Comment MondoBrain accompagne BNP Paribas Personal Finance dans la gestion du risque

“Le risque est un énorme levier dans notre activité : celui qui contrôle le risque, c’est celui qui s’en sort le mieux”, lâche Khalid Saad Zaghloul, directeur risque numérique et fintech au sein de BNP Paribas Personal Finance, la filiale de financement aux particuliers de BNP Paribas. Pour gérer le risque, le secteur bancaire a l’habitude d’utiliser les données à sa disposition. “C’est même grâce à ses data scientists que BNP Paribas Personal Finance s’est hissé au rang de leader du crédit à la consommation”, continue cet expert de la gestion du risque. Cetelem, marque commerciale de BNP Paribas Personal Finance, s’est mise à développer du scoring dès les années 70, après avoir constaté que des banques américaines exploitaient cette méthode dans leurs activités. 

Néanmoins, les nouvelles solutions disponibles sur le marché font évoluer les pratiques. “En 2016, nous nous sommes mis en quête d’un outil capable de combiner une connaissance approfondie des données et l’intervention des experts métiers dont les connaissances sont importantes”, explique Khalid Saad Zaghloul. Le but : optimiser les prises de décision de tous les métiers chaque fois que l’usage des données le permet. En juillet de la même année, il rencontre les dirigeants de MondoBrain et rapidement, un test de grande ampleur – 13 projets différents dans 7 pays – est lancé. 

Géométrie algébrique

Car MondoBrain propose un outil d’un genre particulier. Franco-américaine, la société a développé une solution d’intelligence artificielle “prescriptive, c’est-à-dire d’aide à la décision, en temps réel, utilisable par tous et transparente”, détaille Guy Liégaux, son vice-président exécutif. Basée sur des algorithmes de géométrie algébrique, la solution est fournie en Software-as-a-Service et permet d’optimiser un grand nombre de calculs basés sur des paramètres multiples. Surtout, elle est capable de reconnaître une forme ou un modèle à partir de très peu de données, puis, une fois sa robustesse certifiée, de s’en servir pour fournir une prescription. Bon vendeur, Guy Liégaux précise que “MondoBrain est aussi capable de travailler sur des jeux de données non nettoyés”. Et pour des clients soucieux de la sécurité de leurs données, comme BNP Paribas ou Société Générale, la plate-forme peut s’installer on premise. 

Les cas d’usages sont variés, mais beaucoup se ressemblent dans le principe : il s’agit, souvent, de réduire la zone d’incertitude dans le score, que les équipes de MondoBrain appellent “la zone grise”. “Les très bons profils et les très mauvais sont déjà bien indexés, explique Guy Liégaux. Mais au milieu existe une sorte de ventre mou où l’on a du mal à savoir ce qu’il se passe.” Résultat, si l’on parle d’un score cherchant à séparer les bons des mauvais payeurs, c’est dans cette zone là que se retrouvent tous les dossiers qui nécessitent un traitement humain. Avec MondoBrain, “le but est de réduire cette zone d’incertitude pour automatiser plus de traitements des dossiers, et donc travailler plus efficacement.” Fin décembre 2016, la plupart des test réalisés sont conclusifs et les responsables pays demandent à acquérir la solution. “Comme  elle leur permettait d’accéder à un savoir normalement réservé aux data scientists, les experts métiers en ont été les plus ardents supporters”, souligne même Khalid Saad Zaghloul. Le déploiement peut alors commencer. 

Taux de fraude, réduction du churn ou risque à l’octroi

Directeur secteur financier de MondoBrain, Lounis Telmat présente la solution telle qu’elle est utilisée par BNP Paribas Personal Finance. Sur son écran, un arbre décisionnel, sur lequel se répartissent tous les secteurs dans lesquels des indicateurs de performance clés ont été identifiés : gestion du risque en fonction du revenu, coût du risque, taux de conformité, taux de conversion… Chacun correspond à une activité spécifique : gestion de la fraude, marketing, octroi de crédit, recouvrement de créances, etc. En fonction des accès qui leur sont accordés, les utilisateurs finaux ont accès à tout ou partie de cette visualisation. À partir de là, ils peuvent accéder à ce qui fait tout l’intérêt de la plateforme : l’interface à partir de laquelle, pour un indicateur choisi, il pourront modifier ou demander à l’IA de modifier tout ou partie des paramètres pour affiner leurs calculs, puis leurs décisions. 

Par exemple, si l’on cherche à estimer les profils qui présentent un taux de risque à l’octroi relativement élevé. Ce KPI précis se retrouve affiché sur le côté gauche de l’écran tandis qu’à droite apparaissent les paramètres permettant de le calculer. L’analyste peut alors demander à MondoBrain de lui donner les profils aux taux de risque les plus élevés pour les sortir de la base. Ensuite, détaille Lounis Telmat, “l’expert métier pourra choisir un segment plus spécifique, en fonction de l’âge, du score de comportement ou de toute autre variable qu’il juge intéressante”. Il en fait la démonstration, obtenant finalement un nouveau segment de population dont le taux de risque s’élève à 80%, contre 40% pour la population étudiée au départ. 

L’opération peut-être réitérée autant de fois et en fonction d’autant de paramètres et de segments que voulu, précise l’ingénieur financier. “Quant aux données correspondant à chaque paramètre, elles viennent à peu près toutes des formulaires des demandes de crédit. À l’exception, notamment, du score de comportement.” Ce dernier est calculé au fil des paiements de mensualités. Les recherches effectuées sont enregistrées par la plateforme MondoBrain, “pour des raisons réglementaires”, ce qui permet de s’y reporter si telle ou telle décision doit être expliquée a posteriori. 

Réduction de faux positifs et amélioration des processus 

 Il est difficile de chiffrer globalement ce qu’a permis de faire la plateforme de MondoBrain, selon le directeur risque numérique et fintech de BNP Paribas Personal Finance. “En revanche, il est possible d’avoir une idée par cas d’usage. En Italie, par exemple, on a constaté un recul de 30% des cas de fraude à gérer”. Guy Liégaux cite aussi une autre banque cliente de son entreprise, “dans laquelle l’utilisation de MondoBrain a permis d’augmenter le niveau de crédits octroyés de 30%”. 

Côté recouvrement, Lounis Telmat évoque une économie équivalente à un temps plein et demi, réaffecté ailleurs sur la chaîne de valeur.“La réduction de faux positifs a été telle que le service situé juste en aval, chargé de traiter les dossiers dont la gestion n’était pas automatisable, s’est retrouvé surchargé de travail” souligne-t-il d’ailleurs, avant de mentionner “un total de quelques 30 millions d’euros d’économies pour un client comme BNP”. 

Il reste encore du travail sur le versant risque. BNP Paribas Personal Finance ayant actuellement plutôt tendance à travailler à partir de scores bâlois, le groupe “pourrait les enrichir en intégrant les enseignements issus des modèles”. Lounis Telmat mentionne aussi la possibilité de travailler sur la rentabilité des produits grâce à MondoBrain, ou, toujours, sur l’amélioration des coûts. Ce qui est sûr, déclare Khalid Saad Zaghloul, c’est que MondoBrain est désormais utilisé dans les sept pays où est présent BNP Paribas Personal Finance, “et cela ne pose plus question. C’est désormais un actif clair de la banque.”