La gestion des risques dans le secteur du crédit : Entretien avec Timur Bugaevskiy, responsable du Data Science Lab

Nous sommes ravis d'accueillir Timur Bugaevskiy, directeur de Data Science Lab, une division du groupe Space Crew Finance, en tant qu'invité spécial aujourd'hui. 

Data Science Lab, une division du groupe Space Crew Finance.

Dans cette interview, nous examinerons comment nos partenaires initiateurs de prêts sélectionnent méticuleusement les bénéficiaires de prêts appropriés, les technologies innovantes qu'ils utilisent et les raisons pour lesquelles investir dans le secteur des prêts, même dans les pays en développement, peut s'avérer très lucratif.

Bonjour, Timur ! Nous vous remercions sincèrement d'avoir accepté de nous faire part de vos réflexions sur la gestion des risques. Pour commencer, pourriez-vous souligner les principaux défis auxquels est confrontée la gestion des risques dans le secteur des prêts ?

Hi ! Merci de m'avoir invité. Je suis toujours enthousiaste à l'idée de parler de mon travail. En ce qui concerne notre activité, j'aimerais vous présenter les défis suivants :

Merci de me recevoir, je suis toujours enthousiaste à l'idée de discuter de mon travail.

Tout d'abord, nous sommes confrontés à lafraude, qui comprend l'accès non autorisé aux comptes des clients ou la falsification de documents. Nous examinerons plus en détail les mesures que nous avons mises en place pour prévenir de telles situations dans la suite de notre discussion.

Finalement, nous sommes confrontés à des fraudes.

Deuxièmement, nous sommes confrontés au défi de s'adapter aux changements de législation et aux exigences des applications pour les plateformes comme Play Market et App Store.

Un autre défi découle de ladisponibilité limitée des données pour des évaluations complètes de la solvabilité des clients. Il s'agit notamment de l'accès restreint aux registres de l'État (tels que les passeports, les dossiers de revenus et les adresses) et aux informations des bureaux de crédit pour les institutions financières.

En outre, les perceptions négatives entourant les sociétés financières et de recouvrement dans le domaine public créent l'illusion que les dettes ne peuvent pas être remboursées.

Enfin, l'environnement de marché volatile influencé par les concurrents, les conditions politiques et les fluctuations économiques pose des risques. Pour gérer efficacement ces risques, nous nous appuyons sur des conditions de produit stables et sur des indicateurs clés de performance (ICP) essentiels qui constituent la base des tableaux de bord et nous permettent d'expérimenter diverses approches en matière de décisions de crédit.

La Banque européenne d'investissement (BEI) est une institution financière internationale.

Les points que vous avez décrits sont assez impressionnants ! Pourriez-vous préciser les méthodes et les outils que vous utilisez pour évaluer et gérer les risques au sein de vos entreprises ?

Nous tirons parti de notre vaste expérience sur différents marchés tels que l'Ukraine, le Viêt Nam, le Sri Lanka et la Pologne, ce qui nous permet d'évaluer les risques rapidement et efficacement. Bien que nous puissions être confrontés à des limitations en termes de données quantitatives et statistiques pour l'analyse lorsque nous entrons sur de nouveaux marchés, nous construisons notre processus de prêt sur la base de l'expérience d'autres pays. En outre, nous faisons activement appel à des spécialistes locaux pour intégrer les nuances et les caractéristiques propres à chaque pays.

Pour accélérer nos progrès, nous recherchons des options d'externalisation locales pour des modèles prêts à l'emploi et efficaces. Nous concluons des accords avec des fournisseurs de services de vérification des données, tant au niveau local (opérateurs de téléphonie mobile et plateformes de paiement) qu'au niveau mondial (contrôle de la validité des courriels, par exemple). Dans un premier temps, nous commençons nos opérations par l'émission de petits prêts en recourant à la souscription manuelle. Grâce à des durées de prêt courtes, nous accumulons rapidement des statistiques internes, ce qui nous permet de développer nos propres modèles de notation pour l'évaluation des emprunteurs.

Notre objectif est de cultiver un portefeuille d'emprunteurs fiables, en commençant par des prêts promotionnels de petits montants, sans aucun intérêt. Au fil du temps, nous augmentons progressivement le montant du prêt pour les clients ayant un historique de paiement positif. Simultanément, nous fidélisons nos clients en leur offrant des primes et des options pratiques de restructuration de leur dette.

