Smart Lending - Comment les moteurs de décision façonnent l'avenir des LOMS

Les systèmes de création et de gestion de prêts (LOMS) sont devenus des outils indispensables, rationalisant l'ensemble du cycle de vie des prêts, de la demande au décaissement, et transformant la manière dont les prêts sont accordés.

Système d'octroi de prêts (LOS)

Le LOS rationalise le processus de demande et d'approbation de prêt, depuis la soumission initiale jusqu'à la décision finale. Il automatise des tâches telles que la collecte de données, l'évaluation de la solvabilité et la vérification des documents, ce qui rend le processus plus rapide et plus efficace pour les prêteurs et les emprunteurs.

Système de gestion des prêts (LMS)

Le système de gestion des prêts gère les prêts après leur création. Il aide les prêteurs à suivre les performances des prêts, à gérer les recouvrements, à garantir la conformité et à générer des rapports d'analyse. En automatisant ces tâches, le système de gestion des prêts améliore l'efficacité et la rentabilité de l'ensemble du portefeuille de prêts.

L'avenir du prêt numérique réside dans des systèmes complets d'origination et de gestion des prêts (LOMS) qui s'appuient sur des moteurs de décision pour automatiser et optimiser divers processus. Les moteurs décisionnels jouent un rôle crucial dans l'automatisation et l'optimisation de divers processus, de l'évaluation de la demande de prêt à l'évaluation du risque et à la gestion après décaissement.

En s'appuyant sur des données et des algorithmes avancés, ces moteurs permettent aux prêteurs de prendre des décisions plus précises et plus efficaces, ce qui améliore en fin de compte la satisfaction des clients, réduit les coûts opérationnels et favorise une croissance durable.

Comprendre les moteurs de décision

Les moteurs de décision sont les composants essentiels des LOMS numériques. Ils sont conçus pour automatiser le processus de prise de décision, rationaliser les demandes de prêt et garantir des résultats cohérents et efficaces.

En s'appuyant sur des technologies avancées, ces moteurs évaluent :

• Score et historique de crédit: Analyse du comportement de l'emprunteur en matière de crédit et de sa cote de crédit actuelle afin de prédire les remboursements futurs.
• Revenus et situation professionnelle: Vérifie les niveaux de revenus et la situation professionnelle de l'emprunteur afin d'évaluer sa capacité de remboursement.
• Ratio d'endettement: Il évalue la part des revenus mensuels de l'emprunteur consacrée au remboursement de ses dettes et permet de déterminer sa capacité à s'endetter davantage.
• Actifs et garanties: Évalue les actifs de l'emprunteur qui peuvent servir de garantie, fournit une sécurité pour le prêt.
• La conjoncture économique: Elle prend en compte les facteurs économiques dominants tels que les taux d'intérêt et les tendances du marché qui pourraient avoir un impact sur la capacité de remboursement de l'emprunteur.
• Sources de données alternatives: Utilise des données non traditionnelles telles que les paiements des services publics, l'historique des loyers et l'activité des médias sociaux pour évaluer les emprunteurs qui n'ont pas d'antécédents de crédit étendus.
• Détection des fraudes: Utilise des algorithmes pour identifier les activités potentiellement frauduleuses en analysant les schémas dans les données en temps réel.
• Conformité réglementaire: Veille à ce que toutes les décisions de prêt soient conformes aux exigences légales et réglementaires pertinentes, y compris les lois sur la protection des données.
• Modèles d'évaluation des risques: Utilise des modèles d'analyse prédictive et d'apprentissage automatique pour attribuer des notes de risque sur la base de diverses données financières.
• Offres de crédit personnalisées: Adapte les offres de prêt à chaque emprunteur en fonction de son profil financier et de ses besoins, ce qui améliore la satisfaction du client.
• Données bancaires ouvertes: Incorpore les données partagées par les plateformes bancaires ouvertes pour une vision plus complète de la situation financière de l'emprunteur.

Les éléments constitutifs des moteurs de décision

Les moteurs de décision s'appuient sur une puissante combinaison de données, de règles, d'algorithmes et d'autres éléments pour prendre des décisions éclairées dans le système LOMS. Voici un aperçu de ces moteurs :

