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La modélisation du risque, l’outil nécessaire à la prise de décision et à la performance

La modélisation du risque, l’outil nécessaire à la prise de décision et à la performance

Alors que le nombre de données à analyser ne cesse de s’accroître pour les entreprises, la modélisation du risque reste l’outil indispensable des crédit managers pour gérer leur prise de décisions et leur performance.

Dans un environnement de plus en plus complexe ou d’importants volumes de données hétérogènes sont mis à la disposition des entreprises, force est de constater qu’il leur est de plus en plus difficile, dans cet amas d’information disponible, de rationaliser leurs prises de décision. En effet, le volume de données explose. Selon JDN (Journal Du Net), le monde ne comptait que deux zettaoctets de données numériques en 2010. En 2015, ce chiffre a été multiplié par 6, et sera encore multiplié par 3,7 entre 2020 et 2025.

 

La data un enjeu de la décision performante

C’est ainsi que les entreprises capables d’analyser leurs données, avec des technologies issus de l’intelligence artificielle, prennent alors un avantage compétitif évident sur leurs concurrents dans l’analyse des risques. Le risque se définit comme la possibilité qu’un événement négatif, difficile à anticiper, se produise. Dans le domaine de la solvabilité d’entreprise, le risque de défaillance ou de la cessation de paiement, se modélise par la probabilité de défaut. Cette variable est une aide précieuse à la décision dans la prédiction du risque de défaillance, la classification du risque d’un portefeuille d’entreprise ou l’estimation de perte de chiffre d’affaires.

 

Les modèles prédictifs, l’outil de l’anticipation du risque

Intégrer les modèles prédictifs dans le pilotage de l’activité de gestion de crédit permet au credit manager de mieux anticiper et prévenir les risques. Ils donnent une probabilité de la défaillance et sont une aide à la décision opérationnelle, conceptualisée par un score associé à chaque entreprise. Ces algorithmes traitent des volumes de données plus rapidement que ne pourrait réaliser l’humain. Ils passent par le tri de données, l’extraction et la corrélation d’information, la mise en place d’arbres de décision et l’apprentissage, à partir d’exemples autour de séquence d’instruction, pour en faire des modèles robustes dans l’anticipation de comportement. La difficulté, dans la création de ces modèles, est de pouvoir rassembler des données suffisamment importantes et de qualité pour élaborer des scénarios les plus proches de la réalité.

Aujourd’hui, le machine learning (apprentissage automatique), dans l’analyse prédictive des risques de défaillance, compte parmi les techniques les plus avancées de prédiction de comportement. Cette technologie, faite sur des raisonnements mathématiques, permet d’extraire de la valeur sur des masses de données variées afin de découvrir des comportements enfouis avec plus d’efficacité que l’intelligence humaine. Elle permet également des scorings en temps réels plus performants que les modèles analytiques classiques. Cependant, cela ne supprime pas toute la part humaine dans l’évaluation.

Pour le credit manager dans un environnement de plus en plus complexe , les bénéfices de ces modèles mathématiques prédictifs sont un outil essentiel, tout comme le tableau de bord dans le pilotage du risque, la sécurisation et le développement de la relation d’affaires liés à chaque entreprise.

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