En outre, nous améliorons et optimisons en permanence notre stratégie de recouvrement grâce à l'expertise de nos employés compétents.

Supposons qu'un emprunteur potentiel vous ait contacté. Pourriez-vous nous expliquer en détail le processus de validation de la demande ?

Bien sûr ! Lorsqu'il s'agit de valider la demande d'un emprunteur, nous avons mis en place un processus complet pour garantir une évaluation approfondie et atténuer les risques.

Voici un aperçu des étapes à suivre:

La validation de la demande d'un emprunteur est un processus complet qui garantit une évaluation approfondie et une réduction des risques.

Nous commençons par procéder à une identification en ligne, qui implique une vérification vidéo de l'identité et des documents du client. Cette étape garantit que la demande est remplie personnellement par le client, ce qui réduit le risque de fraude par le biais de faux documents ou d'identités volées.

En suite, nous vérifions la conformité de la demande avec les exigences en matière de risque public. Cela comprend l'évaluation de facteurs tels que l'âge du client, sa situation professionnelle, l'absence de prêts actifs auprès de notre société et un historique de crédit positif pour des prêts antérieurs.

La demande est ensuite vérifiée pour s'assurer qu'elle est conforme aux exigences de risque public.

En outre, nous effectuons des vérifications dans des bases de données internes et externes afin d'identifier toute information négative ou incohérence. Ces vérifications nous aident à éliminer les emprunteurs peu fiables et à minimiser le risque d'activités frauduleuses.

Pour valider davantage la demande,nous collectons des données externes à partir de diverses sources, telles que les bureaux de crédit, les opérateurs de téléphonie mobile, les partenaires de paiement et les banques. Ces données fournissent des informations précieuses sur la solvabilité du demandeur et nous aident à prendre des décisions éclairées.

Nous utilisons un processus de notation, à l'aide d'un modèle mathématique, pour évaluer la solvabilité du client et calculer la probabilité de défaut de paiement du prêt.

Pour prévenir la fraude, nous’avons mis en place de solides mesures de lutte contre le risque de fraude. Ces mesures comprennent des règles et des contrôles visant à détecter et à prévenir les tentatives de fraude, telles que l'utilisation de données authentiques provenant de clients solvables dans de fausses demandes.

En outre, nous avons établi des lignes directrices pour calculer le budget du client et déterminer le montant optimal du prêt. Ces lignes directrices tiennent compte de divers facteurs afin de garantir un prêt responsable et de proposer des contre-offres adaptées à la situation financière du client.

Dans certains cas, nous pouvons également effectuer une souscription manuelle, ce qui implique un contact personnel avec le client et les tiers concernés (lorsque la loi le permet). Cela nous permet de recueillir des informations supplémentaires, de vérifier les données relatives à l'emploi et de nous assurer de l'exactitude des détails de la demande.

Enfin, nous vérifions la propriété du compte sur lequel le prêt sera versé. Cette vérification peut être effectuée à l'aide d'outils automatisés ou manuellement par nos souscripteurs, ce qui garantit que les fonds sont dirigés vers le bénéficiaire prévu.

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En suivant ce processus de validation méticuleux, nous visons à prendre des décisions de prêt éclairées et responsables tout en minimisant les risques associés à la fraude et à la défaillance.

Quels sont les facteurs que vous utilisez pour déterminer le risque d'approbation d'un prêt ?

Nous utilisons autant de caractéristiques que possible qui peuvent décrire la solvabilité du client. Les informations personnelles, y compris le salaire, ainsi que les antécédents en matière de crédit jouent un rôle essentiel. En conséquence, nous utilisons des centaines de caractéristiques qui, grâce à l'apprentissage automatique, créent une prévision de la probabilité de rendement de chaque prêt.

Comment établissez-vous les critères d'approbation d'un prêt ?

Le processus d'approbation des prêts comprend 2 éléments principaux : la vérification du client et l'évaluation du remboursement du prêt.

La vérification du client implique une combinaison de contrôles automatisés et manuels effectués par notre équipe de souscription. Le niveau d'automatisation dépend de la disponibilité des données officielles. Plus les données sont complètes, plus le niveau d'automatisation est élevé.