• Moteur d'acquisition de données : intègre des données provenant de sources multiples, y compris de fournisseurs de données tiers, afin de recueillir des informations essentielles telles que les scores de crédit, la vérification de l'emploi et les états financiers. Il veille à ce que toutes les données pertinentes soient disponibles pour l'analyse.
• Moteur principal de décision et d'évaluation : Il utilise des algorithmes et des modèles de notation pour évaluer la solvabilité sur la base de divers critères tels que les antécédents en matière de crédit, les revenus et le ratio d'endettement. Il calcule les scores de risque et détermine l'éligibilité aux produits de prêt.
• Moteur de règles de gestion : Il applique des règles et une logique prédéfinies aux données traitées par le moteur de décision. Il utilise des instructions "si-alors" et des conditions complexes pour automatiser les processus de prise de décision, en veillant à ce que les décisions soient conformes aux politiques de l'institution.
• Algorithmes : Traite les données et applique des règles à l'aide de modèles mathématiques. Ils utilisent des techniques statistiques et l'apprentissage automatique pour analyser les données, identifier les modèles et prédire les résultats. Les algorithmes couramment utilisés dans les moteurs de décision comprennent l'analyse de régression, les arbres de décision et les réseaux neuronaux.
• Analyse prédictive et modèles d'apprentissage automatique : Utilise les données historiques pour prédire les comportements futurs, tels que la probabilité de défaut de paiement. Ils permettent d'évaluer les risques avec plus de précision et d'adapter les produits de prêt aux besoins spécifiques des clients.
• Automatisation des flux de travail : Automatise les différentes étapes du processus de création de prêt, achemine les demandes à travers les différentes étapes sur la base de critères prédéfinis. Elle réduit les interventions manuelles et accélère le processus d'approbation.
• Intégration des systèmes d'entreprise : Intégration avec d'autres systèmes d'entreprise pour faciliter le flux de données et le traitement des demandes. Cette intégration prend en charge des actions telles que la vérification de l'identité et la collecte de documents.
• Cadre de conformité réglementaire : Veille à ce que toutes les décisions soient conformes aux normes juridiques et réglementaires et s'adapte aux changements de réglementation si nécessaire.
• Alternative data sources : Incorpore des données non traditionnelles telles que l'activité sur les médias sociaux, les paiements des services publics et l'historique des loyers pour évaluer les emprunteurs qui n'ont pas d'antécédents de crédit étendus..
• Intégration bancaire ouverte : Permet aux clients de partager leurs données financières avec des fournisseurs tiers afin d'obtenir de meilleures conditions de prêt et de meilleurs taux, et d'améliorer la personnalisation des offres de crédit.

Principaux avantages de l'utilisation des moteurs de décision dans les LOMS

Les moteurs décisionnels dotés d'outils d'analyse avancés ont changé la donne dans le secteur du crédit. Alors que les prêteurs sont constamment à la recherche de solutions innovantes pour améliorer leurs opérations et prendre des décisions plus éclairées, les moteurs de décision sont à la hauteur de la situation et offrent aux prêteurs de nombreux avantages :

• Rapidité et efficacité accrues : L'automatisation du processus d'octroi des prêts réduit considérablement le temps nécessaire au traitement des demandes. Cela se traduit par des approbations et des décaissements plus rapides, améliore la satisfaction des clients et donne aux prêteurs un avantage concurrentiel.
• Précision et cohérence accrues : En utilisant des algorithmes avancés et des analyses de données, les moteurs de décision minimisent les erreurs humaines et garantissent une application cohérente des critères de prêt dans toutes les décisions. Cette uniformité permet d'atténuer les biais et d'améliorer la fiabilité des évaluations de crédit.
• Réduction des coûts : Automatise le processus de prise de décision et réduit les coûts opérationnels en diminuant la nécessité d'un traitement manuel important et d'une assistance informatique. Ce rapport coût-efficacité est particulièrement avantageux pour gérer des volumes d'applications variables sans ressources supplémentaires.
• Amélioration de la gestion des risques : Intègre l'analyse prédictive et l'apprentissage automatique pour évaluer les risques avec plus de précision, permet aux prêteurs d'adapter les produits de prêt aux besoins spécifiques des clients qui minimisent les risques de défaut.
• Conformité réglementaire : Veille à ce que toutes les décisions soient conformes aux politiques internes et aux normes réglementaires externes, assure une transparence et une traçabilité totales des processus décisionnels.
• Évolutivité : gère efficacement de grands volumes d'applications et propose des solutions qui s'adaptent à l'évolution des conditions du marché sans compromettre la qualité du service.
• Détection des fraudes : Identifie les schémas indicatifs d'activités frauduleuses en analysant de grandes quantités de données en temps réel, protégeant ainsi à la fois les prêteurs et les emprunteurs.
• Amélioration de l'expérience client : En fournissant des réponses rapides et en réduisant les temps d'attente, les moteurs de décision améliorent la satisfaction des clients. Ils permettent également de proposer des offres de prêt personnalisées en fonction du profil financier de chacun.
• Flexibilité et adaptabilité : Ajuste les règles de décision et les stratégies des utilisateurs professionnels en fonction de l'évolution du marché sans codage complexe, ce qui permet aux institutions de rester agiles.

