Prévenir les risques d’impayés grâce à la Science des données ?

Afin de conserver la trésorerie et le fonds de roulement de l’entreprise, le gestionnaire de crédit ou Credit Manager doit anticiper et prévenir le risque d’impayés. En plus d’adopter une « bonne réponse » aux problématiques financières, il doit également définir le score / la notation la plus pertinente afin d’attribuer des notations clients et des crédits internes pour surveiller et prévenir les risques d’impayés. Pour aller plus loin, le gestionnaire de crédit ou Credit Manager doit aujourd’hui pouvoir aller au-delà des informations financières traditionnelles pour s’adapter aux signaux faibles émis par ses clients (messages d’alerte de faible intensité pouvant émettre des tendances majeures).

L’émergence du big data (en particulier la science des données) a désormais changé les règles du jeu. Ces disciplines offrent la possibilité d’utiliser de grandes quantités de données et d’en extraire des signaux faibles pour identifier les changements de comportement, les indicateurs d’insatisfaction … qui peuvent se traduire en impayés. Les scientifiques des données et les rapports de données intelligents gagneront-ils du terrain comme la lutte contre la fraude pour prévenir les risques impayés ?

Prévenir les risques d’impayés aujourd’hui

Prévenir les risques d’impayés repose sur trois piliers clés qui peuvent être combinés en amont:

  • la création d’une notation,
  • la gestion d’un encours par client,
  • l’assurance-crédit.

A toutes les étapes, notre logiciel de recouvrement Eloficash intervient. Le Credit Manager doit pouvoir construire une notation par client en mixant des scoring de solvabilité de sociétés financières tierces (réactualisés à des périodes définies) et des ratings internes (remontée terrain, changement de comportements) et la suivre au jour le jour. Il doit également établir un encours par client en définissant précisément un montant et une période, et cela de manière collégiale, en impliquant les collaborateurs concernés dans la relation client. Le workflow de validation de Covline prend ici toute son importance. L’assurance-crédit peut également être une solution pour se en partie prévenir les risques d’impayés ; Eloficash suit « en temps réel » les créances et les créanciers. Notre logiciel de gestion des encaissements garantit au Credit Manager de suivre au quotidien son risque client et le prévenir au mieux.

Prévenir les risques d’impayés de demain : détection et traitement des signaux faibles

Aujourd’hui, dans de nombreux domaines tels que le marketing et la santé, la détection de signaux faibles pour analyser les comportements et prévenir les risques impayés s’est avérée être la norme et se développe également dans les secteurs de la banque et des assurances. Face à des données hétérogènes provenant de sources diverses (réseaux sociaux, revues après-vente), comment le gestionnaire de crédit ou Credit Manager peut-il extraire « l’essence » de son travail ?

Au carrefour du big data et du machine learning, la science des données intervient pour multiplier et accélérer l’intersection des données, extraire des données de données intelligentes (données intelligentes) grâce à des algorithmes, et les modéliser pour obtenir des risques prévisibles . Cette interprétation et même cette évaluation des données internes et externes de la cible doivent être réalisées par des experts en algorithmes et statistiques complexes (comme les data scientists) et appuyées par des solutions d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique. Notre logiciel de recouvrement Elofiscash est prêt à saisir des données intelligentes pour faciliter la prise de décision et optimiser la gestion des risques des gestionnaires de crédit ou Credit Managers. La solution logicielle de recouvrement de créances parfaite pour prévenir les risques impayés …

La prévention des risques d’impayés mettrait-elle fin à l’intervention humaine ?

Nous pensons que la « science des données » sera l’un des éléments clés à l’avenir pour prévenir les risques d’impayés et une condition nécessaire à la gestion du crédit. Afin de distinguer le « bruit » des signaux fiables, nous pensons également que la technologie ne remplacera pas l’intuition humaine du gestionnaire de crédit ou Credit Manager, difficilement traduisible dans des outils, pour détecter les risques et prendre les meilleures décisions. Et surtout en Europe, comment le Credit Manager va t’il pouvoir allier l’IA, le Big Data, le Smart Data et le RGPD qui restreint l’exploitation des données personnelles ?

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