L'évaluation du remboursement des prêts, en revanche, est entièrement automatisée et repose sur des modèles d'apprentissage automatique. L'objectif est de trouver un équilibre entre la maximisation du volume du portefeuille de prêts et la minimisation des défauts de paiement. Nos modèles d'apprentissage automatique jouent un rôle crucial dans ce processus d'évaluation.

Utilisez-vous l'IA pour l'évaluation et le contrôle du risque de crédit ? Dans l'affirmative, pourriez-vous nous donner des détails précis ?

Dans le domaine de la gestion du risque de crédit à la consommation, nous avons effectivement utilisé des techniques d'apprentissage automatique pour améliorer nos processus de prise de décision en matière de prêt. Cela implique le développement de divers modèles de notation à l'aide de Python.

En outre, nous tirons parti des capacités de vision artificielle pour la reconnaissance et la validation des documents. Cela inclut la comparaison automatisée des traits du visage sur les documents officiels avec les selfies correspondants.

Quelles sont les méthodes mises en œuvre pour évaluer la solvabilité des emprunteurs ?

La solvabilité des emprunteurs est évaluée à l'aide de plusieurs méthodes, dont :

• Modèle de score par défaut : Nous utilisons un modèle de score de défaut qui évalue la probabilité qu'un emprunteur ne rembourse pas son prêt.

• Les modèles de score de défaut sont les suivants

• Vérification des antécédents de crédit : Nous vérifions les antécédents en matière de crédit, tant au sein de notre organisation qu'auprès de nos partenaires, chaque fois que les informations du bureau de crédit (CBI) sont disponibles.

• Calcul de la charge de crédit : Nous calculons la charge de crédit du client en tenant compte de facteurs tels que le ratio paiement/revenu (PTI) et le ratio dette/revenu (DTI).

  La charge de crédit du client est calculée en fonction de facteurs tels que le ratio paiement/revenu et le ratio dette/revenu.

• Souscription : Notre processus de souscription implique des contrôles approfondis par des vérificateurs afin de vérifier les informations fournies par l'emprunteur.

  La souscription est un processus qui consiste à vérifier les informations fournies par l'emprunteur.

Pouvez-vous nous en dire plus sur la souscription et son rôle dans vos processus ?

La souscription joue un rôle essentiel dans nos opérations. Nous utilisons des unités opérationnelles locales pour vérifier les demandes, en particulier dans les cas où il n'est pas possible de mettre en place un processus de décision de crédit entièrement automatisé ou lorsque des vérifications manuelles sont nécessaires pour prévenir la fraude et traiter les demandes dans la "zone grise". Dans de tels cas, le système se charge de calculer le montant du prêt et de vérifier la solvabilité du client.

Les vérificateurs travaillent sur la base des alertes générées par notre système de risque. Leur expertise et leur logique humaine sont inestimables pour vérifier les informations relatives à l'emprunteur. Leur principale responsabilité consiste à appeler les clients et les tiers concernés, dans le respect des politiques de confidentialité et des réglementations relatives au stockage et au transfert des données de contact. Ces appels visent à vérifier des données personnelles telles que les détails de l'emploi, le niveau de revenu et l'objet du prêt.

Dans certains cas, des restrictions locales spécifiques obligent les souscripteurs à compléter le processus de souscription. Par exemple, la vérification d'un document d'identité sri-lankais écrit à la main à Sinaloa peut nécessiter une intervention humaine, car ces documents ne peuvent pas être facilement traités par la technologie de reconnaissance automatique de caractères (OCR).

Dans certains cas, des restrictions locales spécifiques obligent les souscripteurs à compléter le processus de souscription.

Ces pays peuvent ne pas avoir d'exigences spécifiques en matière de gestion des risques, mais le risque de crédit est indirectement influencé par des restrictions légales, telles que:

• L'octroi de licences : Certaines réglementations en matière d'octroi de licences ont une incidence sur la gestion du risque de crédit. Il s'agit notamment de restrictions sur l'octroi de licences à des entités spécifiques telles que les prêteurs sur gages et les sociétés informatiques, ce qui limite leur accès à certaines ressources.

• Accès aux bureaux de crédit: Dans ces pays, l'accès aux informations des bureaux de crédit est généralement réservé aux entreprises et aux banques agréées. Ces informations peuvent ne pas être accessibles aux prêteurs sur gages et aux sociétés de technologie de l'information.

