Les organismes de crédit développent des solutions technologiques pour optimiser leurs performances. Depuis peu, l’intelligence artificielle (IA) est au cœur de cette stratégie pour répondre à un besoin de rapidité. Mais pas seulement, puisque des professionnels ont recours aux IA pour assister à la prise de décision pour accorder ou non les financements.
Un outil expert d’accompagnement
Les films de science-fiction sont encore loin, mais le déploiement de nouvelles technologies font indéniablement penser aux grandes références du Septième art. C’est le cas des intelligences artificielles qui possèdent une place essentielle dans les établissements bancaires depuis de nombreuses années déjà. Elles interviennent pour simuler une analyse afin d’en dégager le niveau de risque lors d’une demande de crédit. Un système qui fonctionne grâce à des algorithmes puissants qui réclament un long processus de développement.
Ces outils d’experts aident à la prise de décision en tenant compte du profil emprunteur et en mesurant le risque de crédit qu’encourt un établissement en cas d’acceptation d’un dossier. Cependant, le processus nécessite toujours une intervention humaine. L’automatisation devient caduque une fois l’analyse finalisée. Cela signifie que la décision finale sur l’accord du crédit reviendra toujours à un conseiller. L’intelligence artificielle est donc assimilée à un outil d’accompagnement qui aide à optimiser les décisions.
L’IA au service du contrôle du risque et de la rapidité
En outre, l’intelligence artificielle va alors optimiser la gestion du risque en ayant recours à une analyse pointue en croisant un maximum d’informations, sur la base de critères homogénéisés. Un assemblage rapide (jusqu’à 20 fois plus rapide qu’un humain) rendu possible par les algorithmes et la puissance de calcul. Un rendement qu’un conseiller ne peut avoir sans une étude approfondie qui prend nécessairement beaucoup de temps. Alors que la temporalité est un enjeu stratégique majeur du côté des conseillers mais aussi des clients.
Par conséquent, l’IA permet de réduire le nombre de créances douteuses et d’augmenter la rentabilité sur le long terme. Et grâce à un flux d’informations plus riche, les professionnels sont aussi en mesure de rationaliser leurs provisions de fonds propres via un meilleur ajustement. Un constat déjà visible dans les bilans bancaires de certaines enseignes. Elles gagnent de ce fait en efficacité commerciale et en productivité. Et cette rapidité du traitement des demandes clients génèrent de la satisfaction, tant recherchée par les établissements bancaires.
