Comment les prestataires peuvent-ils améliorer la rentabilité du crédit digital

Graham Wright, août 2017

De nombreux commentateurs ont exprimé leur inquiétude au sujet des taux d’intérêt appliqués par les prestataires de crédit digital. Et, compte tenu du fait que tout le processus soit automatisé et dépende d’algorithmes informatisés plutôt que d’interventions et d’analyses humaines coûteuses, cela semble raisonnable. À première vue, il parait étrange que les taux d’intérêt appliqués par le crédit digital soient plus proches de ceux pratiqués par le secteur informel plutôt que de ceux prélevés sur d’autres prêts du secteur formel. Alors, de quoi s’agit-il ?

Trois facteurs clés expliquent les niveaux élevés des taux d’intérêt : 1. La modicité des prêts ; 2. Le coût de l’analytique des données ; et 3. La majoration en raison du risque.

1. La modicité des prêts : Nous savons tous que, d’une manière générale, le montant qu’il faut dépenser pour obtenir un prêt de 10 ou de 10 000 dollars est le même. Le crédit digital, étant dépourvu de relation personnelle, commence d’abord par prêter de petites sommes (généralement 10-20 dollars) pour évaluer les comportements de remboursement qui vont servir de base pour les décisions de prêt futures. L’intérêt appliqué sur ces montants minimaux est souvent insuffisant même pour couvrir les coûts variables associés à l’octroi d’un prêt digital (frais de SMS ou de données, etc.).

2. L’analytique des données : Les fournisseurs de crédit digital sont obligés non seulement d’investir des sommes considérables dès le départ pour établir leurs plateformes et algorithmes, mais également pour continuer à les perfectionner au fur et à mesure qu’ils comprennent le comportement de leurs clients. Un grand prestataire nous dit qu’il dépense de 200 à 300 000 dollars par mois sur les analystes qui assurent l’entretien et le développement de son système.

3. La prime de risque : L’analyse des données d’un bureau de référence de crédit, effectuée récemment par MSC, a révélé des taux extraordinairement élevés d’impayés de la part des clients du crédit digital au Kenya où les données les plus récentes sont disponibles. Nous pouvons sans aucun doute présumer que c’est un problème général. Les prestataires de crédit digital n’ont d’autre choix que d’incorporer ces pertes dans les taux d’intérêt qu’ils appliquent aux prêts. Cela signifie que tous les emprunteurs (qu’ils remboursent à temps ou non) sont tenus de payer la prime de risque pour le compte des défaillants.

Les fournisseurs de crédit digital seront toujours confrontés à des problèmes d’ordre mathématiques et économiques lorsqu’il s’agit de prêts modiques, sans compter le coût de l’analytique des données, cependant il est sans doute possible de réduire le niveau des impayés et donc la prime de risque à payer… et ce ne sont certainement pas ces algorithmes intelligents qui pourront le faire.

Greg Chen, du CGAP souligne six erreurs commises dès le départ lors des tests pilotes et des déploiements de crédit digital. Ce sont des erreurs qui  contribuent pour beaucoup aux niveaux élevés d’impayés. Il s’agit de :

  1. L’offre de crédit en l’absence d’un système solide d’identification à distance. Lorsqu’on ne peut pas vérifier l’identité du client, il est difficile d’offrir des services à distance, surtout à grande échelle.
  2. Le mauvais ciblage qui fait que les offres de crédit attirent des candidats à haut risque.
  3. Des procédures de demande de prêts compliquées qui n’attirent que ceux qui ne peuvent pas obtenir un crédit auprès d’autres sources.
  4. La mauvaise conception du produit caractérisée par le fait que les clients qui remboursent régulièrement et à temps ne sont pas correctement reconnus ni récompensés.
  5. L’accent excessif mis sur la notation de crédit sans une bonne stratégie de recouvrement.
  6. Des modèles de notation de crédit trop scrupuleux ne permettant l’octroi de crédit qu’à une petite fraction de demandeurs.

La résolution des points 1 à 5 pourrait permettre aux fournisseurs de crédit digital d’améliorer le ciblage, d’augmenter la fidélité et de réduire aussi bien le risque que la défaillance… et ainsi accroitre les profits des prestataires.

1. Les systèmes d’identification : De plus en plus de pays introduisent des systèmes d’identification formels qui sont pour beaucoup des systèmes biométriques ; et même à défaut de ceux-là, des systèmes d’identification basés sur des applications (notamment Yoti, Taqanu, Trulio) sont de plus en plus courants. Pour cela il faut bien sûr des smartphones dont la pénétration ne cesse de s’améliorer  en dépit de certains échecs des smartphones bon marché. Il est impératif que les  fournisseurs exploitent ces systèmes d’identification afin d‘avoir de meilleures données sur leurs clientèles ; ceci est important  du point de vue de l’identification, de l’évaluation du crédit, de la collecte et de la gestion des impayés. L’identification sera également essentielle pour la gestion efficace des bureaux de référence de crédit. Malheureusement, peu de pays, en dehors du Kenya, disposent de ce genre de bureaux qui ont pour objectif de faciliter la gestion de prêts modiques offerts par le secteur du crédit digital… et de permettre ainsi aux gens de constituer des antécédents de crédit. Le bureau de référence du crédit du Kenya est encore en train de poser ses marques, il joue cependant un rôle extrêmement important de transparence et permet à ceux qui remboursent à temps d’avoir des dossiers positifs.