Principaux cas d'utilisation des moteurs de décision dans les LOMS

Les moteurs de décision offrent un large éventail d'applications qui aident les prêteurs à évaluer l'emprunteur et le prêt en fonction de différents paramètres. Ces outils puissants permettent aux prêteurs de prendre des décisions plus éclairées, de rationaliser les opérations et d'améliorer l'expérience des clients. Voici quelques cas d'utilisation clés :

• Évaluation automatisée du crédit : Automatisez l'évaluation des demandes de crédit en intégrant diverses sources de données pour évaluer les notes de crédit, les revenus, la situation professionnelle et d'autres indicateurs financiers. Cette automatisation accélère le processus de prise de décision et réduit les erreurs manuelles.
• Processus de souscription : Le processus de souscription consiste à récupérer et à analyser automatiquement les documents nécessaires, tels que les relevés bancaires, les déclarations d'impôts et les attestations d'emploi. Cela garantit une évaluation approfondie de la solvabilité de l'emprunteur.
• Évaluation et gestion des risques : Utiliser l'analyse prédictive et les modèles d'apprentissage automatique pour évaluer les facteurs de risque associés aux prêts. Ils donnent un aperçu des risques de défaillance potentiels, ce qui permet aux prêteurs de prendre des décisions éclairées.
• Conformité réglementaire : Veillez à ce que les décisions de prêt soient conformes aux normes juridiques et réglementaires en vigueur en exécutant des règles commerciales prédéfinies qui s'alignent sur les réglementations en vigueur.
• Détection des fraudes : En analysant les schémas des données des demandes, les moteurs de décision peuvent identifier les activités potentiellement frauduleuses, protégeant ainsi les prêteurs et les emprunteurs des risques de fraude.
• Offres de prêt personnalisées : Permettre aux prêteurs d'adapter les produits de prêt aux profils individuels des emprunteurs en évaluant des ensembles complets de données. Cette personnalisation améliore la satisfaction des clients en proposant des conditions qui correspondent le mieux aux besoins de l'emprunteur.
• Automatisation des flux de travail : Rationaliser les différentes étapes du processus de montage des prêts, de la demande initiale à l'approbation finale, permet de réduire les délais de traitement et d'améliorer l'efficacité opérationnelle.
• Prise de décision en temps réel : Fournir des évaluations et des décisions en temps réel sur les demandes de prêt, améliorer la rapidité et la réactivité des institutions financières pour répondre aux demandes des emprunteurs.
• Intégration avec des fournisseurs de données tiers : L'intégration avec des sources de données externes via des API permet de valider les données de l'application et de s'assurer que toutes les informations nécessaires sont exactes et à jour.
• Contrôle continu et gestion des prêts : Contrôler les prêts tout au long de leur cycle de vie pour assurer la conformité et la gestion des performances, garantir l'évaluation et la gestion continues des risques.

Défis et considérations

Les moteurs de décision, tout en offrant des avantages significatifs, présentent des défis qui doivent être pris en compte. Il est donc important pour les prêteurs de les comprendre et de les examiner attentivement afin d'exploiter avec succès les moteurs de décision et d'en maximiser les avantages.

• Qualité et intégrité des données : L'efficacité des moteurs de décision dépend fortement de la qualité et de l'intégrité des données qu'ils traitent. Des données inexactes, incomplètes ou biaisées peuvent conduire à des évaluations et à des décisions erronées, d'où la nécessité de mettre en place des pratiques de gouvernance des données solides pour maintenir la qualité des données.
• Interprétabilité et explicabilité : Les moteurs de décision utilisent souvent des algorithmes complexes, ce qui rend difficile l'interprétation et l'explication de la raison d'être de certaines décisions de crédit. Ce manque de transparence peut poser des problèmes importants, en particulier dans les environnements réglementaires où les décisions doivent être expliquées.
• Préjugés et préoccupations éthiques : Les modèles d'IA utilisés dans les moteurs de décision peuvent par inadvertance perpétuer les biais présents dans les données historiques, conduisant à des pratiques de prêt injustes ou discriminatoires. Pour garantir l'équité et prévenir la discrimination, il faut surveiller et ajuster ces modèles en permanence.
• Conformité réglementaire : L'adaptation des moteurs de décision pour se conformer à l'évolution des exigences réglementaires est un défi permanent. Les institutions financières doivent s'assurer que leurs systèmes sont alignés sur les réglementations en vigueur et qu'ils peuvent s'adapter aux changements futurs.
• Intégration avec les systèmes existants : De nombreuses institutions financières s'appuient encore sur des systèmes existants qui peuvent ne pas être compatibles avec les moteurs décisionnels modernes. L'intégration de ces moteurs dans les infrastructures existantes peut s'avérer complexe et coûteuse.
• Risques liés à la cybersécurité : Comme les moteurs de décision traitent des données sensibles sur les clients, ils sont vulnérables aux menaces de cybersécurité. Il est essentiel de mettre en place des mesures de sécurité solides pour protéger l'intégrité et la confidentialité des données.
• Contrôle et maintenance continus : Pour rester efficaces, les moteurs de décision doivent faire l'objet d'un suivi et d'une maintenance continus. Il s'agit notamment de mettre à jour les algorithmes, de recycler les modèles pour éviter la dérive des données et de veiller à ce que les systèmes soient adaptés aux évolutions du marché.
• Équilibrer l'automatisation et la surveillance humaine : Si l'automatisation accroît l'efficacité, le maintien d'un niveau approprié de supervision humaine est nécessaire pour garantir la qualité et la conformité des prêts. Trouver cet équilibre peut s'avérer difficile pour les institutions financières.

