Les données de crédit alternatives désignent les données non traditionnelles utilisées par les prêteurs pour évaluer la solvabilité d’un emprunteur, en particulier lorsque les informations provenant des sources de crédit conventionnelles, telles que les agences d’évaluation du crédit, sont limitées. Ce type de données comprend diverses informations qui ne figurent généralement pas dans les rapports de crédit traditionnels, telles que l’historique des paiements de loyer et les informations relatives aux comptes bancaires.

Les données de crédit alternatives aident les prêteurs à évaluer les emprunteurs potentiels qui n’ont peut-être pas un long historique dans les systèmes de crédit traditionnels, souvent appelés clients « à dossier mince » ou « sans dossier ». Ce groupe démographique peut inclure les jeunes, les nouveaux immigrants ou ceux qui ont évité d’utiliser le crédit traditionnel. En tenant compte de données supplémentaires, les prêteurs peuvent étendre les possibilités de crédit à un public plus large et fournir des évaluations des risques plus personnalisées.

Un rapport Experian de 2023 a révélé que 62 % des institutions financières utilisaient des données alternatives pour améliorer leurs capacités d’évaluation des risques et de décision en matière de crédit, soulignant ainsi l’évolution du secteur vers des méthodes d’évaluation du crédit plus inclusives. Nous aborderons ci-dessous la manière dont les données de crédit alternatives sont utilisées, leurs avantages et la manière de les mettre en œuvre dans les évaluations de solvabilité de votre entreprise.

Contenu de l’article

• Types de données de crédit alternatives
  
• Comment les données de crédit alternatives sont-elles utilisées?
  
• Avantages liés à l’utilisation de données de crédit alternatives
  
• Considérations clés lors de l’utilisation de données de crédit alternatives
  
• Comment mettre en œuvre des données de crédit alternatives
  
• Réglementations régissant les données de crédit alternatives
  

Types de données de crédit alternatives

Les données de crédit alternatives désignent un large éventail d’informations financières qui ne sont pas prises en compte dans le système traditionnel d’évaluation du crédit. Les types de données considérées peuvent varier, mais les données de crédit alternatives offrent généralement une vision plus globale de la santé financière d’une personne et peuvent aider les personnes ayant un historique de crédit limité ou inexistant à obtenir des lignes de crédit.

Tous les prêteurs n’utilisent pas les données de crédit alternatives, mais ils y ont de plus en plus recours afin de favoriser l’inclusion financière et de prendre des décisions de prêt plus éclairées.

Voici quelques-uns des principaux types de données de crédit alternatives.

• Données bancaires : L’historique des transactions, les soldes des comptes et les habitudes en matière de découvert peuvent fournir des informations sur les habitudes financières et la stabilité financière.

• Données relatives au compte d’investissement : Les informations sur les portefeuilles d’investissement, y compris les types d’investissements et les soldes des comptes, peuvent indiquer le niveau de responsabilité financière et de planification à long terme de la personne.

• Données des applications de paiement : L’historique des transactions des applications de paiement peut mettre en évidence les comportements de paiement et les interactions financières..

• Historique des paiements récurrents : Un historique de paiements de factures effectués dans les délais peut démontrer votre responsabilité financière et votre capacité à gérer des dépenses récurrentes. Ces factures comprennent le loyer, les services publics (par exemple, le gaz, l’électricité, l'eau), le téléphone et Internet, les paiements d’assurance (par exemple, automobile, santé) et même les paiements réguliers pour des services d’abonnement tels que les plateformes de streaming, les abonnements à des salles de sport ou les coffrets cadeaux.

• Documents publics : Les informations relatives à la propriété immobilière, aux licences professionnelles et au niveau d’études peuvent fournir des éléments supplémentaires pour évaluer la solvabilité.

• Revenus issus de l’économie collaborative : Les revenus générés par des plateformes telles qu’Uber, DoorDash ou le travail en freelance peuvent démontrer une stabilité financière et des revenus réguliers.

• Données issues des médias sociaux : Bien que cette pratique reste controversée, certains prêteurs envisagent d’utiliser les données issues des médias sociaux pour évaluer le comportement financier et le risque.

