Dans une économie en mutation rapide, il est essentiel que les entreprises gardent un œil sur les risques de paiement de leurs clients. Les assureurs-crédit jouent un rôle important à cet égard, notamment en accordant des limites de crédit. Mais comment une telle décision est-elle prise ? Et quel rôle joue l'intelligence artificielle (IA) dans ce processus ?
Dans cet article, nous vous expliquons le processus décisionnel et vous montrons comment l'IA modifie fondamentalement le fonctionnement des assureurs-crédit.
Une limite de crédit est décidée par l'analyste de crédit et correspond au solde maximal ouvert pour ce client et que l'assurance souhaite couvrir. La décision d'accorder une telle limite est le résultat d'une combinaison de données, d'analyses et d'expertise humaine. Le processus se déroule globalement comme suit :
L'évaluation commence par une analyse approfondie de la santé financière du débiteur. Les données suivantes sont notamment examinées :
Comptes annuels et ratios financiers
Historique des paiements
Dettes en cours ou dossiers de recouvrement
Risques sectoriels et pays
Informations commerciales et comportementales
L'IA joue ici un rôle important. Grâce à des technologies telles que la reconnaissance optique de caractères (OCR) et le traitement du langage naturel, de grandes quantités de données non structurées (telles que des articles de presse, des comptes rendus ou des rapports) peuvent être automatiquement lues, interprétées et intégrées dans l'évaluation. Ce qui était auparavant un processus manuel et fastidieux est désormais beaucoup plus rapide et approfondi.
Une fois les données disponibles, elles sont traitées par des modèles de risque internes. De plus en plus souvent, l'assureur-crédit utilise l'IA à cette fin. Ces modèles peuvent :
Reconnaître les schémas indiquant un risque accru.
Prédire la probabilité qu'un client paie.
Tirer des conclusions à partir de milliers de points de données qui ne sont pas
immédiatement visibles pour les humains.
Cela rend l'évaluation de crédit non seulement plus rapide, mais aussi plus précise.
L'IA fournit des informations, mais la décision finale est toujours prise par des analystes de crédit expérimentés. Ils interprètent les données, replacent les chiffres dans leur contexte et tiennent compte des nuances spécifiques au secteur ou des situations exceptionnelles.
L'IA ne remplace donc pas l'humain, mais le renforce. En automatisant en grande partie le « travail préparatoire » analytique, l'expert peut se concentrer sur l'interprétation et la décision finale.
Même après l'octroi d'une limite de crédit, l'IA continue de jouer un rôle. L'assureur-crédit surveille en permanence les signaux indiquant un risque accru, tels que les changements dans les habitudes de paiement ou les informations relatives à des problèmes de liquidité. Grâce à l'IA, ces signaux peuvent être détectés automatiquement, ce qui permet d'ajuster plus rapidement les limites.
Depuis l'avènement de ChatGPT et d'autres modèles d'IA générative, le nombre d'applications possibles de l'IA dans le domaine de l'assurance-crédit a augmenté de manière exponentielle. Mais l'IA ne se limite pas à un simple chatbot. Les assureurs-crédit tels qu'Atradius utilisent depuis des années différentes technologies d'IA pour optimiser leurs processus, de l'évaluation des risques au traitement des sinistres.
La puissance de l'IA réside dans sa capacité à transformer d'énormes quantités de données en informations utiles à la prise de décision. Pour les secteurs qui s'appuient traditionnellement fortement sur les données, comme l'assurance-crédit, cela offre une opportunité unique.
Par exemple :
L'IA peut analyser le sentiment dans les actualités du marché et le relier aux risques crédit.
Les modèles d'IA détectent les demandes frauduleuses plus rapidement et avec plus de précision.
Les chatbots et les assistants virtuels améliorent le service client.
Des modèles spécifiques aident à prédire les futurs défauts de paiement.
L'IA est prometteuse, mais elle nécessite également une préparation stratégique. Trois facteurs sont essentiels :
Une stratégie solide en matière de données
L'IA a besoin d'être alimentée par des données fiables, nettoyées et correctement étiquetées. Sans cela, même le meilleur modèle est inutile.
Une infrastructure technologique
Du stockage dans le cloud aux systèmes de données intégrés : pour utiliser l'IA, il faut disposer d'une base technologique solide.
Formation et changement culturel
L'IA ne remplace pas les humains, mais elle exige de nouvelles compétences. Les employés doivent être formés pour utiliser et interpréter l'IA de manière intelligente et critique.
La manière dont les limites de crédit sont fixées est en pleine transition. L'IA permet d'évaluer le risque crédit plus rapidement et plus en profondeur, sans pour autant perdre le contrôle humain. Les assureurs-crédit qui investissent dans les données, la technologie et les ressources humaines sont mieux armés pour soutenir leurs clients dans un climat économique de plus en plus volatil.
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