Des outils plus intelligents pour le credit management

Et si l'intelligence artificielle pouvait aussi épauler les credit managers? Pour évaluer le risque client, par exemple. Car, comme le fait remarquer Pascal Fonteneau, finance manager Europe de Nordson Corporation et vice-président en charge de la prospective au sein de l'AFDCC, "le nombre d'entreprises qui déposent leurs comptes diminue. Au niveau international, seules 55% des entreprises le font et ce pourcentage est en baisse chaque année de 0,4%".

Il s'agit donc de trouver d'autres sources. Et si les évolutions technologiques offraient de nouvelles données à analyser? Pascal Fonteneau conseille par exemple d'écouter le bruit du Web, de se rendre sur Street View afin d'observer la façade de l'entreprise mais aussi le nombre de voitures sur le parking... Mais comment analyser ces nouvelles ­données? C'est là qu'interviennent le big data et l'intelligence artificielle.

Place aux analyses prédictives

"Une connexion entre les data scientists et les credit managers peut être intéressante. En effet, l'utilisation de certaines données peut permettre d'adapter plus finement la gestion du portefeuille clients", estime Yann Durand, senior manager chez Fed Finance. Une telle coopération permettrait en effet de mettre au point des analyses prédictives permettant de définir les risques encourus en fonction du profil du client ou de sa région géographique. Et d'orienter les commerciaux vers des secteurs ou des régions. Pour les entreprises dans lesquelles cette collaboration est difficile, des outils prédictifs développés par différentes sociétés peuvent aider le credit manager dans ses analyses. À l'image des cartographies des risques des assureurs. Ou encore le "Paydex" de Dun & Bradstreet, un indicateur numérique qui note la façon dont une entreprise a payé ses factures par le passé.

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