{"id":166679,"date":"2022-07-11T14:06:19","date_gmt":"2022-07-11T12:06:19","guid":{"rendered":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/?p=166679"},"modified":"2023-08-24T01:29:02","modified_gmt":"2023-08-23T23:29:02","slug":"lempreinte-des-paiements-signe-de-solvabilite","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/2022\/07\/lempreinte-des-paiements-signe-de-solvabilite\/","title":{"rendered":"L\u2019empreinte des paiements, signe de solvabilit\u00e9"},"content":{"rendered":"

Une \u00e9conomie complexe ne pourrait pas fonctionner sans un syst\u00e8me de paiement efficace. Que vous achetiez un yoghourt \u00e0 la Migros ou un nouveau v\u00e9hicule de fonction pour votre entreprise, toute transaction \u00e9conomique s\u2019accompagne d\u2019un transfert d\u2019argent. La somme des op\u00e9rations de paiement d\u2019une personne ou d\u2019une entreprise constitue ce que l\u2019on appelle son \u00abempreinte des paiements\u00bb (payment footprint<\/em>). Celle-ci donne une image quasi parfaite de toutes les transactions commerciales et comprend pour cette raison une grande quantit\u00e9 d\u2019informations granulaires. Une nouvelle \u00e9tude men\u00e9e par l\u2019Universit\u00e9 de B\u00e2le examine dans quelle mesure les \u00e9tablissements de cr\u00e9dit pourraient exploiter ces informations afin d\u2019\u00e9valuer la solvabilit\u00e9 de leurs clients commerciaux.<\/p>\n

Mieux \u00e9valuer le risque de cr\u00e9dit<\/h2>\n

Les banques peuvent voir la plus grande partie des op\u00e9rations de paiement de leurs clients, \u00e0 l\u2019exception des paiements en esp\u00e8ces. Or, ceux-ci se font toujours plus rares et sont de plus en plus souvent remplac\u00e9s par des paiements par carte de d\u00e9bit ou de cr\u00e9dit, en magasin, ou par des services bancaires en ligne (e-banking<\/em>). Les banques disposent ainsi d\u2019une image toujours plus exacte des activit\u00e9s \u00e9conomiques de leurs clients.<\/p>\n

Ce savoir est pr\u00e9cieux. Avant d\u2019accorder un cr\u00e9dit \u00e0 un client, une banque veut en effet savoir quelle en sera la probabilit\u00e9 de d\u00e9faillance. C\u2019est l\u00e0 que l\u2019empreinte des paiements fournit des indications importantes: elle donne par exemple un aper\u00e7u de la performance de l\u2019entreprise emprunteuse par rapport \u00e0 ses concurrentes du m\u00eame secteur et de la m\u00eame r\u00e9gion et permet \u00e9galement d\u2019identifier les risques cumul\u00e9s li\u00e9s \u00e0 des d\u00e9pendances unilat\u00e9rales de certains clients.<\/p>\n

Dans une r\u00e9cente \u00e9tude portant sur un important volume de donn\u00e9es[1]<\/a>, des membres de la Facult\u00e9 des sciences \u00e9conomiques de l\u2019Universit\u00e9 de B\u00e2le ont pu d\u00e9montrer que les algorithmes d\u2019apprentissage \u00a0automatique (AAA) sont capables d\u2019\u00e9valuer assez pr\u00e9cis\u00e9ment la probabilit\u00e9 de d\u00e9faillance d\u2019un emprunteur. Pour \u00e9tudier l\u2019utilit\u00e9 des donn\u00e9es relatives aux op\u00e9rations de paiement, les auteurs de l\u2019\u00e9tude ont mis au point une approche de mesure du risque de cr\u00e9dit bas\u00e9e uniquement sur le trafic des paiements, laissant d\u00e9lib\u00e9r\u00e9ment de c\u00f4t\u00e9 les informations traditionnelles comme les notes des agences de notation. Il s\u2019av\u00e8re que la m\u00e9thode employ\u00e9e dans l\u2019\u00e9tude faisait plus ressortir un futur d\u00e9faut de paiement que les notes de ces agences (voir encadr\u00e9<\/em>).<\/p>\n

