Votre score de crédit : qu'est-ce que c'est et pourquoi c'est important ?

Article
9/2/22
par Vinicius Malta

Il peut s'agir d'adopter une perspective que vous n'aviez pas envisagée auparavant, avant de prendre une décision difficile dans votre vie. Pour les institutions financières, adopter une stratégie sûre peut également être utile. Les modèles prédictifs permettant de détecter les fraudes et les activités à haut risque peuvent améliorer votre timing et vos investissements et réduire les pertes d'argent. Cet article se concentre sur les activités pertinentes pour optimiser le temps que vous et votre équipe consacrez aux applications de détection des risques et aux stratégies commerciales.

Low risk lending illustration.

Comment les modèles d'analyse prédictive classent-ils les demandes de prêt en termes de risque de fraude ?

Les modèles prédictifs existent depuis des décennies. Ils permettent de repérer les cartes de crédit, les chèques, les virements électroniques, les prêts hypothécaires et les prêts automobiles frauduleux. Ces modèles utilisent les données historiques d'une seule ou d'un consortium d'institutions pour créer des éléments prédictifs. Le modèle est généralement affiché sous forme de score, par exemple de 001 à 999. Nous comprenons pourquoi ce modèle est devenu si populaire et pratique. Un modèle approprié classe la fraude et le risque si efficacement que les prêteurs n'ont besoin d'examiner qu'un petit pourcentage de leur volume de demandes pour détecter une quantité de fraude potentielle.

  • De 0 à 700 : Scores faibles - 30 % des prêts ont un faible taux de fraude ↘️ 20 %
  • De 800 à 999 : Scores élevés - 90 % des prêts ont un taux de fraude.

Pourquoi prendre la voie " automatisée " pour les demandes de crédit à faible risque de fraude ?

Pour un gestionnaire de risques dont le travail consiste, entre autres, à réduire les pertes dues à la fraude et les coûts d'exploitation, il est plus important que jamais de classer les demandes par ordre de priorité entre les risques faibles, pour un traitement automatisé, et les risques élevés, pour un traitement renforcé.

Un modèle prédictif robuste est essentiel car il révèle où se trouvent les grands groupes de fraude et où la fraude est peu probable. Pour améliorer l'efficacité opérationnelle et réduire les coûts, les gestionnaires de risques doivent concevoir des processus permettant d'automatiser efficacement les applications à faible risque.

Voici quelques-uns des avantages potentiels :

  • Approuver plus de transactions et de prêts avec moins de frictions.
  • Conduire moins d'audits et exiger plus de conditions périodiques sur les nouvelles transactions.
  • Aligner les charges de travail de sorte que les cas à risque relativement faible soient confiés à des analystes moins expérimentés. Cela permet aux équipes de se concentrer sur les cas à haut risque de fraude.
  • Adapter la tarification pour refléter le risque plus faible.

Optimisez votre modèle de fraude : prenez les applications à "haut" et à "faible" risque

Les avantages de l'optimisation des deux extrémités du spectre de score peuvent s'appliquer à de nombreuses situations. Prenons un exemple : les prêts automobiles. En tant que gestionnaire de risques, vous souhaitez que vos analystes des fraudes et vos souscripteurs se concentrent sur les demandes ayant un score élevé afin de vous assurer qu'ils n'accordent pas de prêts à des fraudeurs ou à des personnes qui ne sont pas susceptibles de rembourser.

Réduire les accords sur les prêts les moins risqués permet d'économiser un temps précieux et de réduire les coûts d'exploitation. Moins d'accords augmentent également la probabilité que l'affaire soit conclue.

Takeaways

Parfois, la conception des processus de risque peut être plus importante pour les résultats que les taux de détection des fraudes. L'avantage d'une optimisation des deux extrémités de la fourchette de score peut être significatif pour de nombreux résultats. En tant que gestionnaire de risques, vous souhaitez que vos analyste de fraude et vos souscripteurs se concentrent sur les candidats ayant un score de risque élevé pour éviter d'accorder des prêts à des fraudeurs ou à des personnes qui ne sont pas susceptibles de rembourser. Donc, réduisez au minimum la quantité de travail pour les prêts à faible risque afin d'économiser du temps et de l'argent.

Références :


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