Mesurer le risque de crédit grâce à l'intelligence artificielle

Mesurer le risque de crédit grâce à l’intelligence artificielle

Après la blockchain, l’intelligence artificielle est la dernière technologie à la mode. Le secteur des services financiers surfe tout particulièrement sur la tendance et ING n’est pas en reste.

Peu après avoir déployé les chatbots pour traiter les demandes des clients plus vite que jamais, l’analyse prédictive pour le négoce d’obligations et les assistants numériques vocaux en collaboration avec Google, ING met l’intelligence artificielle au service de la gestion du risque. Nous nous sommes associés à Google et PwC pour élaborer un système d’alerte précoce (Early Warning System ou EWS) permettant d’accélérer et améliorer la prise de décision des analystes du risque de crédit.

Anand Autar, responsable du projet de système d’alerte précoce d’ING.

EWS est une application qui collecte et analyse d’importants volumes de données pour déterminer si les clients sont exposés à des risques potentiels. Jusqu’à présent, les analystes risque exécutaient manuellement cette tâche.

« La rapidité est cruciale en matière de gestion du risque de crédit. Plus tôt nous identifions les risques, plus nous pouvons intervenir rapidement et efficacement auprès de nos clients pour éviter des pertes. » explique Anand Autar, chef de projet chez ING. « Grâce à l’apprentissage automatique, EWS passe en revue les informations financières et extra-financières, telles que les actualités internationales. »

Les analystes du risque de crédit définissent leurs propres critères d’alerte. Par exemple, le cours du titre d’un client passe en dessous d’un pourcentage prédéfini, ou l’analyse du sentiment de marché montre qu’un client fait l’objet d’une couverture médiatique défavorable.

Avec jusqu’à 80 000 articles traités chaque jour, EWS collecte des données de marché en temps réel auprès de Refinitiv (anciennement Thomson Reuters) et recueille les actualités auprès de sources publiques. Le système a recours aux services de traitement automatique du langage naturel de Google et à ses services de traduction pour les articles publiés par les médias locaux.

« Le système apprend de façon empirique, sa capacité à déterminer le climat lié aux actualités et événements sur le marché va donc aller en s’améliorant. », précise Görkem Köseoğlu, responsable IA et Robotique d’ING.

ING entend ajouter des fonctionnalités d’analyse prédictive à l’application dans un avenir proche. 

« Cette ambition nécessite de parfaire les algorithmes et ce sera chose faite. » assure Görkem. « Les clients attendent davantage de fonctionnalités de prédiction dans leurs produits et services, aussi il est important pour nous de répondre à cette demande. »

Découvrez le point de vue de PwC concernant cette collaboration.