Une récente plongée dans le foisonnement de la Fintech, nous a amené à en mesurer l'ampleur et à en analyser ses principaux drivers. Si la transformation digitale touche tous les secteurs, ceux qui reposent sur un traitement massif d'information sont naturellement les plus impactés.
Dans un marché fortement réglementé, et dominé par de grands acteurs historiques avec une forte inertie, le bouleversement du secteur aura pris son temps. L'évolution – la révolution ? – est néanmoins en route : les Fintechs évoluant sur le segment du prêt numérique ou « Digital Lending » s'emparent en premier lieu de l'espace laissé vacant, avant de progressivement bousculer les grands acteurs sur leur terrain historique.
A ce titre, l’année 2021 fut le point d’orgue des montants investis dans ces Fintechs. Avec une croissance de +200% par rapport aux niveaux de 2020, ces montants ont atteint 21 milliards de dollars au niveau mondial.
Considéré à travers le prisme du marché du crédit sur lequel s'est focalisé notre analyse, l'espace vacant est déjà conséquent, par exemple :
Là où l'accès au crédit s'appuyait sur des critères simples et trop rigides, la finesse des algorithmes d'intelligence artificielle permet de proposer des offres à des populations précédemment exclues
Là où l'octroi prenait du temps avec ses multiples dossiers et passages en commissions, la digitalisation permet d'élargir l'offre pour des propositions quasi instantanées – notamment à travers des offres peu ou non réglementées comme le 'Buy Now Pay Later' (BNPL) – tout en maitrisant le niveau de risque
Les Fintechs et leurs solutions d’évaluation du risque
Les entreprises de la Fintech qui entrent sur le marché des crédits au sens large (toute facilité de financement accordée à des particuliers) investissent des pans du marché sur lesquels les acteurs traditionnels sont, sinon absents, du moins peu présents historiquement.
En effet, ces acteurs traditionnels tels que les banques et autres instituts de crédits, ont une culture et des outils d’appréciation du risque emprunteur adaptés à une information "parfaite" ou "structurée" (statut marital, fiches de salaires, déclarations d’impôts, données géostatistiques, etc.).
Les barrières à l’entrée sur ces marchés traditionnels sont élevées et les acteurs présents puissants.
Les Fintech entrent sur la partie du marché des crédits caractérisée par une information sur les emprunteurs dite "imparfaite" ou "non structurée" (partielle ou coûteuse à obtenir pour la prise de décision). A moins d’y être contraint, ce segment de marché sera naturellement moins investi par les acteurs traditionnels compte tenu des coûts associés à la captation et au traitement de cette information en comparaison à celle, dite « parfaite », dont ils disposent déjà.
Ladite imperfection de l’information sur le risque relatif à l’emprunteur trouve son origine dans plusieurs constats micro-économiques :
La réticence de certaines catégories démographiques à divulguer des informations de nature à qualifier leur risque crédit (e.g., cas des ‘Millennials’ aux Etats-Unis)
Le manque voire l’absence d’information structurée concernant des individus sans activité, non-salariés ou, au contraire, ayant une multitude d’activités, diluant la pertinence de l’information recherchée
L’insuffisance d’historique de crédits associée à des comportements antérieurs qui n’ont pas permis de fournir des informations sur le risque emprunteur (e.g., cas des jeunes "aisés" qui n’ont contracté aucun crédit pour des achats de biens d’équipement)
La prise en compte partielle des informations d’évaluation du risque sur des individus aux notes de crédit basse mais avec des compléments de revenus ou des capacités de financement non identifiés par les canaux traditionnels
Outre ces constats associés à des comportements, statuts socio-économiques, partialité du périmètre couvert, l’information peut également s’avérer imparfaite en raison du délai contraint pour pouvoir l’obtenir (e.g. cas des BNPL).
Enfin, les emprunteurs peuvent se trouver dans une "zone grise" dans laquelle les informations "structurées" détenues par les acteurs traditionnels les rendent inéligible à un crédit ou les confrontent à des taux trop importants. Ces mêmes emprunteurs pour lesquels il existe des informations "non structurées" qui leur permettent en fin de compte l’accès au crédit grâce à une étude plus holistique de leur capacité de remboursement.
Au-delà d'étendre les segments de consommateurs atteignables, la technologie est également un facteur d'accélération du traitement de cette information, permettant d'élargir les cas d'usage des crédits. La quasi instantanéité de l'appréciation d'un consommateur sur sa capacité à rembourser un crédit permet de proposer des offres dans l'instant, lors d'un achat en ligne comme dans un point de vente physique.
De fait, les entreprises de la Fintech qui entrent sur ces marchés ont besoin d’outils robustes et 'scalables' qui leur permettent d’exploiter le potentiel de cette information imparfaite pour atteindre un degré de risque emprunteur acceptable ; des outils capables de calculer et d’interpréter un risque à partir d’informations non structurées.
Là où l'on pourrait s'attendre à une substitution progressive des outils et méthodes historiques, la capacité à étendre le champ d'application tant sur les catégories de consommateurs que dans les usages possibles permet aujourd'hui à ces nouveaux acteurs de se développer rapidement. Ils n'ont pas à attendre l'interminable et laborieuse conduite du changement mise en œuvre par ces colosses, leur ouvrant la voie à la vente et l’intégration de leurs outils plus agiles et inclusifs.
Y a-t-il de meilleures méthodes pour bousculer le fameux « on a toujours fait comme ça » que de démontrer par l'exemple la pertinence des approches alternatives sur un nouveau terrain de jeu ?