Crédit : les big data profitent aussi aux emprunteurs

Pour le commun des mortels, obtenir un crédit n’est pas toujours chose aisée. Surtout lorsque c’est la première fois. Mais ceci pourrait évoluer avec l’apport des big data. En effet, des sources d’information non traditionnelles, telles que l’analyse des réseaux sociaux intègrent les processus de décision, ouvrant la porte aux primo-emprunteurs tout en offrant de nouvelles garanties aux prêteurs.

Et si vos bulletins scolaires vous permettaient d’obtenir plus facilement un crédit ? C’est, en gros, l’idée à la base du modèle économique du prêteur en ligne Upstart. Selon Paul Gu, co-fondateur de cette société de crédit qui vise les jeunes diplômés, les notes obtenues à la fac fournissent une bonne indication pour prédire les capacités de remboursement de candidats généralement mis à l’écart par les établissements traditionnels, en raison du manque de données sur leur passé financier. Une approche gagnant-gagnant puisque les défauts de paiement constatés par Upstart demeurent en-deçà des prévisions.

Cet exemple illustre assez bien les nouvelles possibilités offertes par l’analyse de données en termes d’aide à la décision pour les créanciers. Un apport des big data qui bénéficie également aux emprunteurs potentiels en améliorant leurs chances grâce à la diversification des sources d’information. Assumer son loyer, payer ses factures à temps ou remplir ses obligations après plusieurs prêts sur salaire sont autant d’indications positives que les nouveaux modèles de décision peuvent intégrer pour affiner le profil des candidats, souligne Naeem Siddiqi, expert en gestion du risque de crédit chez SAS. Certains prêteurs se tournent aussi vers les réseaux sociaux pour vérifier si les demandeurs sont en relation avec des mauvais payeurs ou des fraudeurs, sources de risque accru. Moralité : pour augmenter son score de crédit, il vaut mieux avoir de bonnes notes que de mauvaises fréquentations !

Lire l’article (en anglais)

En complément :

Un article sur les réseaux sociaux et les big data comme nouvelles techniques pour accorder des crédits

et un autre (en anglais) sur la relation entre prêteur et emprunteur bouleversée par l’analytique.

À lire sur Business Analytics Info :

« Les nouveaux modèles de calcul d’un score de crédit » et

« Le secteur financier évalue la solvabilité des emprunteurs sur les réseaux sociaux »