7 étapes pour automatiser l'étude manuelle des demandes de crédit
L'étude manuelle des demandes de crédit joue un rôle important dans le processus d'octroi, notamment lorsque la situation financière du demandeur est inhabituelle ou complexe.
Mais elle prend du temps et entraîne des coûts supplémentaires pour les prêteurs comme pour les demandeurs.
Les progrès des données et des plateformes permettent désormais d'automatiser une grande partie de l'octroi de crédit. Le travail manuel s'en trouve réduit. Cet article explique comment choisir un moteur de règles et mettre en place des règles pour simplifier le processus d'octroi.
1. Repérer et formaliser les règles appliquées lors de l’instruction manuelle des dossiers de crédit
Pour automatiser l'octroi de crédit, commencez par recenser et documenter les règles appliquées lors de l'étude manuelle des demandes. Elles doivent couvrir l'historique de crédit, les revenus, le niveau d'endettement et les autres facteurs qui entrent dans l'évaluation de la solvabilité. Une documentation claire facilite leur compréhension et leur transposition dans un système automatisé.
2. Classer les règles par priorité
Une fois les règles documentées, classez-les selon leur importance et leur influence sur les décisions d'octroi. Vous pourrez ainsi déterminer lesquelles automatiser en premier et lesquelles modifier ou remplacer.
3. Choisir un moteur de règles adapté
Une fois les règles définies et classées par priorité, choisissez un moteur de règles capable de traiter et d'évaluer vos critères. Évaluez sa facilité d'intégration, sa capacité à gérer des volumes croissants, son adaptabilité aux évolutions réglementaires et aux normes du secteur, ainsi que sa capacité à traiter des règles et des conditions complexes.
4. Mettre en place les règles dans le moteur choisi
Après avoir choisi le moteur de règles, transcrivez-y les règles documentées. Créez des tests, vérifiez les résultats et assurez-vous que les règles produisent les effets attendus avant de poursuivre.
5. Intégrer le moteur de règles au processus d'octroi
Une fois les règles mises en place, intégrez le moteur de règles au flux d'octroi de crédit. Prévoyez la collecte et l'analyse des données utiles : scores de crédit, justificatifs de revenus, relevés bancaires, historique professionnel et autres éléments financiers. Le moteur évalue alors la solvabilité du demandeur selon les règles définies.
6. Garantir la qualité et l'exactitude des données
La précision de l’automatisation repose sur des données propres. Les outils de nettoyage et de validation des données, ainsi que des audits réguliers, permettent d’identifier et de corriger les erreurs ou les écarts.
7. Suivre les règles et les mettre à jour régulièrement
Actualisez les règles pour qu'elles restent pertinentes et efficaces. Ajoutez de nouvelles sources de données, ajustez la logique du moteur de règles et réévaluez les facteurs pris en compte dans l'analyse de la solvabilité.
En conclusion, choisir un moteur de règles adapté et mettre en œuvre les règles manuelles existantes peut rationaliser l'octroi de crédit. Les prêteurs peuvent préserver la qualité et la précision des décisions de crédit. Cette démarche facilite le passage à un système automatisé, au bénéfice des prêteurs comme des demandeurs.
Questions fréquentes
Quelles règles d'octroi automatiser en premier ?
Commencez par les règles qui s'appliquent à un grand nombre de demandes et reposent sur des données claires, avec des résultats cohérents, comme les contrôles d'éligibilité ou des seuils simples de capacité de remboursement. Confiez les exceptions qui nécessitent du discernement ou reposent sur des justificatifs incomplets à un analyste crédit formé, jusqu'à ce que les critères soient définis, le motif d'orientation consigné et les règles testées sur des demandes réelles.
Comment définir le seuil d'orientation d'un dossier vers un examen manuel ?
Définissez les critères d'orientation en fonction d'une incertitude précise ou d'un justificatif manquant, plutôt qu'à partir d'un score unique considéré isolément. Appuyez-vous sur le nombre de demandes et la capacité de traitement pour fixer la plage d'orientation, puis vérifiez si l'analyste peut obtenir des informations susceptibles de modifier la décision. Une plage trop étroite risque de laisser passer des dossiers difficiles, tandis qu'une plage trop large peut recréer la file d'attente que l'automatisation devait réduire.
Comment tester les règles de décision de crédit automatisées avant leur déploiement ?
Rejouez les demandes historiques avec les règles proposées, puis comparez les décisions et leurs motifs aux critères d'octroi validés. Testez chaque seuil d'acceptation, les valeurs limites, les données manquantes ou contradictoires et chaque voie d'orientation. Examinez les résultats pour les groupes de demandeurs concernés afin de repérer d'éventuels écarts inattendus. Le rejeu historique ne permet pas d'établir les performances futures. Après le déploiement, poursuivez une revue encadrée des décisions prises en conditions réelles.
À quelle fréquence examiner les décisions de crédit automatisées après leur déploiement ?
Pendant la période initiale de déploiement, examinez chaque semaine les taux d'acceptation, les orientations vers un examen manuel, les données manquantes et les décisions modifiées par les analystes crédit. Lorsque les résultats se stabilisent, effectuez ces vérifications au moins une fois par mois. Suivez l'évolution des remboursements, car les premiers chiffres d'acceptation ne suffisent pas à évaluer la qualité du crédit. Procédez à un nouvel examen plus tôt en cas de changement important des règles, des sources de données ou du profil des demandeurs.
Quels critères retenir pour choisir une plateforme de décision, et quels coûts comparer ?
Comparez le coût total d'exploitation : intégration, licences, modifications des règles, tests et temps consacré par le personnel à leur maintenance. Vérifiez que la plateforme prend en charge les tables de décision ou ensembles de règles nécessaires, fournit à l'équipe un historique des versions et les résultats des tests, et s'intègre aux connexions de données existantes. Une licence peu coûteuse peut revenir plus cher si chaque modification des règles nécessite l'intervention de spécialistes.
