Modélisation du risque de crédit par l'IA : rationaliser les opérations de risque de crédit

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  Prévision quantique
• 27 février 2023

Le problème de la modélisation du risque de crédit tourmente les banques depuis des décennies. Les systèmes d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle (ML/AI) offrent de nouvelles méthodes pour analyser les données impliquées et fournir des modèles plus dynamiques et plus précis.

Contexte de la modélisation du risque de crédit par l'IA

Le risque de crédit fait référence au risque qu'un emprunteur ne rembourse pas son prêt, entraînant une perte de flux de trésorerie pour le prêteur. Pour évaluer et gérer ce risque, les prêteurs doivent estimer des facteurs tels que la probabilité de défaut (PD), l'exposition en cas de défaut (EAD) et la perte en cas de défaut (LGD). Les lignes directrices de Bâle II, publiées en 2004 et mises en œuvre en 2008, réglementent la gestion du risque de crédit dans le secteur bancaire. Dans le cadre du premier pilier de Bâle II, le risque de crédit peut être calculé à l'aide d'une approche standardisée, d'une approche basée sur les notations internes de base ou d'une approche avancée basée sur les notations internes.

L'utilisation de l'analyse de données et de l'IA/ML est devenue de plus en plus répandue dans la modélisation du risque de crédit. Les approches traditionnelles, telles que les méthodes statistiques et les cotes de crédit, ont été complétées par des techniques plus avancées qui peuvent mieux gérer les relations non linéaires et identifier les caractéristiques latentes dans les données. Les données sur les prêts à la consommation, démographiques, financières, sur l'emploi et comportementales peuvent toutes être intégrées dans des modèles pour améliorer leur capacité prédictive. Dans les prêts aux entreprises, où il n'y a pas de pointage de crédit standard, les prêteurs peuvent utiliser des mesures de rentabilité de l'entreprise pour évaluer la solvabilité. Les méthodes d'apprentissage automatique peuvent également être utilisées pour réduire la dimensionnalité afin de créer des modèles plus précis.

Impact perturbateur

Avec la mise en œuvre de la modélisation du risque de crédit par l'IA, les prêts aux particuliers et aux entreprises peuvent utiliser des modèles de prêt plus précis et dynamiques. Ces modèles donnent aux prêteurs une meilleure évaluation de leurs emprunteurs et permettent un marché du crédit plus sain. Cette stratégie est avantageuse pour les prêteurs commerciaux, car les petites entreprises n'ont pas de référence pour juger de leur solvabilité de la même manière que les cotes de crédit standard fonctionnent pour les consommateurs.

Une application potentielle de l'IA dans la modélisation du risque de crédit consiste à utiliser le traitement du langage naturel (TAL) pour analyser des données non structurées, telles que des rapports d'entreprise et des articles de presse, afin d'extraire des informations pertinentes et de mieux comprendre la situation financière d'un emprunteur. Une autre utilisation potentielle est la mise en œuvre de l'IA explicable (XAI), qui peut donner un aperçu du processus de prise de décision d'un modèle et améliorer la transparence et la responsabilité. Cependant, l'utilisation de l'IA dans la modélisation du risque de crédit soulève également des préoccupations éthiques, telles que le biais potentiel dans les données utilisées pour former les modèles et la nécessité d'une prise de décision responsable et explicable.

Un exemple d'entreprise explorant l'utilisation de l'IA dans le risque de crédit est Spin Analytics. La startup utilise l'IA pour rédiger automatiquement des rapports sur la réglementation de la modélisation du risque de crédit pour les institutions financières. La plate-forme de la société, RiskRobot, aide les banques à agréger, fusionner et nettoyer les données avant de les traiter pour garantir la conformité aux réglementations dans différentes régions, telles que les États-Unis et l'Europe. Il rédige également des rapports détaillés pour les régulateurs afin d'en assurer l'exactitude. La rédaction de ces rapports prend généralement 6 à 9 mois, mais Spin Analytics affirme qu'il peut réduire ce temps à moins de deux semaines. 

Applications de la modélisation du risque de crédit par l'IA

Certaines applications de la modélisation du risque de crédit par l'IA peuvent inclure :

• Les banques utilisent l'IA dans la modélisation du risque de crédit pour réduire considérablement le temps et les efforts nécessaires à la production de rapports détaillés, permettant aux institutions financières de lancer de nouveaux produits plus rapidement et à moindre coût.
• Des systèmes alimentés par l'IA sont utilisés pour analyser de grandes quantités de données plus rapidement et plus précisément que les humains, ce qui pourrait conduire à des évaluations des risques plus précises.
• Un plus grand nombre de personnes et d'entreprises « non bancarisées » ou « sous-bancarisées » dans le monde en développement accèdent aux services financiers, car ces nouveaux outils de modélisation du risque de crédit peuvent être appliqués pour discerner et appliquer des scores de crédit de base à ce marché mal desservi.
• Des analystes humains sont formés pour utiliser des outils basés sur l'IA afin de réduire le risque d'erreurs.
• Les systèmes d'intelligence artificielle sont utilisés pour détecter les modèles d'activités frauduleuses, aidant les institutions financières à réduire le risque de prêts ou de demandes de crédit frauduleux.
• Algorithmes d'apprentissage automatique formés sur des données historiques pour faire des prédictions sur les risques futurs, permettant aux institutions financières de gérer de manière proactive les expositions potentielles aux risques.

Questions à commenter

• Selon vous, quelle mesure les entreprises devraient-elles utiliser pour évaluer leur solvabilité ?
• Comment envisagez-vous que l'IA modifie le rôle des analystes humains du risque de crédit à l'avenir ?