Data, crédit et leasing : la puissance de l’IA au service d’une finance d’entreprise réinventée

À l’image de l’ensemble du secteur financier, le crédit et le leasing mobilisent par nature un grand nombre de données disparates : tendances et historiques de marché, utilisation des biens, évaluation des risques, recouvrement de créances, etc. Cette caractéristique place naturellement le secteur au cœur de la révolution technologique IA, avec des répercussions massives tant sur le management du risque, l’efficacité opérationnelle que l’expérience client.

L’amélioration du management du risque et l’accompagnement de la prise de décision

 Le cabinet McKinsey estime que l’avènement de l’IA générative va produire un changement radical au sein du secteur bancaire, modifiant potentiellement 2,8 % à 4,7 % des flux de revenus, pour une valeur atteignant entre 200 à 340 milliards de dollars par an^[1]. Parmi les principaux bénéfices attendus de la mobilisation des outils IA, on trouve l’amélioration de la précision dans l’identification des activités frauduleuses et l’évaluation des risques de marché, de crédit et opérationnels. En effet, dans un monde toujours plus digital, où la cybersécurité constitue un risque hautement prioritaire^[2], les entreprises du crédit et du leasing le savent : elles doivent porter un soin particulier à la sécurisation de leurs données comme de leurs transactions.

L’énorme puissance de traitement de données de l’IA peut être mobilisée pour détecter les activités frauduleuses, analyser les anomalies dans les données, mais aussi évaluer les éventuels risques commerciaux et financiers courus par l’entreprise.

Autre application particulièrement précieuse dans le contexte économique actuel : l’amélioration de l’analyse du profil client, mais également la prise de décision quant à l’accord d’un crédit. Associé à l’analyse statistique et au machine learning, l’IA prédictive permet de détecter des signaux faibles, ouvrant la voie à l’identification des schémas de risque et à l’anticipation des comportements et événements à venir^[3]. Les banques utilisent de plus en plus l’IA pour affiner leur scoring crédit, croisant données comportementales et financières pour évaluer plus finement la solvabilité des emprunteurs.

L’accroissement de l’efficacité opérationnelle

Promesse de gains de marges comme d’amélioration de la rapidité et de la fluidité des services au client, l’efficacité figure en tête des priorités de nombreux décideurs. Là encore, l’IA s’impose comme un game changer, avec l’automatisation et la fluidification de l’ensemble du cycle de vie d’un contrat de leasing ou de crédit, depuis la souscription initiale jusqu’aux diverses étapes de gestion. Réponse directe aux attentes croissantes des clients en matière de digitalisation et de simplicité d’accès aux services financiers, l’automatisation permet également d’accroître le volume de souscriptions traitées sans compromettre la qualité du service. Là où l’instruction d’un crédit immobilier pouvait prendre plusieurs semaines, les algorithmes permettent aujourd’hui une préqualification nettement plus rapide, réservant l’intervention humaine aux dossiers complexes ou atypiques.

Libérant les équipes des tâches répétitives et à faible valeur ajoutée, l’IA ouvre la possibilité de se recentrer sur des activités stratégiques : développement de nouvelles offres, exploration de nouveaux marchés ou amélioration personnalisée du service client.

Autre exemple, pour le crédit-bailleur, les opérations de maintenance se trouvent également améliorées, avec un suivi en temps réel des actifs en leasing – véhicules, équipements industriels comme matériel informatique. Cette surveillance continue permet d’optimiser les interventions, de réduire les temps d’immobilisation et de prolonger la durée de vie des équipements. Pour aller plus loin encore, l’analyse prédictive basée sur l’IA est l’opportunité d’améliorer fortement la capacité à anticiper le renouvellement des contrats de leasing.

L’amélioration de l’expérience client

En permettant une personnalisation inédite et une anticipation proactive des besoins, l’IA renouvelle un autre enjeu prioritaire pour toutes entreprises : l’expérience client.

De fait, l’automatisation intelligente des processus redéfinit l’expérience client à chaque étape du contrat de prêt ou de leasing. De la souscription initiale jusqu’à la fin de l’engagement, les technologies d’IA éliminent les frictions administratives traditionnelles, réduisant les délais de traitement et simplifiant l’ensemble des interactions.

Tirant parti de la capacité unique de l’IA à traiter des volumes massifs de données non structurées et à en extraire des insights précieux sur les comportements et préférences clients, les banques et sociétés de leasing peuvent adopter une démarche véritablement anticipative, en identifiant les tendances émergentes et en prédisant les besoins futurs de leurs clients.

Les algorithmes d’IA permettent d’ajuster continuellement les interactions pour optimiser chaque point de contact avec le client. Les chatbots et assistants virtuels propulsés par l’IA représentent une évolution majeure dans l’accessibilité du service client. 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, elles peuvent proposer des réponses instantanées aux questions fréquentes, guidant efficacement les clients à travers les processus de demande et fournissant un retour d’information immédiat, rendant l’expérience de crédit ou de leasing plus transparente et efficace. Pour les demandes plus complexes, l’IA joue un rôle de support aux conseillers humains en leur fournissant instantanément l’historique contextualisé et des recommandations personnalisées.

Cette approche proactive du service client permet aux sociétés de l’écosystème d’anticiper et de résoudre les problèmes potentiels avant même qu’ils n’affectent la satisfaction client, tout en offrant la flexibilité nécessaire pour s’adapter rapidement à l’évolution des besoins et des attentes. L’IA devient ainsi un puissant catalyseur de fidélisation, transformant chaque interaction en une opportunité de renforcer la relation de confiance avec le client.

Pour finir, rappelons un prérequis qui s’impose à ceux qui veulent bénéficier pleinement des opportunités créées par l’IA : la qualité et l’accessibilité des données constituent le socle indispensable. Sans un travail préalable sur la data, même les algorithmes les plus sophistiqués ne pourront délivrer tout leur potentiel. Pour soutenir sa dynamique de croissance, le secteur financier doit donc intégrer ces outils basés sur l’IA, tout en veillant à faire preuve de vigilance dans le cadre des exigences réglementaires et de protection des données personnelles.

 

^[1] https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/capturing-the-full-value-of-generative-ai-in-banking

^[2] https://www.weforum.org/publications/global-risks-report-2024/

^[3] https://www.daf-mag.fr/Thematique/gestion-risque-1241/cyber-climat-2123/Breves/meilleure-identification-risques-grace-l-ia-467192.htm