Parlons peu, parlons bien ! Savez-vous ce qu’est le scoring ?
Dans le monde du digital, tout s’accélère, et aujourd’hui il est presque indispensable d’en connaître tous les rouages ⚙️
Le scoring est le fait d’évaluer les risques d’insolvabilité d’un bénéficiaire de crédit selon divers critères, comme son âge, sa profession, ses revenus…
Pour obtenir un prêt, il faut un bon dossier, car si votre client arrive les mains dans les poches, ça ne va pas plaire à notre partenaire bancaire. Plutôt logique, nous direz-vous. Mais pourquoi ? Très simple : il ne peut pas prendre le risque de ne pas être remboursé.
C’est l’heure de vous faire découvrir les différents types de scoring : alors soyez bien attentifs 🤓
Pour calculer la dimension du risque, il existe le scoring bancaire et le scoring FinTech.
Le scoring bancaire
Ce type de scoring est basé sur le ratio financier d’une CSP. Il a largement fait ses preuves dans le passé puisqu’il a permis aux banques d’être sur des taux de casse très faibles.
Point négatif : il n’a pas de vision prospective, c’est-à-dire qu’il analyse le passé pour prévoir le taux de casse mais sans réellement se projeter dans l’avenir. 👎🏼
En utilisant le scoring bancaire, l’établissement va donc calculer la solvabilité et la fiabilité de votre client, s’appuyant uniquement sur les statistiques, sans que le facteur humain n’entre en compte. La banque va donc lui demander :
- sa situation professionnelle
- sa situation personnelle
- sa situation financière
Avec tout ça, le banquier dira s’il est éligible pour le prêt demandé, ou non. Cette méthode est très efficace mais pourrait devenir obsolète, comparé au scoring FinTech qui se présente sous une toute autre forme. ☝🏼
Le scoring FinTech
En utilisant le scoring FinTech, on utilise des données d’aujourd’hui pour faire des correspondances pour demain. Ce dispositif est basé sur le comportement de dépenses et sur le style de vie du client, c’est donc un scoring beaucoup plus comportemental ! 💁🏽♂️
Pour analyser le comportement de vos clients, le merveilleux outil qu’est le Machine Learning entre, à ce moment, en jeu. Il analyse tous les comportements du consommateur, par exemple les vêtements qu’il porte, les loisirs qu’il pratique, le magasin où il fait ses courses… 🛍
Par son analyse interne, le Machine Learning brasse les données qu’il a engrangées pour pouvoir faire des déductions sur le type de consommateur. Il peut déduire qu’un homme qui passe son temps à jouer au golf, va acheter des articles dans le magasin de golf de sa ville, possède donc un budget à allouer à son loisir, ce qui signifie que ses revenus sont significatifs, tout comme son patrimoine et donc qu’il peut, potentiellement, acheter des SCPI. 💼
Les correspondances faites par le ML peuvent paraître plus ou moins logiques, mais vu le nombre de données enregistrées dans sa base, toutes ne seront pas forcément évidentes à comprendre. Plus le ML va avoir de données à analyser, plus les correspondances seront pertinentes. Et c’est grâce au Shaker Data et au Shaker Reader que ces données sont récupérées 📖
Lequel choisir ?
Bien que très différents, ces deux scoring sont complémentaires. Il n’y en a pas un meilleur que l’autre, c’est un ensemble de règles qui doit être établi pour arriver à un résultat cohérent. L’importance est de réintroduire l’homme dans l’histoire : le facteur humain joue un rôle primordial dans l’analyse de crédit moderne 🤝
Avec Glaz tech+fi, pas besoin de faire passer votre dossier entre d’innombrables mains, notre Shaker Data calcule le scoring bancaire de vos clients en un rien de temps ! On vous donne une réponse au plus vite, ainsi que le pourquoi du comment si elle est négative, pour améliorer le scoring et retenter votre chance 👌🏼
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