Comment les données de crédit alternatives sont-elles utilisées?

Les données de crédit alternatives peuvent élargir l’accès au crédit et améliorer les décisions en matière d’octroi de prêts. Voici comment le secteur des services financiers utilise les données de crédit alternatives.

Évaluation de la solvabilité

• Vision globale des finances : En tenant compte de données alternatives telles que les loyers ou les factures de services publics, les prêteurs peuvent obtenir une vision plus globale de la responsabilité et de la stabilité financières d'un emprunteur.

• Populations défavorisées : Les données alternatives peuvent permettre d’accorder des crédits à des personnes qui en étaient traditionnellement exclues en raison d’un manque d’antécédents de crédit ou d’un accès limité aux services bancaires traditionnels, comme les jeunes adultes ou les immigrants.

Personnalisation des produits et des conditions de prêt

• Taux et offres personnalisés : Les données alternatives peuvent aider les prêteurs à évaluer plus précisément les risques. Ils peuvent utiliser ces données pour déterminer les produits de prêt auxquels un emprunteur est éligible et concevoir des taux d’intérêt personnalisés en fonction de la situation financière individuelle de l’emprunteur.
  

Gestion du risque

• Signaux d’alerte financiers : L’analyse de données alternatives peut aider les prêteurs à identifier les signaux d’alerte précoces d’une éventuelle détresse financière, leur permettant ainsi de gérer les risques de manière proactive.

• Taux de défaut de paiement : En intégrant des données alternatives dans leurs modèles de risque, les prêteurs peuvent potentiellement réduire les taux de défaut de paiement et prendre des décisions de prêt plus responsables.

Détection des fraudes

• Activité suspecte : Les prêteurs peuvent utiliser des données alternatives pour détecter des comportements frauduleux tels que des revenus incohérents ou des habitudes de dépenses inhabituelles. En identifiant plus tôt les fraudes, les prêteurs peuvent protéger leurs clients et eux-mêmes contre les pertes financières.
  

Avantages liés à l’utilisation de données de crédit alternatives

Les données de crédit alternatives peuvent offrir les avantages suivants aux entreprises.

• Une clientèle plus large : En intégrant des données de crédit alternatives, les entreprises peuvent offrir des crédits à un plus large éventail de clients, y compris à des personnes qui ne disposent pas d’un historique de crédit traditionnel complet. Le fait de servir ces clients renforce l’égalité économique et l’inclusion en atténuant les biais inhérents aux systèmes traditionnels d'évaluation de la solvabilité, qui ont souvent un impact disproportionné sur les groupes marginalisés.

• Meilleure évaluation des risques : Les données de crédit alternatives offrent une vision plus complète du comportement financier d’un client et permettent aux entreprises d’élaborer des modèles de notation de crédit plus précis. Ces données et ces modèles améliorés peuvent révéler des tendances en matière de responsabilité et de stabilité financières qui ne ressortent pas nécessairement des rapports de crédit traditionnels, aidant ainsi les entreprises à prendre des décisions de prêt mieux informées. Des évaluations de crédit plus précises signifient également un risque réduit de défauts de paiement, ce qui permet de créer un portefeuille plus stable.

• Taux d’approbation plus élevés : Grâce à une meilleure compréhension du comportement financier des demandeurs, les entreprises peuvent approuver davantage de prêts en toute confiance. Cela permet d’augmenter les revenus, la satisfaction et la fidélité des clients en accordant des crédits à ceux qui auraient pu être refusés selon les critères traditionnels.

• Conformité simplifiée et prêts équitables : L’utilisation d’un ensemble plus large de points de données peut aider les entreprises à démontrer leur engagement en faveur de pratiques de prêt équitables. Cela s’inscrit dans la droite ligne des objectifs réglementaires visant à rendre l’accès au crédit plus équitable et à atténuer les risques juridiques et réputationnels associés à des pratiques de prêt biaisées.

