Comment le Credit Scoring API d’Algoan rebat les cartes du secte​​ur ?

Comment s’assurer qu’une personne rembourse son crédit ? C’est la question que tout établissement habilité à faire des prêts se pose. Pour évaluer la solvabilité et réduire les risques de défaillances des emprunteurs, il a fallu créer des modèles de décision.

Depuis les années 50, ce sont des modèles statistiques qui prévalent. En 1941, David Durand, alors professeur de gestion au MIT, suggère d’utiliser les statistiques pour aider à la décision de crédit, notamment pour les prêts aux particuliers. En 1956, l’ingénieur William Fair et le mathématicien Earl Isaac s’intéressent à ces modèles statistiques pour l’octroi de crédits. Ils fondent une entreprise, Fair, Isaac, and Company (FICO) - qui est à l’origine du fameux score FICO aux Etats-Unis - et livrent leur premier modèle de scoring en 1958 à l’American Investment and Finance Company.

Ces modèles de scoring statistiques se sont avérés bien plus efficaces pour séparer les bons risques des mauvais qu’un modèle reposant uniquement sur le jugement des employés des établissements de crédit. Cela a permis de maximiser la part de « bons prêts ». Les modèles sont devenus plus sophistiqués au fil des ans, mais leur principe a peu évolué. Ils continuent de reposer aujourd’hui sur un mix de données démographiques, socio-professionnelles et financières.

Après plus de 60 ans de bons et loyaux services, les modèles de scoring méritent d’être réinventés. Notamment avec l’arrivée de données financières plus complètes sur le marché, les données Open Banking. En se basant sur celles-ci, un nouveau modèle de scoring est possible : c’est le Credit Scoring comportemental par API. Il permet d’optimiser la part des bons prêts, mais aussi d’ouvrir l’accès au crédit à des personnes qui en étaient exclues jusque-là. C’est ce que nous développons chez Algoan. Youness Bounif, notre Chief product officer, dévoile comment le Credit Scoring comportemental par API rebat les cartes du secteur du crédit.

La puissance de la donnée Open Banking, accessible par API

Depuis quelques années, un nouveau type de données financières est disponible. Il s’agit des données Open Banking. Cette évolution est soit issue de la réglementation, soit boostée par des opportunités business.

• En Europe, c’est la seconde Directive sur les paiements (DSP2) qui a poussé les banques à développer des API. Elles permettent à des services tiers, comme les fintech, de s’y connecter pour récupérer les données clients (avec leur consentement).
• Aux États-Unis, c’est une autre approche : la révolution des données est menée par les acteurs eux-mêmes, qui ont identifié l’opportunité business qu’elles représentent.

Quelle que soit l’approche adoptée, il faut retenir que les données Open Banking sont très puissantes et permettent de créer des modèles de données scalables à l’international. Pourquoi ?

• L’universalité des données

Avant l’Open BankingAvec l’Open BankingLes modèles de scoring reposent sur des données très disparates, et pas uniquement financières. Elles varient radicalement d’un pays à l’autre. C’est un mix de données démographiques, socio-professionnelles et financières.Les données sont les mêmes pour tous les pays où l’Open Banking est en vigueur. Ce sont les données bancaires des personnes : les comptes et les transactions (description, montant, date, etc). On les retrouve partout.

• L’universalité de traitement

Avant l’Open BankingAvec l’Open BankingLe traitement diffère en fonction d’une liste d’éléments (célibataire vs en couple, locataire vs propriétaire) et change d’un pays à l’autre. Chaque prêteur a son propre scoring crédit.Grâce aux données Open Banking, l’évaluation des demandeurs de crédit se fait de la même manière, quel que soit leur pays d’origine. L’analyse est fondée sur l’étude de leurs comportements financiers, récents et à jour.

• La fin des silos entre pays

Avant l’Open BankingAvec l’Open BankingCertains pays ont des bureaux de crédits (Credit bureau), qui permettent d’accéder à l’historique des crédits d’une personne, ainsi que les remboursements associés. Cela existe au Royaume-Uni et aux États-Unis par exemple. Ces informations remontent lorsque la personne sollicite un prêt. En France, il n’y a pas de bureau de crédits, ni de fichier positif. Seulement le fichier négatif des interdits bancaires. Si un prêteur veut être présent dans plusieurs pays, il doit adapter son modèle de scoring aux pratiques locales. Il faut produire un effort colossal.L’approche de scoring crédit est la même, quel que soit le pays. Répliquer son modèle d’un pays à l’autre devient aisé. À la base commune, il est possible d’ajouter une couche de personnalisation supplémentaire pour prendre en compte le contexte local et affiner encore le modèle de scoring. C’est le partenaire, comme Algoan, qui gère la complexité. L’API de scoring crédit permet une présence globale, sans effort d’intégration de la part du client.

« Chez Algoan, notre produit repose uniquement et exclusivement sur les données Open Banking. Nous adaptons ensuite nos algorithmes pays par pays, pour avoir un scoring optimisé et adapté à chaque pays. Ceci est totalement transparent pour nos clients car la complexité est gérée côté Algoan. »

Les bénéfices d’une solution clé en main (API)

Le scoring crédit par API s’appuie donc sur des données puissantes, qui donnent une visibilité inédite sur le comportement financier des emprunteurs. La part des « bons prêts » est optimisée, tout en donnant accès au crédit à des personnes qui en étaient exclues (travailleurs indépendants par exemple).