• Interdiction des appels de tiers : Les restrictions légales peuvent interdire les appels à des tiers à des fins de vérification, ce qui peut avoir un impact sur l'efficacité de l'évaluation du risque de crédit.

• Plafond de taux : Il peut y avoir une limite sur les taux d'intérêt ou des plafonds de taux en place, ce qui affecte le risque de crédit global et les conditions de prêt.

Comment gérez-vous la fraude et quels en sont les différents types ?

La fraude peut être classée en deux catégories : interne et externe, et nous mettons en œuvre un ensemble complet de mesures pour détecter, évaluer et prévenir toutes les formes d'activités frauduleuses.

La fraude peut être classée en deux catégories : interne et externe.

La fraude interne implique principalement la perte de bases de données clients ou la manipulation des détails de paiement pour les prêts financés. Pour prévenir la fraude interne, nous appliquons les mesures suivantes:

• Contrôle a posteriori des demandes par une unité indépendante chargée de détecter la fraude interne parmi les vérificateurs, avec des indicateurs clés de performance (KPI) spécifiques.

• La fraude interne peut être évitée grâce à l'utilisation d'indicateurs clés de performance (KPI).

• Surveiller les indicateurs clés de performance des vérificateurs, en suivant de près les valeurs extrêmes telles que les taux d'approbation excessivement élevés, les taux de défaut élevés, les appels manqués sur les demandes, ou les refus de clients solvables.

  Les indicateurs clés de performance des vérificateurs, en suivant de près les valeurs extrêmes telles que les taux d'approbation excessivement élevés, les taux de défaut élevés, les appels manqués sur les demandes ou les refus de clients solvables.

• Utiliser des tests polygraphiques pendant le processus d'embauche et périodiquement tout au long de l'emploi.

• Restreindre le téléchargement de données à partir du système et mettre en place un système d'accès contrôlé pour les rapports et les informations sur les clients.

• Interdire la possibilité de modifier les champs dans les demandes de prêt, en veillant à ce que seuls les clients puissent modifier les détails de leur paiement.

  L'accès à l'information sur les clients est limité.

En distribuant les demandes aux vérificateurs sur la base d'un algorithme configuré dans le système, nous minimisons le risque de collusion entre les vérificateurs et les clients pour financer des demandes frauduleuses.

La fraude externe est plus diversifiée, inventive et en constante évolution. Les principaux types de fraude externe sont les suivants :

La fraude externe est plus diversifiée, plus inventive et en constante évolution.

• La falsification de documents et l'enregistrement de prêts sur la base de documents volés.

• L'usurpation d'identité, l'obtention d'un accès non autorisé au téléphone ou au compte bancaire d'un client et le traitement de prêts en son nom.

• Faux courtiers collectant des données et émettant des prêts contre des commissions, activités frauduleuses d'emprunteurs et détournement de fonds de crédit.

• Génération de demandes de prêts par des bots utilisant de faux documents.

• La création d'une base de données pour les demandes de prêts par des bots.

• Pour détecter et prévenir la fraude, nous employons les stratégies suivantes :

• La fraude est un problème de santé publique.

• Utilisation d'un système d'indicateurs de niveau de risque pour identifier les causes des hausses ou des baisses brutales.

• Porter attention aux plaintes des clients concernant le traitement de prêts fictifs sur la base de documents volés ou perdus.

• Surveiller le niveau des appels de recouvrement, car une baisse significative peut indiquer une activité frauduleuse nécessitant une enquête approfondie.

• partager les informations sur les fraudes identifiées avec les concurrents, en établissant des partenariats précieux dans ce domaine.

Pour prévenir la fraude, nous employons les mesures suivantes:

• Utilisation de technologies de comparaison des visages pour vérifier l'authenticité des documents et comparer les selfies joints aux demandes.

• Identifier des visages identiques avec des paramètres de profil différents.

• Maintenir des informations négatives sur les clients et tenir à jour des listes noires.

• Croiser les données des demandes avec des sources externes, y compris les bureaux de crédit, les bases de données des opérateurs de téléphonie mobile et les registres gouvernementaux.

• Fournir des instructions, des formations et des ateliers aux vérificateurs afin qu'ils puissent identifier les documents falsifiés.

• Incorporer des outils spécialisés externes pour améliorer les mesures de prévention de la fraude.

