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Et si la Science des données ou « Data Science » permettait de prévenir les risques d’impayés ?

Afin d’économiser la trésorerie et le besoin en fonds de roulement de l’entreprise, le gestionnaire de crédit ou « Crédit Manager » doit anticiper et prévenir le risque de défaillance, c’est-à-dire le risque d’impayés. En plus de prendre les « bonnes décisions » face aux problématiques financières, le Crédit Manager doit également définir les scoring / rating les plus pertinents afin d’attribuer des notes clients et des crédits internes pour suivre et prévenir le risque de factures impayées. Pour aller plus loin, un gestionnaire de crédit ou « Credit Manager » doit aujourd’hui pouvoir aller au-delà des informations financières traditionnelles pour s’adapter aux signaux faibles émis par ses clients (messages d’alerte de faible intensité pouvant envoyer des tendances majeures).

L’émergence du Big Data (en particulier la Science des données ou « Data Science » en anglais) a maintenant changé les règles du jeu. Ces disciplines offrent la possibilité d’utiliser de grandes quantités de données et d’en extraire des signaux faibles pour identifier les changements de comportement, les  indicateurs d’insatisfaction … peuvent être convertis impayés… Les scientifiques des données ou « Data Scientists » en anglais et les rapports de données intelligents ou « Smart Data Reporting » progresseront-ils dans la lutte contre la fraude afin de prévenir les risques non payés ?

Prévenir les risques d’impayés de nos jours

Prévenir les risques d’impayés repose sur trois piliers clés qui peuvent être combinés en amont :

  • la création d’une notation,
  • la gestion d’un encours par client,
  • l’assurance-crédit.

A toutes les étapes, notre logiciel de recouvrement Eloficash intervient. Le Credit Manager doit pouvoir construire une notation par client en mixant des scoring de solvabilité de sociétés financières tierces (réactualisés à des périodes définies) et des ratings internes (remontée terrain, changement de comportements) et la suivre au jour le jour. Il doit également établir un encours par client en définissant précisément un montant et une période, et cela de manière collégiale, en impliquant les collaborateurs concernés dans la relation client. Le workflow de validation de Covline prend ici toute son importance. L’assurance-crédit peut également être une solution pour se en partie prévenir les risques d’impayés ; Eloficash suit « en temps réel » les créances et les créanciers. Notre logiciel de gestion des encaissements garantit au Credit Manager de suivre au quotidien son risque client et le prévenir au mieux.

Prévenir les risques d’impayés dès demain

Aujourd’hui, dans de nombreux domaines tels que le marketing et la santé, la détection de signaux faibles pour analyser les comportements et prévenir les risques impayés s’est avérée être la norme et se développe également dans les secteurs de la banque et des assurances. Face à des données hétérogènes provenant de sources diverses (réseaux sociaux, revues après-vente), comment le gestionnaire de crédit ou Credit Manager peut-il extraire « l’essence » de son travail ?

Au carrefour du big data et du machine learning, la science des données intervient pour multiplier et accélérer l’intersection des données, extraire des données de données intelligentes (données intelligentes) grâce à des algorithmes, et les modéliser pour obtenir des risques prévisibles . Cette interprétation et même cette évaluation des données internes et externes de la cible doivent être réalisées par des experts en algorithmes et statistiques complexes (comme les data scientists) et appuyées par des solutions d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique. Notre logiciel de recouvrement Elofiscash est prêt à saisir des données intelligentes pour faciliter la prise de décision et optimiser la gestion des risques des gestionnaires de crédit ou Credit Managers. La solution logicielle parfaite pour prévenir les risques impayés …

Prévention des risques d’impayés : fin de l’intervention humaine ?

Nous pensons que la Science des données ou « Data Science » sera l’un des éléments clés de la prévention des risques d’impayés à l’avenir et sera également une condition nécessaire dans le domaine du Credit Management. Afin de distinguer le « bruit » des signaux fiables, nous pensons également que la technologie ne remplacera pas l’intuition humaine des gestionnaires de crédit ou «  Credit Manager », difficilement traduisible dans des outils, pour détecter les risques et prendre les meilleures décisions. Et surtout en Europe, comment le Credit Manager va t’il pouvoir allier l’IA, le Big Data, le Smart Data et le RGPD qui restreint l’exploitation des données personnelles ?

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