Crédits : l’intelligence artificielle qui aide à la prise de décision

Crédits : l’intelligence artificielle qui aide à la prise de décision

Entre fiction et réalité, l’intelligence artificielle (IA) ne laisse pas indifférent. Les banques y ont recours afin de faciliter l’acceptation ou le refus d’un dossier emprunteur.

L’utilisation de L’IA pour l’octroi de crédits

Les banques, pionnières dans l’utilisation de l’intelligence artificielle depuis les années 80 ont très souvent recours à cette technologie. Les systèmes experts (outils d’aide à la décision) sont capables de simuler les comportements d’un expert humain afin d’analyser un risque d’octroi de crédits, à la fois pour des particuliers, des professionnels ou encore des entreprises. Il s’agit d’une des formes les plus abouties de l’intelligence augmentée et près de 90 % des banques l’utilisent.

Ces outils sont donc précieux afin d’avoir une meilleure maîtrise du risque. En effet, lorsqu’une banque octroie un prêt avec un fort risque de crédit (risque qu’un emprunteur ne rembourse pas tout ou une partie de son crédit aux échéances prévues), elle doit accroitre le provisionnement de ses fonds propres, ce qui additionné aux faibles marges du secteur est très couteux. Le recours aux systèmes experts est alors totalement justifié. Par ailleurs, ce système permet d’homogénéiser les conditions d’octroi au sein d’un même groupe et de faire appliquer la politique de risque de l’entreprise en tout lieu.

Comment cela fonctionne ?

Ces outils sont donc destinés à simuler le raisonnement d’un expert risque. Pour ce faire, une expertise est réalisée avec des analystes financiers ou des experts du risque pour formaliser les règles. Une série de critères (situation professionnelle de l’emprunteur, ancienneté, revenus, type de contrat de travail) sont déterminés pour former un recueil de la connaissance qui sera implanté dans le système d’analyse. Ce même système pourra alors analyser instantanément des milliers de règles métiers pour donner un niveau de risque.

C’est alors que le conseiller (la prise de décision finale étant obligatoirement humaine en Europe), pourra décider d’octroyer le crédit ou non, en suivant les recommandations de l’outil expert. Pour un avis défavorable, le conseiller disposera des éléments qui motivent la décision de l’outil restitués en langage naturel. Cela permet d’éviter l’effet « boîte noire », lorsqu’il n’est pas possible d’analyser par quel raisonnement un résultat est produit.

L’intelligence augmentée permet donc d’obtenir une décision optimale en très peu de temps (entre 5 à 20 fois plus vite qu’avec un processus classique). Ainsi, les banques sont à même de réduire les coûts, améliorer la compétitivité et fidéliser les clients en apportant des réponses rapides et adaptées au dossier des emprunteurs.


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