Qu'est-ce qu'un modèle de risque, et quels paramètres utilise-t-il ?

Un modèle de risque est un modèle d'apprentissage automatique qui calcule la probabilité qu'un événement spécifique se produise. Dans le contexte de l'évaluation du risque de crédit, le type de modèle de risque le plus courant est le modèle de risque de crédit, qui prédit la probabilité d'un défaut ou d'un retard de remboursement des prêts par les clients. Ces modèles s'appuient sur des données personnelles et des informations sur le comportement des clients pour réaliser des évaluations précises du risque.

Les paramètres d'entrée classiques utilisés dans les modèles de risque comprennent:

• Données personnelles (telles que le sexe, l'âge, la profession, etc.)

• Détails de la demande (tels que le moment de la demande, les montants demandés, les périodes de prêt, etc.

• L'historique de crédit (à la fois au sein de notre service et des informations provenant de sources externes)

• Informations provenant des sessions client/mobile (langue, résolution d'écran, type de dispositif, etc.

• Informations de paiement (coordonnées bancaires, informations relatives au portefeuille électronique, etc.

• Informations sur les clients apparentés

   

• Les informations sur les clients apparentés

• Services externes (scores externes, informations sur les appareils, données d'assurance, présence dans d'autres sociétés de crédit, etc.

En outre, les modèles peuvent également être développés pour prédire d'autres comportements des clients. Par exemple, ils peuvent déterminer la probabilité qu'un client paie sans rappel ou seulement après un appel de recouvrement, ou s'il est plus efficace de contacter le client avant de prendre une décision. Ces modèles permettent d'optimiser les processus opérationnels au sein de l'entreprise.

En général, le succès d'un projet de modélisation des risques dépend de la disponibilité de données suffisantes et de qualité et de la stabilité des conditions dans lesquelles les données ont été collectées. Cela englobe la stabilité de l'environnement de marché, les caractéristiques constantes du produit de prêt et la qualité du flux entrant de demandes (y compris les canaux utilisés pour attirer les clients).

Quelle est la fréquence de mise à jour du modèle de risque, sur la base de quelles caractéristiques ?

Les modèles de risque sont généralement mis à jour régulièrement, à des intervalles allant de 3-4 mois à 2 ans. Tout d'abord, nous considérons l'amélioration des performances. Les mises à jour visent à améliorer les performances du modèle en intégrant de nouvelles techniques, en affinant les algorithmes existants ou en introduisant des méthodologies avancées qui améliorent la précision et le pouvoir prédictif.

En second lieu, la pertinence pour le portefeuille est examinée. Si le portefeuille a connu des changements significatifs au fil du temps, tels que des modifications du comportement des clients ou des caractéristiques des prêts, une mise à jour peut s'avérer nécessaire pour s'assurer que le modèle reste aligné sur l'évolution de la dynamique de l'entreprise.

En outre, les mises à jour peuvent être déclenchées par des changements dans les données entrantes. Il peut s'agir de perturbations dans les services externes qui fournissent des données, de modifications dans le processus d'enregistrement des clients ou de la disponibilité de nouvelles sources précieuses de données sur les clients qui n'étaient pas exploitées auparavant.

En outre, les mises à jour peuvent être motivées par l'évolution des besoins de l'entreprise. Si le modèle de risque actuel ne répond plus aux nouveaux besoins ou objectifs de l'entreprise, une mise à jour devient essentielle pour s'aligner sur l'évolution des exigences et garantir une gestion optimale des risques.

En tenant compte de ces caractéristiques et en mettant régulièrement à jour nos modèles de risque, nous nous efforçons de maintenir le plus haut niveau de précision, d'adaptabilité et d'efficacité dans nos pratiques de gestion des risques.

Quels sont les principaux indicateurs de gestion des risques dans le secteur des prêts ?

Dans le secteur des prêts, nous utilisons divers paramètres pour gérer efficacement les risques et garantir des pratiques de prêt responsables. Grâce à notre système de reporting automatisé, nous suivons plusieurs indicateurs clés de gestion des risques. Voici quelques-uns des principaux indicateurs que nous suivons :

Les indicateurs de gestion des risques sont les suivants

• Conversion de la demande en prêt : Cet indicateur mesure le taux de conversion des demandes de prêt en prêts approuvés. Il donne un aperçu de notre capacité à attirer et à convertir des emprunteurs potentiels.