• Des produits financiers plus efficaces et personnalisés : Les données alternatives permettent aux prêteurs de segmenter leur clientèle avec plus de précision. Par exemple, le paiement régulier de petits abonnements ou de factures de services publics peut être le signe d’une stabilité financière chez des segments de clientèle traditionnellement considérés comme plus risqués. Les prêteurs peuvent utiliser cette segmentation détaillée pour créer des produits financiers personnalisés qui répondent aux besoins spécifiques de différents groupes de clients.

• Évaluations de crédit en temps réel : Les rapports de crédit traditionnels sont basés sur les interactions financières historiques, mais les données de crédit alternatives fournissent un aperçu actuel de la santé financière d’un emprunteur. Cela peut aider les prêteurs à prendre des décisions de prêt en temps réel, en particulier sur les marchés en évolution rapide ou dans les situations où la situation financière des emprunteurs change rapidement.

• Amélioration de la fidélisation et de la rétention des clients : Les entreprises qui utilisent avec succès des données alternatives pour accorder des crédits à de nouveaux segments constatent souvent une augmentation des taux de fidélisation et de rétention des clients. Pour les clients qui auraient pu se voir refuser un crédit sur la base des critères traditionnels, l’obtention d’un crédit peut créer un lien de fidélité fort et les inciter à recourir à d’autres services du même fournisseur.

• Alignement sur les tendances croissantes : Les comportements des clients évoluent vers les plateformes numériques et s’éloignent des achats traditionnels basés sur le crédit, créant ainsi des historiques financiers que les cotes de crédit traditionnelles ne reflètent pas.

Considérations clés lors de l’utilisation de données de crédit alternatives

Les entreprises doivent tenir compte des facteurs suivants lorsqu’elles utilisent des données de crédit alternatives.

Qualité et exactitude des données

• Fiabilité de la source : Vérifiez que le fournisseur de données alternatives dispose d’un historique fiable et respecte des processus rigoureux de collecte et de validation des données. Contrairement aux données de crédit traditionnelles, qui sont généralement réglementées et normalisées, les données alternatives peuvent varier considérablement en termes de qualité et de format.

• Exactitude des données : Les entreprises doivent mettre en place des mécanismes solides pour vérifier l’exactitude et l’exhaustivité des données alternatives. Vérifiez que les données sont à jour afin de refléter la situation financière actuelle de l’emprunteur.

Conformité réglementaire

• Fair Credit Reporting Act (FCRA) : Aux États-Unis, les prêteurs doivent se conformer à la réglementation FCRA lorsqu’ils utilisent des données alternatives pour prendre des décisions en matière de crédit. La conformité implique d’obtenir le consentement du client, de vérifier l’exactitude des données et de donner aux clients le droit de contester les informations incorrectes.

• Autres réglementations : Tenez-vous informé et respectez les réglementations locales applicables, telles que les lois sur la protection de la vie privée et des consommateurs.

Considérations éthiques

• Transparence : Soyez transparent avec vos clients quant à la manière dont vous utilisez les données alternatives et à leur incidence sur l’évaluation de leur solvabilité. La manière dont les entreprises collectent et utilisent les données de crédit alternatives peut avoir un impact considérable sur la confiance des clients.

• Confidentialité : Protégez la vie privée des clients en mettant en œuvre des mesures de sécurité des données rigoureuses et en utilisant les données uniquement à des fins légitimes.

• Équité : Veillez à ce que l’utilisation de données alternatives n’ait pas d’impact disproportionné sur certains groupes de clients et ne perpétue pas les préjugés existants. Par exemple, le recours à certains types de données issues des médias sociaux pourrait désavantager les groupes moins actifs en ligne. Les entreprises doivent surveiller et tester en permanence leurs modèles afin de s’assurer de leur équité et de l’absence de préjugés involontaires.

• Implications économiques : L’utilisation de données alternatives peut avoir des implications économiques plus larges. Par exemple, l’extension du crédit à des populations auparavant mal desservies peut stimuler l’activité économique, mais elle nécessite également une surveillance attentive afin d’éviter la création de nouvelles bulles financières ou l’aggravation des disparités économiques.

