Comment les scores de crédit peuvent améliorer l'évaluation des risques

L'évaluation du crédit en tant que processus d'évaluation des risques pour déterminer la probabilité qu'un emprunteur rembourse son prêt à temps.

Cela repose sur l’attribution de points aux caractéristiques des clients, reflétant à la fois des éléments quantitatifs (principalement des données financières) et qualitatifs (par exemple, le statut matrimonial, le niveau d’éducation, etc.), incluant une analyse approfondie de l’historique de crédit comme facteur clé. Parmi les différents modèles de scoring, le score FICO se distingue comme un modèle largement reconnu, essentiel dans le processus de scoring, notamment dans la façon dont il calcule les scores de crédit en fonction de facteurs tels que l’historique des paiements et l’utilisation du crédit. Cette analyse prend en compte la durée de l’historique de crédit et l’impact des décisions de crédit sur les scores de crédit, soulignant l’importance de maintenir un bon historique de crédit pour améliorer les scores de crédit. Cela s’applique tant aux clients individuels qu’aux entreprises (en particulier dans les segments micro et PME).

Historique du scoring de crédit

L’histoire de l’utilisation des modèles de scoring dans les processus de crédit remonte à la Seconde Guerre mondiale. David Durand peut être considéré comme un précurseur dans ce domaine. En 1941, dans le cadre d’un projet mené pour le Bureau national de la recherche économique des États-Unis, il a étudié les caractéristiques des emprunteurs « bons » et « mauvais », y compris l’historique des paiements comme un composant crucial. L’historique des paiements impacte considérablement le résultat du scoring, reflétant la capacité d’un individu à effectuer des paiements à temps et à gérer sa dette de manière efficace. Dans les décennies suivantes, cette méthode est devenue de plus en plus populaire, mais la véritable révolution a eu lieu avec l’introduction de la loi américaine sur l’égalité des chances en matière de crédit en 1975, qui interdit la discrimination contre les emprunteurs. Suite à la loi sur l’égalité des chances en matière de crédit, l’introduction des scores de crédit VantageScore a marqué une évolution significative des modèles de scoring, offrant une alternative aux scores FICO en prenant en compte différents facteurs et sources de données, ce qui pouvait entraîner des variations dans les scores. L’évaluation des risques basée sur les modèles de scoring était parfaitement adaptée aux lignes directrices contenues dans la loi, garantissant une objectivité totale dans l’octroi des produits de crédit de plus en plus populaires. Bien qu’au départ le scoring ait été utilisé pour les produits les plus simples (cartes de crédit), au fil du temps, les banques ont commencé à utiliser cette méthode aussi pour les prêts personnels, puis plus tard pour les prêts hypothécaires. Actuellement, le scoring de crédit est la méthode la plus courante utilisée pour évaluer le risque de crédit des particuliers.

Bon score de crédit

Le scoring du score de crédit d’un client dans les processus de crédit est généralement basé sur une carte de score, qui est fondamentalement informée par les données trouvées dans le rapport de crédit du client. Ce rapport est la principale source d’informations pour calculer les scores de crédit, car il contient des dossiers détaillés sur les habitudes de crédit et les comportements qui influencent significativement le score. Il prend la forme d’un ensemble de caractéristiques du client et d’attributs correspondants avec des points attribués. Après l’analyse de toutes les caractéristiques, les points individuels sont additionnés pour constituer le score final. Dans chaque modèle de scoring, un seuil est également défini, illustrant la frontière entre les emprunteurs « bons » et « mauvais ». Atteindre un score de crédit plus élevé est essentiel car cela ouvre la voie à une multitude d’avantages, notamment l’accès à un éventail plus large de produits de crédit à des taux d’intérêt plus favorables. Un score de crédit plus élevé peut améliorer de manière significative les conditions de prêt, offrant des taux d’intérêt plus bas et même la possibilité d’un financement à 0 % pour les voitures et les cartes de crédit, ce qui souligne l’importance de viser un score de crédit plus élevé. Cependant, l’échelle de points possible à obtenir est souvent divisée en plages de scores de crédit, ce qui permet d’adopter une approche distincte du client en fonction du niveau de risque estimé. Ces plages sont cruciales pour déterminer la solvabilité, car elles influencent les approbations de prêts, les taux d’intérêt et l’accès aux produits de crédit, soulignant l’importance de comprendre la plage de score spécifique utilisée par différents créanciers et modèles de scoring.