Une pratique d\u00e9j\u00e0 r\u00e9pandue<\/h2>\n

Bien que l\u2019\u00e9tude se fonde sur le riche jeu de donn\u00e9es d\u2019un fournisseur indien de services de paiement, l\u2019empreinte des paiements a d\u00e9j\u00e0 su s\u2019imposer dans les \u00e9conomies d\u00e9velopp\u00e9es. Ainsi, les agences de notation britanniques Moody’s<\/em> et Crif<\/em> ont mis au point des analyses en temps r\u00e9el bas\u00e9es sur les paiements des PME. Aux \u00c9tats-Unis, Fico, le plus grand fournisseur d\u2019informations sur les pr\u00eats, a \u00e9labor\u00e9 le \u00abscore Ultrafico<\/em>\u00bb, o\u00f9 des profils de paiement viennent compl\u00e9ter les notations traditionnelles. Enfin, en Europe, l\u2019entreprise de technologie financi\u00e8re Yolt propose aux pr\u00eateurs l\u2019analyse des donn\u00e9es relatives aux op\u00e9rations de paiement.<\/p>\n

Toutes ces initiatives ont \u00e9t\u00e9 rendues possibles par l\u2019adoption de la politique dite de la \u00abbanque ouverte\u00bb, qui permet \u00e0 des tiers de consulter, avec l\u2019accord des clients, les donn\u00e9es bancaires relatives aux transactions de ces derniers. Combin\u00e9e au syst\u00e8me de la banque ouverte, l\u2019empreinte des paiements pourrait avoir d\u2019importantes cons\u00e9quences dans le domaine du cr\u00e9dit (voir plus bas<\/em>).<\/p>\n

\u00c0 la banque d\u2019approcher les emprunteurs<\/h2>\n

Les petites entreprises n\u2019ayant jamais b\u00e9n\u00e9fici\u00e9 jusque-l\u00e0 d\u2019un financement bancaire ne disposent pas de donn\u00e9es traditionnelles comme une notation ou un historique de cr\u00e9dits. Leur empreinte des paiements peut donc aider une banque \u00e0 les \u00e9valuer rapidement et \u00e0 bon compte.<\/p>\n

Selon une \u00e9tude<\/a> du Secr\u00e9tariat d\u2019\u00c9tat \u00e0 l\u2019\u00e9conomie (Seco)[2]<\/a>, un tiers des PME est incapable d\u2019\u00e9valuer la notation qu\u2019elles recevraient de leur banque. De nombreuses PME rechignent \u00e0 s\u2019efforcer \u00e0 faire des d\u00e9marches pour obtenir un financement de leur banque, parce qu\u2019elles jugent le processus trop compliqu\u00e9 et craignent de ne pas pouvoir remplir les exigences requises en mati\u00e8re de garanties. Ces derni\u00e8res sont en effet souvent tr\u00e8s \u00e9lev\u00e9es car les banques \u00e9prouvent des difficult\u00e9s \u00e0 d\u00e9terminer suffisamment pr\u00e9cis\u00e9ment et \u00e0 des co\u00fbts raisonnables la robustesse d\u2019une PME donn\u00e9e.<\/p>\n

L\u2019\u00e9tude du Seco rel\u00e8ve \u00e9galement qu\u2019un tiers des PME d\u00e9courag\u00e9es auraient pu obtenir un cr\u00e9dit sur la base de leurs caract\u00e9ristiques si les banques avaient connu ces derni\u00e8res. Le recours \u00e0 l\u2019empreinte des paiements pourrait permettre d\u2019identifier les PME solvables mais h\u00e9sitantes. Les r\u00f4les seraient alors invers\u00e9s: ce ne seraient plus les PME qui demanderaient un cr\u00e9dit \u00e0 leur banque habituelle, mais les banques, qui apr\u00e8s avoir \u00e9valu\u00e9 automatiquement les op\u00e9rations de paiement de leurs clients, cibleraient ceux d\u2019entre eux qui leur paraissent appropri\u00e9s.<\/p>\n

\u00c9valuer la solvabilit\u00e9 en temps r\u00e9el<\/h2>\n

Les donn\u00e9es relatives aux op\u00e9rations de paiement peuvent d\u2019ailleurs \u00eatre exploit\u00e9es \u00e0 d\u2019autres fins que pour l\u2019acquisition de nouveaux emprunteurs. Elles permettent d\u2019am\u00e9liorer par exemple l\u2019\u00e9valuation des risques, m\u00eame pour les emprunteurs pour lesquels les banques disposent d\u00e9j\u00e0 de nombreuses informations mises \u00e0 jour sporadiquement (rapports financiers, rapports d\u2019audit et d\u00e9clarations d\u2019imp\u00f4ts) et sur lesquelles elles fondent en g\u00e9n\u00e9ral leur \u00e9valuation.<\/p>\n