• Niveau limite de demande : Nous suivons le niveau auquel les demandes sont refusées au cours des différentes étapes de la vérification. En classant les motifs de refus par catégorie, nous obtenons des informations précieuses sur la qualité et l'éligibilité des demandeurs.

• Niveau d'approbation de l'examen manuel : Cette mesure calcule le pourcentage de demandes approuvées au cours du processus d'examen manuel. Il nous aide à évaluer l'efficacité de nos procédures de souscription manuelle.

• Part des décisions automatiques: Nous examinons la proportion de décisions qui sont prises automatiquement par notre système sans intervention manuelle. Cette mesure reflète l'efficacité et la précision de notre processus de prise de décision automatisé.

• Moyenne des contrôles sur les prêts : Nous déterminons le nombre moyen de vérifications effectuées sur les prêts, y compris la vérification des données, des antécédents de crédit et d'autres évaluations pertinentes. Cette mesure donne un aperçu du niveau de diligence raisonnable appliqué aux demandes de prêt.

• Taux d'arriérés : Nous surveillons le taux d'impayés à des intervalles spécifiques après la date de remboursement prévue, par exemple 1-30-60 jours. Cette mesure nous aide à évaluer l'efficacité de nos stratégies de recouvrement et de réduction des risques.

• Niveau de recouvrement : Cette mesure permet d'évaluer le succès de nos efforts en matière de recouvrement des prêts en cours. Il nous permet d'évaluer l'efficacité de nos pratiques de recouvrement et le taux de recouvrement global.

• Montant des réserves : Nous suivons le montant des réserves allouées pour les pertes potentielles. Cette mesure permet de s'assurer que nous maintenons des provisions adéquates pour atténuer les risques et absorber toute perte potentielle.

• Pertes liées à la fraude: Nous quantifions le montant des pertes subies en raison d'activités frauduleuses. Le suivi de cette mesure nous aide à identifier les vulnérabilités potentielles et à mettre en œuvre des mesures de prévention de la fraude.

• Montant de la fraude évitée : Nous calculons la valeur des pertes potentielles évitées en empêchant efficacement les tentatives de fraude. Cette mesure souligne l'importance de nos mesures anti-fraude et l'impact qu'elles ont sur la protection de nos activités et de nos clients.

Ces indicateurs sont analysés à l'aide de différentes approches, en tenant compte de facteurs tels que le type de client (nouveau ou récidiviste), le type de produit de prêt, le nombre de prêts clôturés par emprunteur, et les calendriers de remboursement du prêt initial et actuel. En surveillant et en analysant ces paramètres de gestion des risques, nous pouvons prendre des décisions éclairées, optimiser nos processus et garantir l'intégrité et la stabilité de nos opérations de prêt.

Quelles sont les conséquences du non-respect des règles en matière de risque et comment peut-on y remédier ?

Le non-respect des règles en matière de risques peut avoir de graves conséquences pour l'entreprise. Ces conséquences peuvent déclencher divers scénarios qui ont un impact sur différents aspects :

• Risque opérationnel: Défaillance des processus, augmentation de la file d'attente des demandes, allongement du temps de prise de décision, entraînant une réduction de la conversion des demandes en prêts, perte de clients potentiels, augmentation des coûts de marketing, décisions de crédit erronées et délivrance aux fraudeurs, entre autres.

• L'entreprise peut être amenée à prendre des mesures pour améliorer la qualité de ses produits et services.

• Risque de crédit: Augmentation des taux d'impayés, ce qui constitue une menace potentielle pour la stabilité financière de l'entreprise.

• Risque financier : Réserves supplémentaires et pertes directes pour l'entreprise.

• Les risques financiers sont les suivants

• Risque de réputation : Les plaintes des clients, y compris celles déposées auprès des organismes de régulation, les revues de presse négatives et l'atteinte à l'image de l'entreprise.

  Les risques liés à la réputation sont les plus importants.

Pour faire face aux conséquences du non-respect des règles en matière de risques, il convient de prendre les mesures suivantes:

La mise en place d'un système de gestion des risques est un élément essentiel de la stratégie d'entreprise.

• Travailler sur les corrections de bogues et traiter les problèmes rapidement.

• Mettre en place un système de gestion des risques.