Cependant, la question est de savoir pourquoi certaines caractéristiques sont prises en compte dans un modèle de scoring donné et sur quelle base des points spécifiques sont attribués à certains attributs. Construire un modèle ou une carte de score n’est pas une activité triviale, car cela nécessite des connaissances expertes en mathématiques ou en statistiques. Chaque banque dispose de données sur les prêts accordés et leur remboursement. Ces données sont divisées en groupes de « bons » et « mauvais » prêts, puis, au sein de ces groupes, des ensembles de données sont déterminés. Ces ensembles seront utilisés pour construire un modèle de scoring et pour en vérifier l’efficacité.

Données du rapport de crédit

L’étendue des données analysées dépend du type d'informations collectées et archivées préalablement par une institution donnée et du type de scoring utilisé (basé sur la demande ou le comportement). En utilisant diverses techniques statistiques ou de data mining, les départements des risques tentent de déterminer quels paramètres ont un impact significatif sur la probabilité d'un défaut. Pendant des années, la régression logistique a été la méthode la plus populaire pour construire des modèles de scoring, mais cette approche utilise également des arbres de décision, des algorithmes génétiques, des réseaux neuronaux et d'autres méthodes d'IA ou d'apprentissage automatique. De plus, l’intégration d’outils d’évaluation des risques, tels que les arbres de décision et les réseaux neuronaux, améliore l’analyse des données des rapports de crédit, en utilisant des techniques comme la matrice des risques, l’analyse des modes de défaillance et des effets (FMEA), et le modèle Bowtie pour examiner et mettre à jour les évaluations en fonction des conditions changeantes. Par conséquent, des logiciels statistiques spécialisés ou du data mining sont souvent utilisés pour créer des modèles de scoring.

Création d’un modèle de scoring

Créer un modèle de scoring et une carte de score est la première étape dans le cycle complet de cette méthode d’évaluation des risques. Avant d’être pleinement utilisé dans les processus de crédit, il est vérifié, le plus souvent selon l'approche Champion-Challenger, où le nouveau modèle fonctionne aux côtés de l’actuel et les métriques d’efficacité des deux variantes sont vérifiées. Si le nouveau modèle est plus efficace, il devient le Champion et est utilisé pour déterminer le risque des nouveaux clients. Afin d’optimiser le processus de calcul du scoring, les processus de crédit utilisent le plus souvent des moteurs de scoring, c'est-à-dire des solutions informatiques basées sur le traitement des règles métier. Ces systèmes offrent également la possibilité de surveiller l’efficacité et l'efficience des modèles de scoring mis en œuvre. Cela est important car l’évaluation des risques doit être ajustée aux procédures internes actuelles de la banque et à la situation économique et démographique générale du marché donné.

Qu’est-ce que l’évaluation du risque de crédit ?

L’évaluation du risque de crédit est le processus consistant à évaluer la solvabilité des particuliers, des entreprises ou des entités afin de déterminer la probabilité de défaut sur un prêt ou une obligation de dette. Il s’agit d’analyser divers facteurs tels que la stabilité financière, l’historique des paiements, le score de crédit, le niveau de revenu et le ratio de la dette sur le revenu pour évaluer le risque associé à l’octroi de crédit à un individu ou une entité. Une méthode d’évaluation des risques quantitative est souvent employée dans ce contexte, en se concentrant sur des approches analytiques et basées sur des calculs, telles que l'espérance de perte annualisée (ALE), pour justifier le coût de la mise en œuvre des mesures de contrepartie tout en reconnaissant également ses critiques pour ignorer potentiellement les différences qualitatives parmi les risques.

L’objectif principal de l’évaluation du risque de crédit est d’estimer le risque de perte financière potentiel qu’un prêteur pourrait rencontrer si un emprunteur ne rembourse pas un prêt ou une dette. En évaluant le risque de crédit des emprunteurs potentiels, les prêteurs peuvent prendre des décisions éclairées sur l’octroi d’un prêt, la fixation des taux d’intérêt appropriés ou la détermination du montant de crédit pouvant être accordé.

L’évaluation du risque de crédit joue un rôle crucial dans le processus de prêt, aidant les institutions financières, les banques et les prêteurs à gérer efficacement les risques et à prendre des décisions de prêt judicieuses. Elle permet aux prêteurs de trouver un équilibre entre le besoin de générer des bénéfices en accordant des prêts et la nécessité de réduire les risques de défauts et de minimiser les pertes financières.

