Réunion d’Apprentissage entre Pairs – 2 octobre 2008
Bruxelles, Belgique
Technologies de crédit : tendances et défis
Gilles Galludec, Principal Program Manager PBGIMarchés des capitaux internationaux
Société financière internationale
Dans les pays émergents, à peu près 2/3 de la population n’a pas accès aux services financiers
Diminue l’asymétrie d’information (l’emprunteur comprend mieux l’intérêt de repayer son crédit)
Permet au prêteur de mieux estimer les risques et d’améliorer la qualité de son portefeuille
Atténue le problème d’anti-sélection et abaisse les coûts d’emprunt pour les bons emprunteurs
Augmente le volume de crédits/améliore les crédits A2
Soutient l’introduction du scoring et de l’appréciation automatique du risque, réduit les coûts opérationnels de prêt, améliore la rentabilité
Centrales de risques : tendances et défis - 1
Centrale de risque (CR), en anglais credit bureau : institution qui collecte des informations auprès des créanciers et autres sources publiques sur l’historique de crédit des emprunteurs
Le secteur privé des centrales de risque se subdivise en 2 : les CR à la consommation et les CR commerciales.
LargeCorporates
Mid-sizeCompanies
Micro & SmallBusinesses
Consumers
Public Private
Public Registries
Rating Agencies
Commercial Credit Bureaus
Consumer Credit Bureaus
LargeCorporates
Mid-sizeCompanies
Micro & SmallBusinesses
Consumers
Public Private
Public Registries
Rating Agencies
Commercial Credit Bureaus
Consumer Credit Bureaus
Structure des centrales de risques
Centrales de risques : tendances et défis - 2
4
Credit Information Index (0-6) Data on both firms and individuals
distributed Both positive and negative
information distributed Information from retailers, utilities,
trade creditors and financial institutions distributed
More than 2 years of historical data distributed
Data on loans below 1% of income per capita distributed
Borrowers guaranteed access to their data in largest registry by law
Source: Doing Business 2008
Centrales de risques : tendances et défis - 3
Couverture des centrales de risques privées (% de la population adulte)
1.9
4.5
8.1
10.8
15.4
32.1
59.3
0 10 20 30 40 50 60 70
South Asia
Sub-Saharan Africa
Middle East & North Africa
East Asia & Pacific
Eastern Europe & Central Asia
Latin America & Caribbean
OECD
Credit Information Index
4.8
3.4 3.42.6
1.9 1.91.3
0123456
OECD EasternEurope &
CentralAsia
LatinAmerica &Caribbean
MiddleEast &NorthAfrica
East Asia& Pacific
SouthAsia
Sub-Saharan
Africa
5
Centrales de risques : tendances et défis - 4
Types d’information
Sources d’information
Information « complète » (partagée entre banques, prestataires et institutions bancaires non bancaires)
Information « fragmentée » (partagée entre banques uniq. , ou prestataires uniq.)
« Prédictivité » élevée (ex. États-Unis, Royaume-Uni, Afrique du Sud, Équateur)
« Prédictivité » basse (ex. Australie, Brésil)
« Prédictivité » basse (ex. Mexique, Singapour, Roumanie)
« Prédictivité » + basse (ex. Népal, Maroc, Haïti)
Information positive & négative
Information
négative
6
Centrales de risques : tendances et défis - 5
1. Changer la perception/sensibiliser la communauté
2. Assurer la viabilité commerciale
3. Établir un cadre légal et réglementaire adapté
4. Identifier des technologies et logiciels appropriés
5. Assurer la disponibilité de données
6. Spécifier les besoins du personnel
Considérations pratiques
1. Réaliser une évaluation du marché
2. Réaliser une étude de faisabilité (étude de champ technique, analyse des parties prenantes, évaluation légale et réglementaire)
3. Établir un modèle commercial d’opérations de centrales de risques
Structures des centrales de risques
Scoring : tendances et défis - 1Méthode qui relie l’historique de paiement aux caractéristiques du client et du crédit pour prédire les risques de remboursement futur. La note est une estimation de la probabilité de défaillance.
Avantages du scoring Rationalise le processus de prêt et réduit les coûts
• Réduit le temps et les étapes manuelles nécessaires au traitement des dossiers de prêt
• Réduit le nombre de dossiers nécessitant une vérification manuelle• Réduit le temps de formation des nouveaux agents de crédit• Améliore l’efficience des agents de crédit (réduit le temps passé sur le
recouvrement, qui représente sur certains marchés plus de 50% du temps des agents de crédit)
Augmente le volume de crédits• Permet d’accepter 10-30% de dossiers de prêt en plus tout en gardant
le même taux de pertes• Permet de faire une tarification sur la base des risques
Permet de mieux quantifier les pertes escomptées pour les différentes classes d’emprunteurs à risque
Source : Based on Global Credit Bureau Program experience, USAID, ACCION (ACCION, Credit Scoring for Microenterprise Brief, www.accion.org)
Scoring : tendances et défis - 2
Conditions :
Base de données centralisée Bon suivi/stockage de l’informations sur les clients Engagement de la Direction Être prêt pour un changement culturel Intégration du personnel informatique et de crédit
pour concevoir et perfectionner les applications de scoring
Exemple de rapport de crédit
Historique de paiements – périodes d’observation
2007 2006 2005
NOSAJJMAMFJ DNOSAJJMAMFJ DNOSAJJ
31251211121 113121412112 2122214
Plus récent relevé de paiements
Lire l’historique de droite à gauche Plus ancien
relevé de paiement
disponible1 Paiement à l’échéance2 Paiement en retard de 1 à 29 jours3 et + indiquent des retards de paiement plus longs
Exemple d’historique de paiements
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