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Le Deep Learning se déploie dans le Credit Management.

Problématique :

Capable d’appréhender des millions de données structurées ou non et de les synthétiser en scores, le machine learning accompagne aujourd’hui le Credit Manager « Augmenté » dans la création d’observatoire des comportements de paiement, dans des prévisions et des relances toujours plus poussées. Et demain, le deep learning voire à terme l’IA forte va t-il remplacer ou faire grandir le Credit Manager ?

Réponse ELOFICASH :

L’une des priorités de la solution logicielle de gestion du poste clients ELOFICASH est d’automatiser au maximum les tâches afin que le Credit Manager «Augmenté » puisse se concentrer sur l’analyse, les prévisions et l’optimisation de l’expérience cash, demandant intelligence émotionnelle et relationnelle. L’intégration du deep learning en 2021 dans la solution Eloficash ouvrira au Credit Manager de nouvelles possibilités, au delà de ses missions actuelles.

Pourquoi le deep learning se développe t-il dans la finance et surtout dans le credit management ? Face à l’explosion des données, l’envol de l’Open Data et du Big Data, le Credit Manager doit identifier les actions les plus pertinentes à mettre à œuvre pour optimiser son risque client et générer du cash. Comment détecter les signaux faibles dans des millions de données journalières ? Seuls, les algorithmes de deep learning peuvent analyser, au delà de la capacité humaine, un volume exponentiel d’informations, et en particulier de données non structurées comme des comportements, les interpréter et les traduire en scores pour faciliter les prises de décision.

Pour simplifier au maximum le concept de deep learning, on peut le considérer comme une technologie d’apprentissage et de classification de l’intelligence artificielle, basée sur des réseaux de neurones artificiels. Concrètement, elle se traduit par des algorithmes automodifiables, à partir de données structurées et non structurées, susceptibles d’apprendre et de comprendre les situations. Cette méthode, remontant à la fin des années 80, connaît aujourd’hui un essor sans précédent, grâce à la puissance des ordinateurs actuels et de la masse de données accessible, pour une gestion algorithmique plus poussée et efficace.

Sa première application dans le Credit Management se trouve aujourd’hui dans la mise en place d’un observatoire des comportements de paiement des clients et dans les prévisions d’encaissements, d’impayés, etc. Nul limité dans sa capacité de traitement et d’analyse des données, le deep learning permet, par exemple, de détecter les comportements de clients, légitimes ou non, qui mènent à un impayé, donc révéler les signaux faibles d’un risque d’impayé voire d’une perte. Fort de cette dimension d’auto-apprentissage, le deep learning, dans l’analyse comportementale, permet de hiérarchiser l’information, l’évaluer et lui assigner un traitement adéquat. Par exemple, un comportement de risque à signal faible fait l’objet d’une alerte auprès du Crédit Manager afin que ce dernier soit pro-actif et agisse. Et ce n’est qu’un début, le deep learning, intégré dans un workflow de gestion du poste client devrait étendre son spectre à l’élaboration de notifications et d’alertes toujours plus personnalisés, selon l’observation et le cumul des expériences « terrain » gagnantes.Dans une échéance de 5 ans, le deep learning, avec une IA forte, va se généraliser dans toutes les décisions et actions du Credit Manager. Une gestion 100% automatisée des actions administratives et opérationnelles sera possible. L’esprit critique et l’intelligence émotionnelle et relationnelle du Credit Manager seront mis à contribution pour trouver le juste équilibre entre le recouvrement automatique et le maintien de bonnes relations commerciales. La data et le deep learning vont transformer en profondeur le métier du Credit Manager, qui n’aura plus seulement un profil de financier ; il devra avoir des compétences commerciales, relationnelles et analytiques comme un futur Directeur de la relation client.

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