Automatisation des flux de travail liés au risque de crédit

Les flux de travail relatifs au risque de crédit représentent une part importante du temps et des efforts des banques. En outre, leur capacité à évaluer le risque de crédit d'un portefeuille de prêts repose sur leur aptitude à examiner les risques des emprunteurs individuels et sur leur connaissance intuitive des risques de défaut. Pour faire face aux limitations réglementaires croissantes, aux attentes des investisseurs et à une concurrence innovante, les créanciers doivent se concentrer sur l'automatisation de leurs processus de workflow de risque de crédit. 

L'impact de l'automatisation du flux de travail sur le risque de crédit

Avant la généralisation de la banque en ligne, les emprunteurs qui dépendaient des banques traditionnelles pour obtenir des lignes de crédit devaient subir un processus d'évaluation du crédit long et fastidieux.. Toutefois, l'automatisation des flux de travail relatifs au risque de crédit permet aux prêteurs de se concentrer sur des demandes plus viables tout en les aidant à évaluer le risque avec plus de précision.

La souscription de crédit a dû évoluer pour s'aligner sur les attentes actuelles des clients. Aujourd'hui, les prêteurs qui utilisent encore un processus d'évaluation de six semaines effraient les emprunteurs. Dans le secteur financier, l'automatisation profite à la fois aux clients et aux créanciers.

Outre le service à la clientèle et le risque de crédit, la gestion d'un grand volume de demandes de crédit (demandes de crédit et demandes d'augmentation de la limite de crédit des clients existants) peut s'avérer coûteuse. Pour répondre à la demande croissante de crédit dans le passé, les organisations augmentaient généralement leurs employés ou diminuaient leurs normes d'évaluation du risque de crédit. Même avec des équipes plus importantes, les processus manuels sous-jacents créent des limites en termes de capacité, de transparence, de collaboration et de précision.  

En outre, plus le nombre de demandes de crédit augmente, plus la qualité du service diminue, ce qui augmente simultanément le risque de défaillance. Pourtant, grâce à l'automatisation, les entreprises peuvent traiter de grandes quantités de demandes de crédit sans propager le risque de crédit ou la qualité du service et sans augmenter les dépenses de personnel.

En général, les demandes de crédit sont divisées en deux catégories : Faible et élevée. Habituellement, les consommateurs demandent un crédit de 1 000 à 20 000 dollars pour des produits peu coûteux. La réception et le traitement des demandes de crédit faible peuvent prendre du temps, et les erreurs font partie intégrante du processus. Pourtant, ce sont les demandes les plus courantes. Ainsi, des lots importants de demandes de crédit de la catégorie "faible" contribuent à une augmentation globale du risque de crédit.

Comment l'automatisation crée-t-elle de la valeur ?

Les institutions financières peuvent obtenir des avantages immédiats tout en développant une compétence essentielle en appliquant l'apprentissage automatique à leurs tentatives d'automatisation du flux de travail relatif au risque de crédit. L'apprentissage automatique peut être utilisé dans un large éventail de situations, notamment dans les systèmes d'alerte précoce (EWS). Il permet également de tirer des conclusions plus perspicaces à partir de grands ensembles de données complexes, sans être limité par les contraintes des analyses statistiques standard. Nous avons énuméré ci-dessous d'autres façons dont l'automatisation crée de la valeur pour le flux de travail du risque de crédit :

Souscription. Grâce à l'automatisation, une institution financière peut gérer l'ensemble de ses activités d'octroi de crédit, de création de documents et d'approbation avec davantage de personnalisation tout en respectant les réglementations commerciales. En outre, la souscription automatisée intègre tous les facteurs de risque liés aux règles de prêt, même ceux qui pourraient être ignorés lors de l'exécution d'une décision de prêt traditionnelle.

Évolutivité. L'évolutivité est difficile à atteindre dans un processus de souscription traditionnel, car il faut une connaissance approfondie du secteur des prêts pour comprendre le vaste éventail de documents nécessaires pour améliorer l'analyse, l'empilage, la catégorisation et l'extraction. Un seul système peut gérer l'ensemble du processus. Au lieu d'évaluer les cas individuels, les analystes peuvent se concentrer sur les activités à valeur ajoutée.

Détecter la fraude. Si la fraude à la carte de crédit représente en soi une activité de plusieurs milliards de dollars, elle représente un pourcentage bien plus important de l'économie mondiale. La fraude est considérablement et constamment réduite lorsque les processus sont automatisés. Comment ? L'automatisation des bons flux de travail peut garantir la détection immédiate des risques liés à l'octroi d'un prêt à un consommateur grâce à l'analyse prédictive.

Conformité réglementaire. L'aspect le plus gratifiant de l'automatisation consiste à modifier une règle et à la faire appliquer de manière cohérente sur la base des critères que vous fournissez. L'automatisation des processus sujets aux erreurs, qui peuvent également produire et sauvegarder une piste d'audit, permet donc d'améliorer la conformité.

Utiliser l'automatisation pour faire plus avec moins

Les organisations financières qui automatisent leur processus de risque de crédit et se convertissent aux techniques de flux de travail du risque de crédit basées sur l'apprentissage automatique peuvent obtenir un avantage concurrentiel. Comment ? Considérez ces suggestions :

1. Conservez une trace des données utilisées par votre modèle, de vos stratégies et de la performance des modèles.
2. Identifiez le processus décisionnel de votre modèle - et l'impact qu'il a sur votre entreprise : Y a-t-il un lien entre le modèle et le chiffre d'affaires ? Le résultat modifiera-t-il vos flux de travail en matière de risque de crédit ? Y a-t-il une différence dans le taux d'approbation ou de défaut ? Quelle est la suite ? Eh bien, vous pouvez maintenant examiner et classer vos réponses par catégories.
3. Déterminez les conditions préalables et les hypothèses pour la conformité réglementaire dès le début du processus. Le modèle doit expliquer aux emprunteurs potentiels tous les facteurs qui affectent ses scores.
4. Suivez l'évolution de votre modèle pour voir s'il peut vous aider à éviter le prochain choc économique majeur et à rester à flot alors que d'autres coulent.

Quels types de solutions d'automatisation sont disponibles pour gérer les flux de travail liés au risque de crédit ?

Ce sont les solutions les plus couramment déployées pour automatiser les flux de travail :

1. Automatisation générale des processus. Pour automatiser divers types d'activités, les systèmes d'automatisation des processus interagissent généralement avec un large éventail de plateformes.
2. Solutions d'automatisation des processus cognitifs et robotiques. Elles tirent leur flexibilité de leur capacité à extraire des données des écrans et à imiter les interfaces utilisateur humaines. Cela facilite grandement l'automatisation d'anciens programmes dotés d'une interface utilisateur mais dépourvus d'API.
3. Plates-formes d'application à faible code. Les membres non techniques de l'équipe peuvent facilement automatiser les systèmes actuels en utilisant des plateformes d'applications à faible code. En outre, ces technologies sont flexibles, ce qui permet de les utiliser pour créer des applications et simplifier les processus dans n'importe quel secteur. Les systèmes RPA étant plus difficiles à exploiter, ils sont peut-être mieux adaptés à l'automatisation des processus et des activités avec des systèmes qui disposent déjà d'API. En savoir plus sur nos solutions de workflow low-code pour le secteur bancaire.

Les prêteurs peuvent mieux évaluer le risque de crédit en automatisant les flux de travail relatifs au risque de crédit, ce qui leur permet de rejeter les clients à haut risque tout en obtenant une image plus précise et actualisée de leur situation financière. Ils peuvent donc fixer le prix des prêts de manière appropriée.