20 Fév, 18 / post / Métier

La « data science » est elle le futur de la prévention des risques d’impayés ?

La « data science » est elle le futur de la prévention des risques d’impayés ?

Pour préserver la trésorerie et le BFR de son entreprise, le Credit Manager doit anticiper et prévenir les risques de voir ses factures clients impayées. Au delà d’adopter des « bons réflexes », il doit mettre en place les scoring/rating les plus pertinents afin d’attribuer une notation client et un crédit interne pour un suivi quotidien. Pour aller plus loin, le Credit Manager doit pouvoir aujourd’hui s’approprier les signaux faibles – informations d’alerte de faible intensité pouvant annoncer une tendance majeure – émis par ses clients, au delà des informations financières traditionnelles. L’avènement du Big Data et surtout de la Data Science change désormais la donne ; ils offrent la possibilité d’exploiter un volume « surabondant » de données et en extraire des signaux faibles en vue d’identifier des changements de comportements, des indicateurs d’insatisfaction…susceptibles de se traduire en impayés.  Data scientist, Smart Data Reporting vont ils monter en puissance, à l’image de la lutte contre la fraude, dans la prédilection des risques d’impayés ?

Aujourd’hui, l’élaboration collégiale de scoring/rating pour prévenir

La prévention des risques d’impayés repose sur trois piliers phares qui peuvent se conjuguer en amont : la création d’une notation, la gestion d’un encours par client et l’assurance crédit. A toutes les étapes, notre solution Eloficash intervient. Le Credit Manager doit pouvoir construire une notation par client en mixant des scoring de solvabilité de sociétés financières tierces (réactualisés à des périodes définies) et des ratings internes (remontée terrain, changement de comportements) et la suivre au jour le jour. Il doit également établir un encours par client en définissant précisément un montant et une période, et cela de manière collégiale, en impliquant les collaborateurs concernés dans la relation client. Le workflow de validation de Covline prend ici toute son importance. L’assurance crédit peut également être une solution pour se prémunir en partie des impayés ; Eloficash suit « en temps réel » les créances et les créanciers. Notre solution de gestion du poste client garantit au Credit Manager de suivre au quotidien son risque client et le prévenir au mieux.

Demain, la détection et le traitement des signaux faibles pour prédire

La détection des signaux faibles pour analyser les comportements s’avère aujourd’hui la norme dans de nombreux de secteurs comme le marketing, la santé… et se développe dans ceux de la banque et de l’assurance. Comment le Credit Manager peut, face à un flux toujours important de données hétéroclites de sources diverses (réseaux sociaux, commentaires SAV), incongrues voire insignifiantes, en extraire la « quintessence» pour son métier ? La data science, à la croisée du Big Data et du Machine Learning, entre en jeu pour multiplier et accélérer le croisement de données, en extraire via des algorithmes des données intelligentes –Smart Data et les modéliser en vue de gagner en risque prédictif. Cette interprétation voire valorisation des données internes et externes ciblées doit être réalisée par un spécialiste des algorithmes et statistiques complexes comme le Data Scientist, et portée par des solutions d’Intelligence Artificielle, de Machine Learning… Notre solution Elofiscash, résolument ouverte, prépare son entrée dans le Smart Data pour faciliter la prise de décision et optimiser le pilotage du risque du Credit Manager.

La fin annoncée de l’intervention humaine ?

A nos yeux, la « data science » sera un des éléments clés de la prévention future du risque d’impayés et un incontournable du credit management. En vue de distinguer le « bruit » et le signal fiable, nous sommes aussi persuadés que la technologie ne remplacera pas encore l’intuition humaine du Credit Manager, difficilement traduisible dans des outils, pour détecter les risques et prendre les meilleures décisions. Et surtout en Europe, comment le Credit Manager va t’il pouvoir allier l’IA, le Big Data, le Smart Data et le RGPD qui restreint l’exploitation des données personnelles ?

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