Emprunts y êtes-vous ?
Comme des millions de français vous avez probablement fait un emprunt, ou vous allez le faire. Que ce soit pour acheter une maison, une voiture ou même un micro-onde, l’emprunt est un passage quasiment obligé dans la vie moderne. En janvier 2017, le total des encours de prêts aux particuliers (habitat, consommation, autres) représentait 1 100 milliards d’euros (statistique Banque de France).
Vous allez donc aller voir un organisme de crédit (si ça n’est pas déjà fait), qui vous demandera des informations sur la nature de ce que vous souhaitez acheter et sur vous-même.
On ne vous prête jamais au bon taux
Vous le savez peut-être, lorsque vous faites un prêt, plusieurs paramètres concernant votre situation sont pris en compte par la banque pour déterminer le taux qu’elle vous propose. Le taux proposé dépend du prêt que vous faites et de l’idée que la banque se fait de votre capacité à rembourser. Elle utilise pour cela l’historique des prêts qu’elle a accordés à ses clients, en le liant aux caractéristiques de ces derniers. Elle va comparer ces caractéristiques et cet historique avec les vôtres. Cependant, les caractéristiques prises en compte restent relativement grossières, elles vont tourner autour du salaire, de la situation matrimoniale, de la stabilité de l’emploi. Elles ne prennent pas en compte le comportement financier du client, ce qui est problématique pour vous satisfaire.
En effet, si vous gagnez un salaire modeste mais que vous épargnez quasiment tout, votre capacité à rembourser ne devrait-elle pas être supérieure à un client terminant systématiquement ses mois sans épargne ? Dans ce cas, le prêteur ne devrait-il pas estimer que vous avez peu de chance de ne pas rembourser votre emprunt, car vous avez un comportement prudent, et vous prêter à un taux plus bas que s’il ne prend en compte que votre situation financière ? La cigale et la fourmi, ça vous évoque quelque chose ?
Le machine learning à la rescousse
C’est ici que le machine learning va vous aider ! En donnant la possibilité à votre banque de prendre finement en compte votre comportement vis-à-vis de votre argent, le machine learning permet d’ajuster le taux d’emprunt que votre banque peut vous proposer. Si vous êtes prudent avec votre argent, pourquoi devriez-vous payer pour un risque qui n’existe pas ?
Cette technologie offre la possibilité d’analyser beaucoup plus de données que les simples analyses de votre situation financière. De la masse de données concernant votre comportement passé, le prêteur sera en mesure de mieux vous connaître et de vous proposer un taux d’emprunt qui vous correspond réellement.
Pour effectuer ces analyses, il est bien entendu que le prêteur va demander au client de lui donner accès à ces données. Ces données étant personnelles, il est essentiel que leur exploitation se fasse dans le respect de la réglementation et de l’éthique. Le but de l’analyse est de servir les intérêts du client, et ceci passe par le respect de la confidentialité des données transmises. Les technologies actuelles permettent de réaliser des exploitations automatisées des données, les analystes humains ne pouvant avoir accès qu’à des données anonymisées. L’analyse est ensuite réalisée par un programme, dans le respect de la protection des données à caractère personnel.
Alors, décidé à emprunter à une machine ?