Les op\u00e9rations de paiement pr\u00e9sentent le grand avantage de fournir \u00e0 une banque des informations d\u00e9taill\u00e9es en temps r\u00e9el. Celle-ci peut donc d\u00e9tecter \u00e0 temps une d\u00e9t\u00e9rioration de la solvabilit\u00e9 d\u2019un emprunteur car les risques cumul\u00e9s, les diminutions de chiffre d\u2019affaires ou des modifications du comportement en mati\u00e8re de paiement s\u2019affichent en temps r\u00e9el.<\/p>\n

Avantages de la banque ouverte<\/h2>\n

Tout cela semble extr\u00eamement prometteur pour les banques. L\u2019analyse des donn\u00e9es a cependant aussi ses limites. Une banque ne peut pas observer l\u2019int\u00e9gralit\u00e9 des paiements d\u2019un emprunteur si celui-ci a d\u2019autres relations bancaires, ce qui peut restreindre la valeur indicative de la partie observable des paiements. La multiplication de nouvelles banques purement virtuelles, dites n\u00e9o-banques, comme Revolut<\/em> ou Neon<\/em>, qui repr\u00e9sentent une concurrence croissante dans le domaine des paiements, peut encore accentuer ce probl\u00e8me.<\/p>\n

Le syst\u00e8me de la \u00abbanque ouverte\u00bb (dont il a \u00e9t\u00e9 question plus haut), au sein duquel les banques et les autres \u00e9tablissements autoris\u00e9s peuvent consulter, avec l\u2019accord de leurs clients, les donn\u00e9es relatives aux op\u00e9rations de paiement effectu\u00e9es dans d\u2019autres \u00e9tablissements financiers, peut aider les banques \u00e0 surmonter ces difficult\u00e9s. Les banques y perdent certes leur monopole sur les donn\u00e9es de paiement, mais elles ont la possibilit\u00e9 d\u2019exploiter le potentiel de l\u2019empreinte des paiements.<\/p>\n

Gr\u00e2ce \u00e0 la \u00abbanque ouverte\u00bb, les banques obtiennent une empreinte plus compl\u00e8te des paiements d\u2019un client en consolidant les informations concernant ses comptes dans d\u2019autres banques. Elles b\u00e9n\u00e9ficient en outre d\u2019un avantage comparatif par rapport aux nouveaux fournisseurs de technologie financi\u00e8re (fintech<\/em>): toute banque profite de \u00abl\u2019avantage du pr\u00e9curseur\u00bb, car elle dispose d\u00e9j\u00e0 d\u2019une grande quantit\u00e9 de donn\u00e9es relatives aux op\u00e9rations de paiement, ce qui l\u2019aide \u00e0 perfectionner ses syst\u00e8mes d\u2019apprentissage automatique.<\/p>\n

Confiance accrue dans les banques<\/h2>\n

La confiance joue un r\u00f4le important dans le syst\u00e8me de \u00abbanque ouverte\u00bb car le partage des donn\u00e9es repose sur l\u2019accord des clients. Or, les banques jouissent dans ce domaine d\u2019un second avantage comparatif: leurs clients leur accordent une grande confiance quand il s\u2019agit du traitement des donn\u00e9es relatives aux paiements. De nombreuses \u00e9tudes[3]<\/a> ont montr\u00e9 que la confiance \u00e0 l\u2019\u00e9gard des banques classiques est nettement plus \u00e9lev\u00e9e que celle accord\u00e9e aux fintech<\/em> et aux g\u00e9ants du Web (Gafam<\/em>). L\u2019avis pr\u00e9dominant\u00a0\u2013 et sans doute justifi\u00e9\u00a0\u2013 de la population est que les banques traditionnelles traitent avec plus de soin les donn\u00e9es de leurs clients que les jeunes pousses de technologie financi\u00e8re ou les g\u00e9ants comme Facebook<\/em>.<\/p>\n

Les banques ont donc une longueur d\u2019avance dans la course \u00e0 l\u2019exploitation de \u00abl\u2019empreinte des paiements\u00bb. Celles qui se montrent agiles et sont capables de relever les d\u00e9fis technologiques peuvent transformer cet avantage en une source durable de revenus.<\/p>\n

  1. Voir Rishabh (2022). [<\/span>]<\/a><\/li>
  2. Dietrich et al. (2017) [<\/span>]<\/a><\/li>
  3. Armantier et al. (2021) et Chen et al. (2021). [<\/span>]<\/a><\/li><\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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