Accord de prêts : quand le « Big Data » intervient

Demande de crédit

Des Fintech utilisent pleinement les réseaux sociaux pour accorder des crédits : Credilikeme par exemple, basée au Mexique, regarde le nombre de likes obtenus sur une demande de crédit pour prendre ses décisions via Facebook. Incroyable, mais bel et bien vrai ! Cette société d’à peine 5 ans propose des prêts de 100 à 600 euros, à des taux d’intérêts compétitifs et en seulement quelques jours. Les amis des demandeurs peuvent alors donner leurs recommandations par sms ou téléphone.

Ces pratiques ce font majoritairement dans les pays émergents, mais également aux USA et en Europe, pour les populations jusqu’à présent exclues car ne disposant pas d’historique de crédit.

La notion de « score »

Dans cet historique, on retrouve les données liées au crédit d’un particulier, remboursements comme incidents de paiement. Il est étudié afin d’évaluer la solvabilité des demandeurs de crédit. Le problème, c’est qu’il existe énormément de personnes solvables et fiables mais qui n’ont pas d’historique de crédit, notamment les jeunes.

Le « score » , est une note donnée sur la capacité d’un demandeur à rembourser un prêt. Plus ce dernier est élevé, plus grande est la solvabilité estimée. Ici le but est de permettre aux demandeurs de crédit sans historique de fournir une notation de leur risque de défaut basée sur des algorithmes reposant sur leur comportement sur internet par exemple.

Par exemple, se connecter entre minuit et midi, compter peu de membres de sa famille dans ses réseaux sociaux contribuent à baisser le score, tout comme être divorcé ou avoir changé souvent de banque par exemple.

Une pratique encore étudiée

En France, cette pratique reste encore assez peu pratiquée, mais elle est surveillée de près pour les possibilités qu’elle offre grâce au Big Data. Il s’agit donc d’une méthode encore peu répandue sur le territoire national, mais qui pourra s’avérer utile à l’avenir.