Intégration technique

• Intégration des données : Intégrer des données alternatives dans les modèles de notation de crédit et les systèmes décisionnels existants.

• Évolutivité : Choisissez un fournisseur de données capable de s’adapter aux besoins de votre entreprise et de répondre à votre croissance future.

• Sécurité des données : mettez en œuvre des mesures de sécurité des données afin de protéger les informations sensibles des clients contre tout accès non autorisé ou toute violation.

Analyse coûts-avantages

• Coût : Évaluez le coût d’acquisition et d’intégration des données alternatives, ainsi que les frais de maintenance ou d’abonnement courants.

• Avantages : Évaluez les avantages potentiels de l’utilisation de données alternatives, tels que l’augmentation du volume des prêts, la réduction des taux de défaut de paiement et l’amélioration de l’expérience client.

• Retour sur investissement (ROI) : Déterminez si les avantages potentiels l’emportent sur les coûts et si l’investissement dans les données alternatives générera un ROI positif.

Comment mettre en œuvre des données de crédit alternatives

Les bonnes pratiques suivantes peuvent vous aider à intégrer efficacement des données de crédit alternatives dans vos processus de prêt afin d’atteindre les objectifs spécifiques de votre entreprise.

Identifier les objectifs et les besoins

• Définissez vos objectifs : Déterminez pourquoi vous souhaitez utiliser des données alternatives. Souhaitez-vous élargir votre clientèle, améliorer l’évaluation des risques ou concevoir des produits de prêt plus personnalisés?

• Segments d’emprunteurs cibles : Identifiez les segments d’emprunteurs spécifiques que vous souhaitez atteindre à l’aide de données alternatives. Il peut s’agir de personnes ayant peu ou pas d’antécédents de crédit, de populations défavorisées ou de personnes à la recherche de solutions financières personnalisées.

• Exigences en matière de données : Déterminez les types spécifiques de données alternatives qui seraient les plus pertinents et les plus utiles pour vos décisions en matière de prêt.

Choisissez un fournisseur de données

• Recherche de fournisseurs : Explorez différents fournisseurs de données alternatives et comparez leurs offres, leurs sources de données, la qualité de leurs données, leurs modèles de tarification et leurs capacités d’intégration.

• Vérification préalable : Effectuez une vérification préalable approfondie sur les fournisseurs potentiels, en vérifiant qu’ils ont des antécédents fiables, qu’ils respectent la conformité réglementaire et qu’ils accordent la priorité à la confidentialité et à la sécurité des données.

• Sélection du fournisseur : Choisissez le fournisseur qui correspond le mieux à vos objectifs, à votre budget et à vos exigences techniques.

Intégrer les données dans vos systèmes

• Intégration technique : Collaborez avec le fournisseur de données afin d’intégrer ses données dans vos modèles de notation de crédit, vos systèmes de création de prêts et vos plateformes décisionnelles existants.

• Validation des données : Formatez, validez et nettoyez correctement les données afin d’en garantir l’exactitude et la cohérence.

• Mappage des données : Mappez les champs de données alternatives aux attributs pertinents dans vos systèmes existants pour une intégration et une analyse transparentes.

Développer des modèles et des stratégies de gestion des risques

• Développement de modèles : Intégrez des données alternatives dans vos modèles de risque de crédit afin d’améliorer la précision des prévisions et d’affiner vos décisions en matière d’octroi de prêts.

• Élaboration de stratégies : Élaborez des stratégies d’octroi de prêts qui utilisent des données alternatives pour cibler des segments d’emprunteurs spécifiques, proposer des conditions de prêt personnalisées et gérer les risques.

• Tests et validation : Testez et validez minutieusement les nouveaux modèles et stratégies afin de vous assurer qu’ils fonctionnent comme prévu et répondent aux exigences réglementaires.

Surveiller et affiner

• Suivi continu : Surveiller en permanence les performances des modèles et stratégies de données alternatifs, en suivant les indicateurs clés tels que les taux d’approbation, les taux de défaut de paiement et la satisfaction client.

