L’utilisation de données alternatives dans le cadre du credit scoring est une pratique déjà très répandue dans les pays émergents. La sous-bancarisation et le manque d’historique bancaire privent une grande partie de la population de l’accès au crédit via les techniques traditionnelles de scoring. Lenddo, plateforme de crowdlending fondée en 2011 aux Philippines, a par exemple pivoté en BtoB en 2014 pour vendre aux banques, plateformes de prêts ou opérateurs télécoms sa technologie de credit scoring basée sur des données alternatives. Aujourd’hui, la société travaille dans des pays émergents avec de grandes banques comme l’indonésienne Mandiri, Citibank, TFC ou Santander.
La promesse de ces sociétés : permettre d’octroyer des crédits à des personnes qui n’auraient jamais été acceptées via les méthodes de scoring traditionnelles (+20%, pour le singapourien DemystData, entre 15% et 50% pour Lenddo, 30% pour le londonien Big Data Scoring…) et réduire la fraude dans le même temps (jusqu’à 60% selon DemystData). Des résultats qui concernent bien sûr leurs marchés privilégiés : Inde, Afrique, Asie et Amérique latine.
Les réseaux sociaux sont très peu utilisés
Les start-up spécialisées dans le credit scoring alternatif ont beaucoup mis en avant l’analyse des réseaux sociaux à leurs débuts. Pourtant, aujourd’hui, ces données ont quasiment disparu de leurs algorithmes. Sur Facebook, par exemple, même si l’utilisateur donne son accord pour que la société accède à son compte et analyse ses contenus, utiliser les données pour déterminer l’octroi d’un prêt est interdit par les conditions d’utilisation du réseau social. Une règle qui a par exemple obligé le britannique Admiral à abandonner l’idée d’une assurance au prix basé sur l’analyse des contenus Facebook, en novembre dernier.
Depuis 2021, je suis la rédactrice en chef ajointe de mind Fintech. J’anime régulièrement des tables rondes, débats et clubs d’experts, à la fois pour mind Fintech ou lors d’événements externes.