Pour relever ces défis, les institutions financières doivent investir dans des initiatives de qualité des données, établir des lignes directrices éthiques et demander l'avis d'experts pour la mise en œuvre, afin de garantir une utilisation efficace des moteurs de prise de décision.

Tendances actuelles et perspectives d'avenir

Au fur et à mesure que la technologie progresse, nous pouvons nous attendre à voir des applications encore plus innovantes des moteurs de décision dans les LOMS. Voici quelques tendances potentielles pour l'avenir :

• Analyse prédictive pilotée par l'IA : En s'appuyant sur l'intelligence artificielle pour améliorer les capacités d'analyse prédictive, les moteurs de décision peuvent fournir des évaluations de risque plus précises en analysant de vastes ensembles de données, y compris des sources de données non traditionnelles telles que les médias sociaux et l'utilisation des téléphones portables.
• Ajustement des prêts en temps réel : Mise en œuvre d'une analyse de données en temps réel pour ajuster dynamiquement les conditions de prêt, les taux d'intérêt et les calendriers de remboursement en fonction de la situation financière actuelle de l'emprunteur et des conditions du marché.
• Intégration de la blockchain : Utilisation de la technologie blockchain pour améliorer la sécurité, la transparence et l'efficacité du processus de montage de prêts. La blockchain peut faciliter le partage sécurisé des données et rationaliser les processus de vérification.
• Simulations avancées et analyses de simulation : Permettre aux prêteurs d'effectuer des simulations avancées pour tester différents scénarios et stratégies, afin d'améliorer la gestion des risques et la prise de décision.
• Traitement du langage naturel (NLP) pour l'analyse de documents : L'utilisation d'outils de traitement du langage naturel (NLP) pour automatiser l'extraction d'informations significatives à partir de données non structurées telles que les rapports d'activité et les communications verbales, ce qui permet d'obtenir une vision plus complète de la santé financière d'un emprunteur.
• Services bancaires ouverts et intégration des API : Développer l'utilisation de plateformes bancaires ouvertes pour permettre aux emprunteurs de partager leurs données financières avec des fournisseurs tiers afin d'obtenir des offres de prêt plus personnalisées et de meilleures conditions.
• Amélioration de la détection des fraudes grâce à l'IA : utilisation de l'IA pour améliorer la détection des fraudes en identifiant des modèles inhabituels ou des anomalies dans les données des applications qui pourraient indiquer une activité frauduleuse.
• Interactions personnalisées avec les clients : Utilisation de chatbots et d'assistants virtuels pilotés par l'IA pour offrir des conseils et une assistance personnalisés en fonction du comportement et des besoins financiers spécifiques du client, améliorant ainsi l'expérience client.
• Solutions à code réduit ou sans code pour un déploiement rapide : Mise en œuvre de plates-formes "low-code" ou "no-code" pour permettre une personnalisation et un déploiement rapides des moteurs décisionnels sans intervention importante du service informatique, ce qui accroît l'agilité et la réactivité face aux changements du marché.

Conclusion

Les moteurs de décision transforment le secteur du prêt en automatisant et en optimisant divers processus, de l'évaluation des demandes de prêt à l'évaluation des risques et à la gestion après décaissement, en fournissant des solutions intelligentes et efficaces. En s'appuyant sur les moteurs de décision, les banques et les institutions financières tirent parti des données et des algorithmes avancés pour prendre des décisions précises et améliorer leurs opérations.

Au fur et à mesure que la technologie évolue, nous pouvons nous attendre à voir encore plus d'applications de moteurs de décision dans le domaine de l'origination et de la gestion des prêts, afin de stimuler l'innovation et d'améliorer l'expérience des clients.

Chez MobiFin, nous sommes les premiers à proposer aux banques et aux institutions financières une solution d'origination et de gestion des prêts de nouvelle génération. Nos LOMS améliorent l'efficacité et réduisent les délais de traitement, améliorent la précision des données et la prise de décision, et augmentent la satisfaction et la fidélité des clients.