• Amélioration : Améliorez régulièrement les modèles et stratégies en fonction des données de performance et des commentaires afin d’optimiser les décisions de prêt et d’améliorer les résultats.

Réglementations régissant les données de crédit alternatives

Les réglementations régissant les données de crédit alternatives établissent un équilibre entre la promotion de l’innovation dans les services financiers et la protection des consommateurs. Les entreprises traitant tout type de données de crédit doivent appliquer les bonnes pratiques suivantes afin de se conformer aux réglementations en vigueur.

• Vérification préalable : Effectuer une vérification préalable approfondie sur toutes les sources de données afin de s’assurer qu’elles sont conformes aux lois applicables.

• Validation et documentation des modèles : Validez régulièrement l’exactitude et l’équité des modèles et conservez une documentation détaillée sur l’utilisation des données, le développement des modèles et les processus décisionnels.

• Transparence vis-à-vis des consommateurs : Fournissez aux clients des informations claires et accessibles sur les données collectées, leur utilisation et la manière dont ils peuvent accéder à ces informations ou les contester.

• Formation et gouvernance : Mettez en place des politiques de gouvernance relatives à l’utilisation des données et organisez régulièrement des formations pour le personnel sur les exigences réglementaires et les considérations éthiques.

Les entreprises qui traitent des données de crédit (y compris des données de crédit alternatives) doivent également se conformer aux exigences suivantes, en fonction de leur emplacement.

Fair Credit Reporting Act (FCRA)

Aux États-Unis, la FCRA réglemente l’utilisation des informations de crédit et exige que les informations utilisées dans les décisions de crédit soient exactes, pertinentes et opportunes. Les entreprises qui utilisent des données de crédit alternatives doivent s’assurer que leurs sources de données et leurs méthodes de traitement sont conformes aux normes de la FCRA. La conformité implique notamment d’informer les clients lorsque les entreprises prennent des mesures défavorables sur la base de rapports de crédit et de donner aux personnes la possibilité de contester et de corriger les informations de crédit.

Loi des États-Unis sur l'égalité des chances en matière de crédit (Equal Credit Opportunity Act)

La loi américaine ECOA interdit toute discrimination fondée sur la race, la couleur de peau, la religion, l’origine nationale, le sexe, la situation matrimoniale, l’âge ou le fait qu’une personne bénéficie d’une aide publique. Les prêteurs qui utilisent des données alternatives doivent analyser attentivement leurs modèles de crédit afin de s’assurer qu’ils ne discriminent pas involontairement les catégories protégées, que ce soit directement ou par un impact disparate.

Réglementations au niveau des États

Plusieurs États américains ont leurs propres lois et réglementations qui régissent l’utilisation des données de crédit. La Californie, par exemple, a promulgué la California Consumer Privacy Act (CCPA), qui définit les droits des consommateurs en matière de collecte et d’utilisation de leurs informations personnelles. Les entreprises opérant aux États-Unis doivent se conformer aux réglementations tant au niveau fédéral qu’au niveau des États.

Règlement général sur la protection des données (RGPD)

Pour les entreprises opérant dans l’Union européenne ou traitant des données provenant de l’Union européenne, le RGPD impose des exigences strictes en matière de confidentialité et de sécurité des données. Il impose la transparence quant à l’utilisation des données personnelles, limite la collecte de données aux finalités strictement nécessaires et confère aux personnes concernées des droits étendus sur l’utilisation de leurs données. Les entreprises qui utilisent des données de crédit alternatives doivent se conformer aux exigences du RGPD, telles que la minimisation des données et l’obtention du consentement explicite des personnes concernées.

Lois mondiales sur la protection des données

Les pays du monde entier ont leurs propres versions des lois sur la protection des données qui ont une incidence sur l’utilisation des données de crédit alternatives. Des lois telles que la Loi sur la protection des renseignements personnels et les documents électroniques (LPRPDE) du Canada ou la Loi générale sur la protection des données (LGPD) du Brésil contiennent des principes similaires à ceux du RGPD, exigeant des entreprises qu’elles gèrent les données de manière responsable.