Chaque jour, les entreprises produisent d'immenses quantités de données et les rendent plus disponibles que jamais. Cette mine d'informations est une aubaine pour les gestionnaires crédit - s'ils disposent des outils nécessaires pour en tirer pleinement parti.
C'est pourquoi des entreprises comme Atradius mettent en place des systèmes sophistiqués basés sur l'intelligence artificielle (IA) et les technologies d'apprentissage automatique pour aider leurs clients à prendre des décisions précises sur la base d'informations scientifiquement collectées, calculées et analysées.
L'utilisation de l'IA et de l'apprentissage automatique dans la gestion crédit était le sujet du déjà dixième épisode de la série de podcasts d'Atradius, avec Stan Chang, notre directeur Group Buyer Underwriting à Amsterdam.
M. Chang a expliqué comment Atradius optimise l'analyse des données grâce à l'IA et au Machine Learning et a énuméré les avantages que le déploiement de technologies de pointe peut apporter aux clients et aux partenaires commerciaux.
"Atradius utilise l'apprentissage automatique pour effectuer certaines tâches simples mais très puissantes, comme la recherche et le traitement d'informations, afin d'optimiser nos décisions en matière de risque", a déclaré M. Chang aux animateurs du podcast Mary Ibrahim et David Finn. "Nous utilisons des scrapeurs web, des API et diverses technologies connexes pour récupérer des informations en temps réel. Il s'agit d'informations publiées sur des centaines de milliers de sites web, dans de multiples langues, 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7."
Les scrapeurs Web sont des logiciels qui parcourent l'Internet pour collecter des éléments d'information spécifiques qui sont particulièrement pertinents pour une entreprise. Les API, ou interfaces de programmation d'applications, sont des outils qui permettent à différents types de logiciels de communiquer entre eux. Bien qu'elles ne soient pas tout à fait nouvelles, ces technologies modifient le mode de fonctionnement de certaines fonctions commerciales, et la gestion crédit ne fait certainement pas exception.
Ils permettent à Atradius de recueillir des informations extrêmement précieuses pour évaluer les risques crédit qui lui sont présentés. Il s'agit notamment de données sur les fusions et acquisitions, les changements de direction, les défauts de paiement, le lancement de nouveaux produits, les offres d'emploi, les pénalités, les poursuites judiciaires, les grèves et bien d'autres développements au sein des entreprises ou des secteurs qui peuvent fournir des indices sur leur capacité à respecter leurs obligations en matière de crédit.
"Il s'agit d'informations qualitatives ou non structurées qui, historiquement, ont été très difficiles à utiliser dans les modèles et les algorithmes", a déclaré M. Chang. Lorsqu'il s'agit de traiter cette masse de données et de la transformer en décisions de crédit précises, l'IA et l'apprentissage automatique passent aujourd'hui au premier plan.
"Le big data est l'huile qui fait tourner tous les moteurs d'IA et de machine learning. Il nous aide à comprendre les performances et les relations et à prendre les meilleures décisions en matière de risque que nos clients demandent aujourd'hui", a expliqué M. Chang. "Dans le monde du B2B, l'IA est un peu moins visible que sur les marchés de consommation. Mais le changement est bien là, et il est transformateur."
Une fois les données extraites, Atradius les fait passer par des modèles de traitement du langage naturel, que la société a développés en interne sur la base de la technologie de l'IA, et par des systèmes de Machine Learning. Les informations sont classées et une analyse des sentiments est effectuée, en tenant compte des informations subjectives. Les données sont également mises en correspondance et comparées avec d'énormes quantités d'informations connexes stockées dans différentes bases de données.
En plus d'être capable de traiter de grandes quantités de nouvelles et d'informations qualitatives, Atradius utilise également l'IA ou les réseaux neuronaux pour détecter les liens entre les conducteurs qui mènent à la défaillance. "De cette manière, nous publions davantage de décisions pour soutenir le commerce et nous les publions plus rapidement", a déclaré M. Chang.
Avec la quantité de données générées dans le monde aujourd'hui, il n'est pas difficile de comprendre pourquoi il est vital pour les entreprises d'essayer d'en tirer le meilleur parti. Mais M. Chang a prévenu que les investissements dans des technologies telles que l'IA et l'apprentissage automatique ne devaient pas être pris à la légère. Elles exigent des engagements importants en termes de budget et de personnel et il y a toujours un risque que tout cela soit gaspillé si l'entreprise n'a pas une idée très claire de la raison pour laquelle elle prend une telle mesure.
"L'IA et l'apprentissage automatique ont pour but d'apporter de l'efficacité, de la productivité et de meilleurs résultats. Ils peuvent apporter de nouveaux services et de nouvelles propositions, ce qui permet de préparer l'avenir d'une entreprise", a-t-il déclaré. "Mais il ne faut pas se concentrer sur l'IA et l'apprentissage automatique parce que ce sont des sujets sexy, et que tout le monde en parle. Ils ne sont pas des objectifs en soi. Ce sont des outils et des technologies qui sont censés nous aider à rendre toutes sortes de processus plus efficaces."
Une fois que vous avez pris la décision d'investir, M. Chang recommande de faire évoluer le projet étape par étape, et certainement pas d'essayer de déchiffrer tout le monde du Big Data en une seule fois.
"Restez simple", a-t-il dit. "Au départ, l'usage est beaucoup plus important que l'impact".
Ecoutez l'épisode complet du podcast "Comment utiliser l'IA pour la gestion crédit" ici
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