Simplifier le processus d'approbation des prêts dans le prêt

Contexte & Objectifs

Une entreprise active dans le secteur du prêt B2B souhaitait affiner et automatiser une partie de son processus de décision de crédit.

L’évaluation réalisée par une équipe d’analystes dédiée était longue et chronophage: elle pouvait prendre jusqu’à 8 heures par dossier. La priorisation et l’automatisation des demandes devenaient urgentes face à la hausse du volume de dossiers.

Le client voulait exclure, avant analyse, les dossiers à fort risque de refus, accepter automatiquement ceux à forte probabilité d’acceptation, et mieux comprendre les critères clés d'approbation.

Avec cet objectif, Agilytic s'est donné pour mission de réduire la charge de travail des équipes internes en simplifiant ce processus de décision.

Approche

En nous appuyant sur notre expertise du secteur bancaire, nous avons créé des indicateurs sectoriels et d'écosystème pour maximiser la valeur générée.

En classant les entreprises selon les 27 sous-secteurs européens, nous avons identifié les indicateurs corrélés à leur santé financière (ex. risque de faillite) pour chaque sous-secteur (approche spécifique). Par exemple, les ratios de solvabilité et d'amortissement sont clés pour les entreprises à forte intensité de capital, tandis que la liquidité et la rotation des stocks ciblent plutôt le retail. Nous avons ensuite positionné les entreprises déjà financées et les nouvelles demandes.

Pour garantir la portée de nos analyses, nous avons utilisé des indicateurs issus des bilans comptables, tels que:

• La solvabilité

• Le ratio de dette court/long terme

• Le ratio créances clients

• Le cash flow après impôts

• La liquidité

• Le cash flow et les bénéfices non distribués

• La rotation des stocks

• L'écart de délai de paiement clients/fournisseurs

L'avantage de cette approche est qu'elle enrichit l'analyse et identifie précisément les faiblesses de chaque dossier. Ce processus automatisable fournit également des benchmarks pertinents pour renforcer la vision sectorielle du client.

Nous avons structuré le projet en trois phases pour sélectionner les meilleurs indicateurs par sous-secteur.

Durant la première phase, nous avons identifié les variables clés de l'approbation (solvabilité, marge, chiffre d'affaires, quick ratio, etc.).

Dans la deuxième phase, notre analyse s’est basée sur un échantillon représentatif de l'historique des demandes, acceptées et refusées. Nous avons isolé les variables décisives (compta, secteur, ancienneté) et défini des seuils de validation d’octroi.

Enfin, nous avons créé un modèle de rating attribuant un score de 0 à 100% aux nouvelles demandes. Chaque score s'accompagne d'explications pour guider les équipes. Ce modèle permet une acceptation/un refus automatique, ou signale les dossiers nécessitant une analyse approfondie.

Résultats

En moins de deux semaines, nous avons livré les résultats suivants:

Des décisions de crédit plus précises: le modèle réduit significativement le risque de défaut tout en augmentant le volume de prêts accordés.

• Productivité de l'équipe améliorée: le temps de traitement par dossier est passé de 8 à 4 heures, soit une réduction de 50%.

• ROI sécurisé pour les investisseurs de l'institution financière.

• Onboarding simplifié des nouveaux collaborateurs grâce à des règles claires et communes.

Ce système de rating et d'automatisation a permis à notre client de gagner un temps précieux et d'optimiser la qualification et l'onboarding de ses propres clients.