Réunion d’Apprentissage entre Pairs – 2 octobre 2008

Bruxelles, Belgique

Technologies de crédit : tendances et défis

Gilles Galludec, Principal Program Manager PBGIMarchés des capitaux internationaux

Société financière internationale

Dans les pays émergents, à peu près 2/3 de la population n’a pas accès aux services financiers

Diminue l’asymétrie d’information (l’emprunteur comprend mieux l’intérêt de repayer son crédit)

Permet au prêteur de mieux estimer les risques et d’améliorer la qualité de son portefeuille

Atténue le problème d’anti-sélection et abaisse les coûts d’emprunt pour les bons emprunteurs

Augmente le volume de crédits/améliore les crédits A2

Soutient l’introduction du scoring et de l’appréciation automatique du risque, réduit les coûts opérationnels de prêt, améliore la rentabilité

Centrales de risques : tendances et défis - 1

Centrale de risque (CR), en anglais credit bureau : institution qui collecte des informations auprès des créanciers et autres sources publiques sur l’historique de crédit des emprunteurs

Le secteur privé des centrales de risque se subdivise en 2 : les CR à la consommation et les CR commerciales.

LargeCorporates

Mid-sizeCompanies

Micro & SmallBusinesses

Consumers

Public Private

Public Registries

Rating Agencies

Commercial Credit Bureaus

Consumer Credit Bureaus

LargeCorporates

Mid-sizeCompanies

Micro & SmallBusinesses

Consumers

Public Private

Public Registries

Rating Agencies

Commercial Credit Bureaus

Consumer Credit Bureaus

Structure des centrales de risques

Centrales de risques : tendances et défis - 2

4

Credit Information Index (0-6) Data on both firms and individuals

distributed Both positive and negative

information distributed Information from retailers, utilities,

trade creditors and financial institutions distributed

More than 2 years of historical data distributed

Data on loans below 1% of income per capita distributed

Borrowers guaranteed access to their data in largest registry by law

Source: Doing Business 2008

Centrales de risques : tendances et défis - 3

Couverture des centrales de risques privées (% de la population adulte)

1.9

4.5

8.1

10.8

15.4

32.1

59.3

0 10 20 30 40 50 60 70

South Asia

Sub-Saharan Africa

Middle East & North Africa

East Asia & Pacific

Eastern Europe & Central Asia

Latin America & Caribbean

OECD

Credit Information Index

4.8

3.4 3.42.6

1.9 1.91.3

0123456

OECD EasternEurope &

CentralAsia

LatinAmerica &Caribbean

MiddleEast &NorthAfrica

East Asia& Pacific

SouthAsia

Sub-Saharan

Africa

5

Centrales de risques : tendances et défis - 4

Types d’information

Sources d’information

Information « complète » (partagée entre banques, prestataires et institutions bancaires non bancaires)

Information « fragmentée » (partagée entre banques uniq. , ou prestataires uniq.)

« Prédictivité » élevée (ex. États-Unis, Royaume-Uni, Afrique du Sud, Équateur)

« Prédictivité » basse (ex. Australie, Brésil)

« Prédictivité » basse (ex. Mexique, Singapour, Roumanie)

« Prédictivité » + basse (ex. Népal, Maroc, Haïti)

Information positive & négative

Information

négative

6

Centrales de risques : tendances et défis - 5

1. Changer la perception/sensibiliser la communauté

2. Assurer la viabilité commerciale

3. Établir un cadre légal et réglementaire adapté

4. Identifier des technologies et logiciels appropriés

5. Assurer la disponibilité de données

6. Spécifier les besoins du personnel

Considérations pratiques

1. Réaliser une évaluation du marché

2. Réaliser une étude de faisabilité (étude de champ technique, analyse des parties prenantes, évaluation légale et réglementaire)

3. Établir un modèle commercial d’opérations de centrales de risques

Structures des centrales de risques

Scoring : tendances et défis - 1Méthode qui relie l’historique de paiement aux caractéristiques du client et du crédit pour prédire les risques de remboursement futur. La note est une estimation de la probabilité de défaillance.

Avantages du scoring Rationalise le processus de prêt et réduit les coûts

• Réduit le temps et les étapes manuelles nécessaires au traitement des dossiers de prêt

• Réduit le nombre de dossiers nécessitant une vérification manuelle• Réduit le temps de formation des nouveaux agents de crédit• Améliore l’efficience des agents de crédit (réduit le temps passé sur le

recouvrement, qui représente sur certains marchés plus de 50% du temps des agents de crédit)

Augmente le volume de crédits• Permet d’accepter 10-30% de dossiers de prêt en plus tout en gardant

le même taux de pertes• Permet de faire une tarification sur la base des risques

Permet de mieux quantifier les pertes escomptées pour les différentes classes d’emprunteurs à risque

Source : Based on Global Credit Bureau Program experience, USAID, ACCION (ACCION, Credit Scoring for Microenterprise Brief, www.accion.org)

Scoring : tendances et défis - 2

Conditions :

Base de données centralisée Bon suivi/stockage de l’informations sur les clients Engagement de la Direction Être prêt pour un changement culturel Intégration du personnel informatique et de crédit

pour concevoir et perfectionner les applications de scoring

Exemple de rapport de crédit

Historique de paiements – périodes d’observation

2007 2006 2005

NOSAJJMAMFJ DNOSAJJMAMFJ DNOSAJJ

31251211121 113121412112 2122214

Plus récent relevé de paiements

Lire l’historique de droite à gauche Plus ancien

relevé de paiement

disponible1 Paiement à l’échéance2 Paiement en retard de 1 à 29 jours3 et + indiquent des retards de paiement plus longs

Exemple d’historique de paiements

11