Le Credit Scoring API bouleverse également le marché en offrant 4 avantages significatifs aux prêteurs.

• Supprimer les barrières à l’entrée pour les prêteurs

Pourquoi y avait-il peu d’établissements qui proposaient des prêts, en dehors des banques, jusqu’à récemment ? La raison est simple : la difficulté d’entrer sur le marché. En France, par exemple, sans bureau de crédit ou fichier positif, cela impliquait de développer son propre modèle de scoring, fondé sur des données socio-démographiques. D’une part, ce n’est pas facile à construire, et d’autre part, ce n’est pas très précis. Même dans les pays où  des bureaux de crédit sont présents, cela représente un coût d’entrée énorme (de 50 000 à 500 000 € en fonction des pays). Il existait donc une barrière à l’entrée importante pour les établissements souhaitant s’implanter en France, mais aussi pour ceux qui souhaitaient se développer à l’étranger.

Avec l’API de scoring de crédit, la solvabilité des emprunteurs est évaluée sur des données financières, fiables et universelles. Les barrières à l’entrée disparaissent pour les nouveaux entrants dans l’industrie du crédit et cela ouvre naturellement le marché à la concurrence. C’est toujours une bonne nouvelle pour les consommateurs, qui ont plus de choix.

• Faire du credit scoring une commodité

Développer un modèle de scoring propriétaire était un point bloquant majeur pour les prêteurs. Si la compétence est compliquée à acquérir, il faut pourtant bien s’assurer que le taux de défaut ne soit pas trop élevé. Dans certains pays, comme aux États-Unis, le scoring crédit est déjà une commodité, avec le score FICO. Seulement, il n’adresse pas toute la population. Les personnes n’ayant jamais fait de crédit auparavant ou celles qui viennent de l’étranger n’y figurent pas. Elles sont en dehors de l’écosystème et sont donc exclues du crédit.

Toute personne dispose d’un compte bancaire, ou presque, et effectue des transactions qui y sont associées. Avec les données Open Banking, le score de crédit traduit exactement le comportement financier de la personne. L’API de scoring crédit développée par Algoan est plus précise que les autres modèles de scoring et ne demande aucun effort supplémentaire de la part du client.

• Faciliter le développement international

Jusqu’à présent, répliquer un modèle de scoring dans d’autres pays était fastidieux et (très) coûteux. Il faut quasiment repartir de 0 dans la construction de son modèle. Et le coût de mise en place est exorbitant. Imaginez que le ticket d’entrée demandé par les bureaux de crédit doit être multiplié par autant de pays où l’établissement souhaite se développer.

Avec l’API que propose Algoan, un établissement peut s’implanter dans un nouveau pays de manière quasi instantanée.

« Aller d’un pays A à un pays B se fait facilement, sans surcoût, avec le scoring crédit par API. »

La force du business model Freemium et du call par API

Tester la solution avant d’acheter ? Impossible dans le monde du crédit. En tout cas avant Algoan.

Jusqu’à présent, pour commencer à utiliser un produit de scoring crédit, il fallait discuter avec l’entreprise, négocier (longtemps) et payer (cher). Nous avons choisi d’opter pour un business model freemium, c’est-à-dire qu’une partie de notre offre est gratuite.

« Les start-up, fintech, entreprises du crédit et de BNPL peuvent implémenter nos solutions de scoring de manière autonome, en self-service. Notre offre gratuite est limitée à un nombre défini de calls API. Si certains ont un usage réduit du scoring crédit, ils peuvent rester en mode gratuit. Pour plus de fonctionnalités et de services, il faut passer sur nos offres payantes, à l’usage. »

Pourquoi avoir choisi un modèle freemium ? Cela permet aux entreprises de tester notre solution, sans qu’il y ait de barrière de prix, avant de partir en production.

« C’est tout à fait normal que les clients souhaitent tester le produit de scoring crédit avant de s’engager. C’est souvent un module central pour eux. Nous avons suffisamment confiance en notre produit pour le proposer gratuitement. Une fois les clients convaincus par leurs premiers tests, ils peuvent conserver un accès gratuit si leur usage est réduit, ou passer à notre offre payante s’ils ont beaucoup de volumes et s’ils souhaitent davantage de fonctionnalités et de support. C’est un modèle très vertueux. »

Nous avons également adopté un modèle de prix à l’usage (pay as you go). Ainsi, pas la peine de payer plus que ce que les utilisateurs consomment.

La tendance forte des services financiers est à l’embedded finance, ou finance intégrée. En clair, proposer des solutions sur étagère, en intégrant des blocs de technologie construits par d’autres entreprises. C’est ce que nous faisons chez Algoan avec notre API de scoring crédit, notamment pour les fintechs. Celles-ci adoptent souvent un positionnement international dès le départ. Nous les aidons dans leur développement, en leur proposant un module de scoring crédit qui leur permet de conquérir de nouveaux marchés de manière quasi instantanée. Le Credit Scoring API fonctionne mieux et fonctionne partout.