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Raréfaction des données financières, digitalisation des process décisionnels, recherche d’une productivité accrue… La mutation engagée des métiers des directions financières dont celui de credit management, nécessite de recourir à des outils innovants particulièrement en matière de scoring.

L’enjeu pour tout dirigeant et décideur est de développer son entreprise en trouvant de nouveaux clients via des actions de prospection efficaces, mais surtout de vérifier que ses clients, une fois les contrats signés, seront bien en capacité de payer. Au quotidien, ces mêmes professionnels doivent également s’assurer que tous leurs prestataires pourront honorer leurs engagements.

Face à ces enjeux, et afin d’instaurer un cercle vertueux entre la prospection et la gestion du risque client ou fournisseur, Ellisphere a développé des solutions d’information décisionnelle adaptées aux besoins des entreprises, dont des scores nouvelle génération, bâtis par son équipe de data scientists.

Ces scores nouvelle génération reposent sur des algorithmes de machine learning, une branche de recherche de l’intelligence artificielle (IA).

Une automatisation nécessaire de la prise de décision

De façon traditionnelle, les directions financières apprécient la santé financière d’un client ou d’un fournisseur en étudiant essentiellement ses bilans et comptes de résultat, ce qui ne garantit pas toujours leur solvabilité.

Par ailleurs, tandis que le développement du chiffre d’affaires des entreprises participe à l’augmentation de la charge de travail des équipes de credit managers, les données financières des entreprises sont de moins en moins disponibles avec l’option de confidentialité des comptes ouverte aux micro et petites entreprises. Ceci réduit considérablement la portée des méthodes d’analyse financière «traditionnelles».

Dans ce contexte, Ellisphere a cependant toujours accès à ces informations et s’en sert pour ses scores prédictifs, ainsi que pour reproduire au sein de ses systèmes les règles de décision de ses clients. Ainsi, Ellisphere propose aujourd’hui des outils statistiques qui dépassent le constat pur, pour réaliser des prévisions pertinentes quant à la probabilité de défaut d’une entreprise ou son niveau de risque, compatibles avec des engagements à 1, 2, 3 ou 5 ans.

Finalement, toutes ces évolutions – internes et externes à l’entreprise – poussent à l’automatisation de la prise de décision. «Grâce à nos solutions, il est possible pour les directions financières d’industrialiser leurs prises de décision pour 80-90 % des dossiers et de réserver l’expertise humaine pour les cas les plus délicats», observe Steven Hellec, responsable du département data science chez Ellisphere.

Ne pas faire évoluer ses processus de prise de décision comporte des risques. En effet, un moindre accès à l’information financière entraîne une perte de visibilité sur ses partenaires commerciaux. Des décisions prises « à l’aveuglette » peuvent engendrer une perte de business, en raison d’un comportement trop méfiant, ou au contraire, en cas de trop grande prise de risque. L’utilisation de la nouvelle génération de scores permet de différencier les bons des mauvais risques et par extension, d’optimiser ses performances commerciale et financière.

La clé du succès ? Le changement fait peur et modifier ses habitudes de travail demande de l’effort. Cependant, l’automatisation de la prise de décision, grâce aux techniques d’IA entre autre, permet aux credit managers d’aller plus vite et plus loin dans leur travail. «Notre rôle en tant que data scientist est justement d’accompagner et de conseiller nos clients sur l’utilisation des données pour en tirer le meilleur parti dans leurs processus décisionnels», précise Steven Hellec, et d’ajouter «Les entreprises doivent être bien accompagnées, et surtout rester curieuses des nouvelles solutions disponibles pour mener à bien cette transformation».

Du prêt-à-porter au sur mesure

Les innovations technologiques permettent dorénavant de mieux ajuster les méthodes de scoring, de personnaliser la prestation selon les différentes grilles de lecture et contextes particuliers de chaque entreprise. Il s’agit de tenir compte de leur business model, de leurs perspectives commerciales ou encore de leur taux de marge. Les experts d’Ellisphere sont capables d’aller plus loin dans la reproduction des modèles décisionnels des clients, à l’intérieur de leur système d’information. «Du prêt-à-porter standardisé, nous sommes passés au sur mesure. Au lieu de nous contenter de prévoir uniquement les défauts, nous sommes aujourd’hui capables de prévoir les risques, par exemple techniques», explique Mélanie Bourgouin, data scientist chez Ellisphere.

En accompagnant les entreprises dans leur politique de financement à court, moyen ou long terme (risque de crédit, investissement), via des solutions d’information décisionnelle adaptées, Ellisphere œuvre au développement de l’économie et se positionne en véritable facilitateur de croissance.

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