Logiciels des modèles de scoring de crédit

Les banques doivent utiliser des outils efficaces pour évaluer au mieux la solvabilité de leurs clients et réduire le risque de faillite potentiel. C’est pourquoi elles utilisent de plus en plus des logiciels de scoring de crédit, qui analysent des types d'informations critiques telles que les comptes de crédit, permettant de déterminer le risque d’un événement indésirable comme un prêt impayé. Ce logiciel évalue des facteurs tels que les soldes des cartes de crédit, soulignant l’importance de la gestion de ces soldes pour un score de crédit favorable. De telles solutions sont souvent l’un des éléments clés de l’infrastructure du système soutenant les employés de la banque dans les processus d’octroi de crédit. De plus, les logiciels des modèles de scoring de crédit aident à effectuer des évaluations approfondies des risques en évaluant divers facteurs comme les soldes des cartes de crédit et les comptes de crédit, améliorant ainsi la capacité de la banque à identifier et à atténuer les risques potentiels de manière efficace.

Avantages des outils de scoring :

• Raccourcissement significatif des processus d’évaluation des risques et amélioration de l'efficacité des calculs. Les processus d’évaluation de la solvabilité peuvent être accélérés jusqu’à 75 % en sélectionnant le logiciel approprié dans la banque, assurant une augmentation multiple des ventes de prêts.
• Évaluation plus rapide et plus efficace de la solvabilité, minimisant le nombre de prêts risqués accordés.
• Meilleure efficacité avec le même effectif – le logiciel de scoring de crédit permet de rationaliser les processus de crédit sans ressources humaines supplémentaires, c’est-à-dire sans avoir besoin de recruter des employés supplémentaires.
• Automatisation du processus d’évaluation du crédit, ce qui réduit également le risque d’erreurs humaines et de fraudes potentielles.
• Intégration avec d’autres systèmes offrant la possibilité d’utiliser un large éventail de données mais aussi de déterminer le scoring au sein de différents systèmes ou processus métier.
• Minimisation du risque de mauvaise décision ou d’octroi d’un prêt dans des conditions défavorables pour la banque.
• Gestion complète de la politique de crédit et de son suivi constant – toutes les données et les calculs de scoring sont effectués et stockés en un seul endroit.

Pourquoi l'évaluation des risques est-elle importante dans l'analyse de crédit ?

L'évaluation des risques est cruciale dans l'analyse de crédit pour plusieurs raisons :

1. Minimiser les pertes financières: En évaluant le risque associé à l'octroi de crédit aux particuliers ou aux entités, les prêteurs peuvent mieux prédire la probabilité de défaut. Cela les aide à allouer les ressources de manière plus efficace et à minimiser les pertes financières potentielles.
2. Maintenir la stabilité financière: Une évaluation efficace des risques dans l'analyse de crédit aide les institutions financières à maintenir la stabilité en identifiant les emprunteurs et les portefeuilles de prêts risqués. Elle permet aux prêteurs de prendre des mesures proactives pour gérer et atténuer les risques avant qu'ils ne s'aggravent.
3. Fixer les taux d'intérêt: L'évaluation des risques joue un rôle clé dans la détermination des taux d'intérêt appropriés pour les prêts. Les prêteurs peuvent ajuster les taux d'intérêt en fonction du niveau de risque associé à un emprunteur, garantissant ainsi qu'ils sont rémunérés pour le risque qu'ils prennent.
4. Optimiser l'approbation des prêts: L'évaluation du risque de crédit permet aux prêteurs de prendre des décisions éclairées concernant l'approbation des demandes de prêt. En évaluant la solvabilité des emprunteurs, les prêteurs peuvent optimiser le processus d'approbation et offrir du crédit à ceux qui sont les plus susceptibles de le rembourser.
5. Conformité réglementaire: Les institutions financières sont tenues de se conformer aux réglementations régissant les pratiques de prêt. Une évaluation efficace des risques garantit que les prêteurs respectent les exigences réglementaires, telles que les normes et les lignes directrices en matière de gestion des risques.
6. Protéger les intérêts des investisseurs: Dans les cas où les prêts sont regroupés et vendus sous forme de produits financiers, l'évaluation des risques est essentielle pour protéger les intérêts des investisseurs. Une évaluation précise du risque de crédit aide les investisseurs à prendre des décisions éclairées concernant l'achat de ces produits financiers.

Dans l'ensemble, l'évaluation des risques dans l'analyse de crédit est essentielle pour maintenir un système financier sain, garantir des pratiques de prêt responsables et protéger les intérêts des prêteurs comme des emprunteurs. Elle permet aux institutions financières de prendre des décisions éclairées, de gérer les risques de manière efficace et de contribuer à la stabilité financière globale.