Banque
Aux côtés des établissements financiers et des fintechs en Espagne
Des modèles d'octroi fondés sur des variables traditionnelles qui sous-évaluent des clients solvables sans historique de crédit formel, ou qui manquent les premiers signaux de dégradation du portefeuille existant.
Des schémas de fraude en constante évolution (carte, virement, prise de contrôle de compte) alors que les systèmes à règles sont mis à jour avec des semaines de retard.
Des campagnes de masse à faible conversion, parce que le produit atteint le mauvais segment au mauvais moment. Le client voit l'offre de prêt immobilier trois mois après en avoir eu besoin.
Des questions sur les opérations, les produits et les transactions qui saturent le centre d'appels et l'application, alors qu'un modèle pourrait y répondre en quelques secondes.
01
Des modèles qui enrichissent le scoring traditionnel avec des variables comportementales transactionnelles, des schémas d'utilisation des comptes, des signaux de comportement de paiement et des sources de données alternatives. Une meilleure distinction entre bons et mauvais payeurs, et un accès aux segments mal servis par le scoring classique.
Ce qui change
Impayés précoces réduits de 15 à 25 % sur la nouvelle production où le modèle est appliqué. Taux d'acceptation amélioré pour les clients solvables sans historique formel.
02
Des modèles qui évaluent chaque transaction en quelques millisecondes par rapport aux habitudes du titulaire du compte : montant, heure, géolocalisation, vélocité et séquence. Les transactions suspectes sont bloquées ou soumises à vérification ; les transactions normales ne génèrent aucune friction.
Ce qui change
Le taux de détection de la fraude progresse de 40 à 60 % par rapport aux systèmes à règles statiques. Les faux positifs (transactions légitimes bloquées) diminuent : moins de friction pour le client.
03
Un modèle d'appétence produit (prêt immobilier, prêt personnel, fonds, assurance) entraîné sur le comportement des clients : évolution du salaire, mouvements d'épargne, échéances à venir. Le conseiller reçoit la bonne offre pour le bon client au bon moment.
Ce qui change
La conversion des campagnes progresse de 25 à 40 % par rapport aux campagnes non personnalisées. Des clients contactés avec des offres pertinentes, pas avec tout le catalogue.
04
Un assistant sur l'application, le site et WhatsApp qui répond aux questions sur les opérations, les soldes, les produits, les démarches et les réclamations. Il connaît le contexte du client et transfère à un conseiller dès qu'une négociation ou une vraie complexité apparaît.
Ce qui change
Réduction de 55 à 70 % des demandes simples au centre d'appels. Une application bancaire qui résout instantanément les 80 questions les plus fréquentes. Des conseillers qui consacrent leur temps aux clients à forte valeur.
05
Des modèles qui détectent les signaux de dégradation du crédit dans le portefeuille existant : changements dans les habitudes de dépenses, hausse de l'utilisation du crédit, irrégularités de paiement. Le conseiller reçoit des alertes 60 à 90 jours avant l'apparition d'un impayé.
Ce qui change
Le taux de recouvrement en gestion précoce est 3 à 5 fois supérieur à celui du recouvrement après défaut. Provisions réduites grâce à des impayés moins nombreux dans les portefeuilles gérés de façon proactive.
3-4 semaines
Audit des données disponibles, de la qualité des historiques de crédit et transactionnels, et des processus critiques. Nous identifions les 2 ou 3 cas au ROI défendable devant le comité des risques.
10-16 semaines
Mise en œuvre d'un scoring amélioré, d'une détection de fraude ou d'une surveillance du portefeuille sur un produit ou un segment défini.
6-10 mois
Pour les établissements qui veulent consolider l'IA dans le risque, la fraude, les offres et le service sur une architecture de données commune.
La conformité est une contrainte de conception. Les modèles de scoring et de fraude sont développés avec une explicabilité documentée (variables utilisées, poids relatif, logique de décision), un backtesting statistique formel et une documentation pour l'audit du régulateur ou du responsable de la conformité interne. Les orientations de l'ABE sur l'usage du machine learning dans le crédit font partie du cadre de développement.
Avec une base légale appropriée (intérêt légitime pour la fraude, exécution du contrat pour le scoring), oui. Le DPO de l'établissement participe dès le départ pour valider la base légale et le traitement. Les données ne sortent pas du périmètre de l'établissement.
La consolidation des données est presque toujours le premier livrable des projets bancaires. Le diagnostic cartographie précisément quelles données se trouvent dans quel silo et propose l'architecture d'intégration. Ce n'est pas un obstacle : c'est du travail de projet.
Diagnostic : 8 000 € à 15 000 €. Pilote (scoring ou fraude sur un produit) : 45 000 € à 90 000 € selon le volume et la complexité. Plateforme complète : 150 000 € à plus de 300 000 € sur plusieurs mois. Dans les établissements de taille moyenne, le ROI issu de la fraude évitée ou de la baisse des impayés couvre généralement le pilote dès la première année.
C'est un excellent point de départ. Nous l'auditons, identifions où il laisse de la valeur de côté (segments sous-évalués, variables inexploitées, signaux de dégradation manqués) et proposons des améliorations incrémentales ou un modèle challenger exécuté en parallèle avant de remplacer le modèle actuel.