• Arrêter énergiquement les décisions comportant des erreurs et suspendre le financement des prêts pour lesquels les décisions sont incorrectes.

• Il n'y a pas d'autres moyens de résoudre les problèmes.

• Effectuer des traitements supplémentaires sur les demandes erronées et mener des communications spécialisées avec les clients (telles que des promotions, des remises de dettes ou des restructurations).

• Documenter et décrire tous les changements, tenir à jour un registre des risques.

• Il s'agit d'une des tâches les plus importantes de l'équipe de gestion des risques.

• Prévoir l'impact des changements en comparant les valeurs de risque réelles avec les valeurs prédites et en considérant des changements similaires.

• Importance de l'impact des changements sur la qualité de l'environnement

• Surveiller la qualité et la stabilité des modèles d'évaluation des risques.

• Surveiller la performance des services externes qui fournissent des données pour la vérification et la notation, et remédier aux éventuels dysfonctionnements.

• Rechercher et négocier avec d'autres fournisseurs de données externes, établir des intégrations de secours avec un volume d'appels minimal et la capacité de monter en puissance en cas de déconnexion des services du fournisseur principal.

• Vente de portefeuilles de problèmes et externalisation des recouvrements.

   

• La vente de portefeuilles de problèmes et l'externalisation des recouvrements.

• Mettre en place des pénalités (primes, licenciements) pour les opérationnels peu performants.

• La mise en place d'un système de gestion de l'épargne et de l'épargne.

• Impliquer la police dans la lutte contre les fraudeurs.

• Engager les sociétés de relations publiques pour améliorer la fidélisation des clients.

Quelles sont les innovations technologiques qui peuvent contribuer à améliorer la gestion des risques dans les entreprises ?

Plusieurs innovations technologiques peuvent améliorer la gestion des risques dans notre entreprise. Il s'agit notamment de :

• Technologies avancées d'identification des emprunteurs: Des technologies telles que la détection de la présence, la reconnaissance des visages et la correspondance des visages sont déjà utilisées et développées. Ces outils permettent de vérifier l'identité des emprunteurs et de détecter les activités frauduleuses telles que la falsification de documents. Toutefois, il est nécessaire d'améliorer en permanence et d'optimiser les coûts pour rationaliser les processus d'accueil des clients.

• L'analyse des grandes données : L'utilisation du big data pour construire des modèles de scoring alternatifs peut être bénéfique pour évaluer la solvabilité des emprunteurs, en particulier dans les cas où l'accès aux historiques de crédit traditionnels est limité. L'analyse de divers points et modèles de données peut fournir des informations précieuses sur le comportement financier d'un emprunteur et aider à réaliser des évaluations de risque plus précises.

• Analyse des données de transaction: Le développement des technologies dans le cadre de la DSP 2 (directive sur les services de paiement) et de la DSP 3 a ouvert des possibilités d'analyse des données de transaction sur les comptes des clients. Ces données peuvent fournir des informations précieuses pour la gestion des risques, permettant l'identification d'activités suspectes, des signes d'alerte précoce de défaillance potentielle, et une meilleure détection de la fraude.

• Plateformes collaboratives et associations : Idans le contexte d'un accès limité aux bureaux de crédit pour les sociétés financières, la création d'associations ou de plateformes de collaboration entre les acteurs partenaires du marché du prêt à la consommation s'est avérée prometteuse. De telles initiatives facilitent le partage d'informations négatives sur les antécédents de crédit et de données frauduleuses, ce qui contribue à atténuer les risques et à améliorer les pratiques de gestion des risques dans l'ensemble du secteur.

 Directeur général de la Commission européenne

Pour résumer notre discussion, la gestion des risques est un aspect fondamental de l'activité de prêt. Qu'il s'agisse de faire face aux risques de fraude ou de s'adapter à l'évolution de la réglementation, notre entretien avec Timur Bugaevsky, responsable du Data Science Lab, a mis en lumière les différents défis et stratégies en jeu.

En intégrant des technologies avancées, telles que les modèles d'apprentissage automatique et l'analyse de données, nous visons à prendre des décisions de crédit précises, à protéger nos clients et à assurer le succès global et la durabilité de nos opérations de prêt. En mettant fortement l'accent sur la gestion des risques, nous nous engageons à fournir une plateforme sécurisée et digne de confiance pour les emprunteurs comme pour les investisseurs.