques, réduisant le pourcentage de prêts non performants en fournissant une image plus claire de la situation financière réelle d’un client. Pour les prêteurs, il s’agit d’une opportunité non seulement d’élargir leur base d’emprunteurs solvables, mais aussi de contribuer à réduire les inégalités d’accès au crédit.
L’exclusion financière dans l’UE et au Royaume-Uni
Malgré les efforts déployés pour résoudre les problèmes liés à l’exclusion financière, un nombre important de personnes n’a toujours pas accès aux systèmes traditionnels de services financiers. Au Royaume-Uni, plus de 5 millions de personnes sont considérées comme “invisibles au crédit”, notamment de nombreux jeunes adultes sans historique de crédit suffisant pour accéder aux services financiers classiques. En Europe, 24,5 % des jeunes de 15 à 29 ans sont exposés au risque de pauvreté ou d’exclusion sociale.
Ces personnes financièrement exclues sont souvent celles qui se situent en dehors des systèmes de crédit traditionnels. Par exemple :
- Les jeunes qui n’ont pas encore eu l’occasion de constituer un historique de crédit
- Les immigrants qui sont nouveaux dans un pays et qui peinent à établir des scores de crédit locaux
- Les personnes qui vivent loin des banques physiques et n’utilisent pas les services bancaires en ligne ou mobiles
- Les travailleurs indépendants sans source de revenus régulière, constante ou stable
Les PME, essentielles à la croissance économique, rencontrent également fréquemment des difficultés pour accéder aux prêts. Contrairement aux grandes entreprises, elles manquent souvent de registres financiers cohérents, ce qui rend difficile l’obtention de crédit par des méthodes traditionnelles. En effet, près de la moitié des PME européennes considèrent les prêts bancaires comme inaccessibles.
Pourquoi les prêteurs ignorent-ils ces emprunteurs potentiels ?
Pourquoi tant d’emprunteurs potentiels, qu’ils soient particuliers ou PME, sont-ils laissés de côté par les prêteurs ? En partie, cela est dû aux méthodes traditionnelles d’évaluation du crédit qui ne tiennent pas compte des comportements financiers non traditionnels, conduisant à des évaluations de risque inexactes. Ces méthodes s’appuient fortement sur les données financières historiques, qui peuvent ne pas refléter pleinement la santé financière actuelle de l’emprunteur. De plus, la façon dont ces données sont partagées – souvent par des moyens non sécurisés comme des PDF ou des fiches de paie – ouvre la porte à la fraude et ne tient pas compte des dépenses réelles d’un client.
Ce défi souligne la nécessité d’une nouvelle approche de l’évaluation du risque de crédit – une approche qui adopte les technologies émergentes comme l’open banking. L’open banking exploite non seulement des sources de données plus inclusives, mais garantit également que les données sont partagées de manière sécurisée, via des API transparentes qui protègent les informations des clients contre toute exposition à des parties non autorisées.
L’open finance et FiDA : La prochaine évolution de l’open banking en Europe
L’open banking aide à combler ces lacunes en fournissant aux prêteurs des données financières plus précises et en temps réel, facilitant l’accès au crédit tant pour les particuliers que pour les PME.
L’open banking est à l’avant-garde du secteur bancaire depuis 2018, suite à l’introduction de l’Open Banking Implementation Entity (OBIE) au Royaume-Uni et de la directive révisée sur les services de paiement (PSD2) en Europe. Ces cadres réglementaires exigent des banques qu’elles partagent en toute sécurité les données financières avec des fournisseurs tiers, avec le consentement du client, via des API, favorisant ainsi une plus grande transparence et innovation.
Avec la transition vers les réglementations PSD3 et PSR – un nouvel ensemble de règles européennes qui s’appuie sur PSD2 – l’accent est mis davantage sur le renforcement de la sécurité, de la transparence et de l’intégration de l’open banking avec des écosystèmes financiers plus larges, tout en abordant les obstacles clés à une expérience utilisateur (UX) et un parcours client fluides.
En outre, le cadre Financial Data Access (FIDA), introduit en 2023, soutient l’expansion de l’open finance, allant au-delà des simples comptes bancaires pour inclure des données provenant de l’épargne, des investissements, des pensions et des assurances. Ce champ d’application élargi permet aux prêteurs d’accéder à un éventail plus large de comportements financiers, améliorant l’exactitude et l’équité des évaluations de crédit et des prises de décision, même si le cadre est encore en discussion par les législateurs européens.
Ensemble, ces changements réglementaires permettent la connectivité de l’open banking, permettant aux banques d’améliorer leurs connaissances en matière de crédit, d’offrir des produits financiers plus inclusifs et de fournir une évaluation plus précise de la solvabilité des particuliers et des PME.
L’IA et l’octroi de crédits basé sur les données
L’open banking et l’open finance se reposent sur un vaste éventail de données clients. Ces données permettent aux institutions de prêt de s’évaluer la solvabilité des emprunteurs par une analyse la plus à jour possible. Cependant, analyser ces données n’est pas une tâche facile. Cela nécessite des technologies avancées d’apprentissage automatique (ML) et d’IA.
Selon une étude menée par McKinsey, de nombreuses institutions financières adoptent déjà ces technologies. En 2023, au moment où l’étude a été réalisée, 20 % des cadres supérieurs du risque de crédit avaient déjà mis en œuvre au moins un cas d’utilisation d’IA générative dans leurs organisations, et 60 % supplémentaires prévoyaient de le faire dans l’année.
Les institutions financières traditionnelles et les nouveaux entrants du secteur exploitent avec succès la technologie de l’IA pour l’évaluation des risques et la notation de crédit. Barclays, par exemple, a intégré des solutions basées sur l’IA pour évaluer la solvabilité des petites entreprises et des particuliers. En analysant un éventail plus large de données clients, notamment les données financières en temps réel, plutôt que de s’appuyer uniquement sur les scores de crédit traditionnels, Barclays offre des produits de crédit plus personnalisés aux PME mal desservies et aux personnes ayant des antécédents de crédit limités.
Revolut utilise l’IA pour offrir des produits de prêt personnalisés à ses clients, développant des modèles dynamiques de notation de crédit qui prennent en compte des données en temps réel telles que l’historique des transactions et les habitudes de dépenses. Cela permet des évaluations de crédit plus inclusives pour les utilisateurs ayant un historique de crédit limité ou inexistant.
Des technologies telles que l’IA et le ML permettent aux institutions de prendre des décisions plus rapides et plus précises, réduisant la dépendance aux modèles obsolètes et élargissant l’accès au crédit pour un éventail plus large de particuliers et d’entreprises. Avec la technologie et l’open banking travaillant en tandem, le secteur financier est prêt à redéfinir comment le crédit est évalué, garantissant que les prêts sont basés sur une compréhension plus profonde de la véritable situation financière de chaque emprunteur.
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