Score crédit, le big data révolutionne les usages

Les banques ou sociétés financières, pour industrialiser l'acceptation de crédits ont recours à une méthodologie : Le score

Ce procédé permet de mesurer le risque lié à un emprunteur lorsqu'il sollicite un nouveau crédit.

Dans le système bancaire actuel, les modèles de calcul d’un score de crédit restent encore basés sur des critères peu nombreux.

Les modèles de calcul d’un score de crédit sont propres à chaque prêteur et ces derniers évoluent considérablement, notamment grâce à l’exploitation de volumes de données de plus en plus importants et détaillés, issus du web.

Des start-up américaines tentent de remettre en cause ce système et baser les décisions d’octroi de crédit sur une démarche industrielle, reposant sur l’analyse d’importants volumes de données.

Elles s’appuient sur l’exploitation de Big Data issues de multiples sources : réseaux sociaux et graphes sociaux, géo-localisation, messages sur des sites d'e-commerce, usages du mobile, etc. en tout plus de 8 000 sources sont couvertes pour produire des scores en moins de 5 minutes.

Les géants du web en avance sur le score et accès au crédit

Le géant du web, Baidu, vient de prendre une participation dans la startup californienne ZestFinance. Cette dernière développe une nouvelle approche de scoring.

Baidu est avant tout un moteur de recherche. Alors, quand il veut développer une alternative au scoring actuel, il se tourne vers la technologie de ZestFinance, de manière à transformer les historiques de recherches sur le web en score de risque.

L'enjeu est considérable, pour le secteur financier. Ce sont plusieurs centaines de millions de personnes qui pourraient, grâce à des approches alternatives, accéder à des crédits utiles pour leur quotidien.

Reste la question des limites de l'analyse des données personnelles : Le Big Data

Déterminer le risque de défaut d'un individu à partir de son historique de navigation sur internet peut interpeller ?

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