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L'apprentissage automatique dans les services financiers – Bulletin d'information sur les technologies financières – Le 10 septembre 2019

L'apprentissage automatique dans les services financiers - Bulletin d'information sur les technologies financières - Le 10 septembre 2019


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Dans un article sur Invoice Finance que j'ai lu récemment, l'auteur pose une question intéressante sur les modèles d'intelligence artificielle construits avec des données allant de 2018 à 2008. Que se passe-t-il lorsque vous construisez un modèle basé uniquement sur des données du plus long cycle d'expansion? Comment ces données peuvent-elles prévoir les défauts potentiels si aucune donnée de récession du cycle précédent n’est incluse?
L'auteur met l'accent sur trois aspects importants à garder à l'esprit lors de la création de modèles prédictifs de défaut de crédit:

  1. Les modèles doivent être construits avec des informations de cycle de crédit significatives afin d'intégrer la dépression et les délais d'expansion
  2. Les modèles qui ne comprennent pas différents cycles de vie de crédit peuvent fonctionner pendant un certain temps, mais échoueront lors de la prochaine récession.
  3. Lorsqu'il s'agit de facturer le financement, ces modèles nécessitent davantage d'informations que les informations d'un acheteur et de leurs vendeurs, ce qui est une information de crédit nécessaire mais non suffisante.

Le sujet est d'actualité, avec toutes les discussions sur une récession imminente ou l'avènement d'un ralentissement.

  • Comment les sociétés financières cotées selon leur modèle vont-elles réagir? La question reste la même pour le trading algorithmique et toutes les sociétés de services financiers basées sur des algorithmes.
  • Toute entreprise ayant construit des modèles à l'aide de données financières n'incluant pas les deux dernières récessions, 2008 et 2000, condamné à de fortes surprises dans leur modèle la capacité de prédire les défauts de crédit ou une diminution des rendements du marché.

C’est la raison pour laquelle la bonne nouvelle est de voir l’organisme de réglementation prêt à collaborer avec les entreprises utilisant la notation algorithmique du crédit.

Chaque fois que le régulateur s'intéresse à un sujet, cela signifie qu'il s'agrandit. C’est le cas du CFPB et de la mise à jour de sa lettre de non-intervention sur les données alternatives.

  • Données alternatives est déjà davantage utilisé par les bureaux de crédit pour permettre une meilleure analyse de la solvabilité. Transunion, Fico, Experian ont tous des pages Web expliquant comment ils utilisent des données alternatives pour établir leur pointage de crédit.
  • Les entreprises utilisent désormais les médias sociaux, les données de cartes de crédit et les factures de services publics pour évaluer leur solvabilité.

Ces sociétés affirment que dépasser le pointage de crédit leur permet de prêter à davantage de clients et présente un taux de défaillance moins élevé.

Dans sa lettre récente, le CFPB a tendance à être d’accord.
Pour certains consommateurs, l’utilisation de sources d’information non conventionnelles, ou «données alternatives», pour évaluer la solvabilité, peut être un moyen d’accroître l’accès au crédit ou de réduire le coût du crédit. Les données alternatives incluent des informations qui ne figurent généralement pas dans les fichiers de crédits de base des agences de renseignements sur les consommateurs à l’échelle nationale et peuvent indiquer la probabilité de respecter les obligations qui ne sont pas reflétées dans les antécédents de crédit traditionnels.

Les résultats de leur étude sont extrêmement intéressants.

  • Les taux d'acceptation ont augmenté
  • APR diminué
  • Augmentation de l'approbation pour le faible revenu (moins de 50 000 $)
  • Augmentation de l'approbation pour les plus jeunes
  • Approbation pour les scores «équitables» augmentée

Voici comment le CFPB a présenté ses résultats.

  • le modèle testé approuve 27% plus de demandeurs que le modèle traditionnel, et Rendement moyen inférieur de 16% pour les prêts approuvés.
  • Les testés le modèle a augmenté les taux d'acceptation de 23 à 29% et la diminution du TAP moyen de 15 à 17%.
  • Le modèle testé élargit considérablement l'accès au crédit par rapport au modèle traditionnel.
  • Des consommateurs «presque premiers» avec Les scores FICO de 620 à 660 sont approuvés environ deux fois plus souvent.
  • Candidats moins de 25 ans sont 32% plus susceptibles Doit être approuvé.
  • Les consommateurs avec les revenus inférieurs à 50 000 $ sont 13% plus susceptibles Doit être approuvé.
    https://www.consumerfinance.gov/about-us/blog/update-credit-access-and-no-action-letter/

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IceKredit, une plateforme de gestion du risque de crédit et du crédit avec des bureaux en Chine et à Los Angeles, a levé 47 millions USD de nouveau financement co-dirigé par Guohe Capital et Partenaires Yunqi. http://axios.link/m3MT

Spendesk, une plate-forme de gestion des dépenses pour les petites et moyennes entreprises basée à Paris, en France et en France, a levé 35 millions d'euros de financements de série B, dirigés par Index Ventures. Le tour porte le total que la société a levé à 45 millions d'euros. Le point de vente UKTN a plus ici.

Assurance Racine, une startup de l'assurance auto basée à Columbus, Oh., âgée de 4,5 ans et utilisant la technologie de smartphone pour comprendre le comportement de chaque conducteur, a officiellement levé 350 millions USD de financement pour une valeur de 3,65 milliards USD suite au rapport rendu public le mois dernier à Axios selon lequel cette transaction était à pied. DST Global et Gestion des manteaux co-dirigé la ronde, rejoint par Drive Capital, Redpoint Ventures, Ribbit Capital, Partenaires d'échelle, et Tiger Global Management. Plus ici.

AppZen, un fabricant d'outils d'intelligence artificielle basé à San Jose, en Californie, âgé de sept ans, destiné aux dépenses d'entreprise et aux équipes financières, a levé 50 millions USD en fonds de série C. Gestion des manteaux a mené la ronde, rejoint par les investisseurs précédents Redpoint Ventures et Lightspeed Venture Partners. TechCrunch a plus ici.

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Sage Group (LSE: SGE) a déclaré qu’il envisageait de mettre en place un processus de vente pour son unité de traitement des paiements. http://axios.link/LQNN

Railsbank, la plate-forme d'open banking et de conformité ouverte, cofondée par le PDG, Nigel Verdon, fondateur de Currencycloud, a levé 10 millions de dollars de fonds série A. (Techcrunch)

Source: Tearsheet, Strictly VC, Termsheet

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