2. Le mauvais ciblage : Pour mettre en place un système efficace il est essentiel de trouver le bon équilibre entre les modèles de notation de crédit trop conservateurs et trop libéraux. Toutefois il existe d’autres facteurs qui rentrent dans le mauvais ciblage. Il faudra que les prêteurs de crédit digital trouvent également le juste milieu entre un marketing dynamique « de pression » et la nécessité de faire en sorte que leur produit soit compris par le marché. Comme nous l’avons vu, beaucoup de gens réagissent au marketing de pression en empruntant par curiosité, sans un besoin réel ou un but précis. Pendant leurs campagnes de marketing, les prestataires peuvent donner plus d’éclaircissements pour permettre aux clients de mieux comprendre leurs modalités de prêt ainsi que les pénalités du non-remboursement. Une telle approche leur permettrait également de résoudre les problèmes de la protection des consommateurs. Ils peuvent également utiliser des stimulants comportementaux dans le but de susciter le comportement approprié.

Les opérateurs de réseaux mobiles (ORM) peuvent pour leur part réduire le risque de ciblage en effectuant un premier filtrage par le biais de prêts de crédit téléphonique. Ce dernier n’entraine que des coûts marginaux pour un ORM, et représente donc un risque beaucoup moindre que le crédit en valeur électronique. Cette approche pourrait ainsi permettre aux ORM de tester le comportement des emprunteurs à un coût bien plus faible avant de leur offrir une opportunité de passer à l’emprunt de valeur électronique.

3. Le processus de demande de prêt : De nombreux systèmes de crédit digital basés sur le SMS et l’USSD offrent un peu trop facilement l’accès au crédit, ce qui encourage des demandes de crédit frivoles. Pour éviter une telle situation il faudra adopter des signes comportementaux – par exemple encourager l’emprunteur potentiel à consulter les modalités des prêts, ou prendre une « pause symbolique » pour se convaincre de la nécessité du prêt. En revanche, la plupart des systèmes basés sur des applications soumettent l’utilisateur à de nombreuses vérifications (et, dans certains cas, exigent de manière intrusive des informations et des photographies) avant d’accorder le prêt. Il y a lieu d’examiner de façon approfondie ces systèmes pour que chaque étape du processus soit optimisée, qu’elle ajoute vraiment de la valeur et qu’elle ne dissuade pas les emprunteurs à forte potentialité.

4. La mauvaise conception du produit : Pour le moment, parmi les produits de crédit digital disponibles, il y en a peu qui accordent une récompense à ceux qui remboursent systématiquement à temps, hormis la possibilité de prendre des prêts plus élevés. Cependant, dès que les emprunteurs démontrent leur solvabilité, il serait logique de réduire la prime de risque (et donc le taux d’intérêt) qu’ils doivent payer sur les prêts successifs. À cet effet un système de statut hiérarchisé (similaire à celui des miles aériens) pourrait être mis en place. Ainsi les emprunteurs pourraient gravir les échelons du statut, se qualifier pour une réduction des taux d’intérêt, des prêts plus importants, des périodes de remboursement variables ainsi que d’autres avantages. On peut également penser à d’autres innovations dans le genre :

  1. Octroi de prêts d’une durée d’un jour aux commerçants. Pour l’heure ces derniers n’ont à leur disposition que des prêts remboursables sur quelques semaines ou sur un mois pour financer leur cycle d’activité qui commence de l’aube jusqu’à l’après-midi ;
  2. Épargne / prêt visant des objectifs précis gérés avec un outil de planification financière approprié intégré dans l’interface de l’application ou de l’USSD ;
  3. Prêts à plus long terme pour ceux qui ont un excellent dossier de crédit et qui veulent emprunter pour leur activité commerciale. Encore une fois il est nécessaire que toutes ces innovations tiennent compte des cycles d’activité.

5. L’absence d’une bonne stratégie de recouvrement : Pour le moment, la plupart des fournisseurs de crédit digital utilisent le SMS pour encourager le remboursement des prêts sans grande interaction avec les emprunteurs. Quelques-uns utilisent des centres d’appels pour parler aux emprunteurs qui ont des difficultés de remboursement. Sans l’important contact humain les prêts du crédit digital continueront d’occuper la dernière place sur la liste de remboursement des ménages qui ont plusieurs encours de prêts. Pour les prêts plus importants, il peut également être utile d’engager des agents pour l’initiation de prêts ainsi que la gestion des remboursements/impayés.

Les lecteurs noteront que rien de ce qui précède ne se réfère à l’utilisation de « megadonnées » comme cela a été fait avec succès dans le monde développé (par exemple par le Lending Club aux États-Unis). En effet dans les pays en développement la grande majorité des personnes à faibles revenus ne laissent pas suffisamment « d’empreintes digitales » qui permettent d’orienter de manière fiable les décisions de crédit. Cela changera avec le temps, mais pour l’instant, les indicateurs de solvabilité les plus efficaces (et communément utilisés) se trouvent dans les antécédents de crédit et le comportement, et (dans une moindre mesure) le comportement dans le domaine des recharges de crédit téléphoniques et des appels/SMS. Lorsqu’il s’agit de prêts plus importants les fournisseurs de crédit digital basé sur des applications peuvent également utiliser des indicateurs psychométriques pour jauger la volonté de payer. Pour cela il faudrait réduire le nombre des questions de vérification de 200-300 à 40-50 sans compromettre la capacité de prévision, ce qui est un véritable défi.

Il est clairement indispensable de réduire la prime de risque pour les emprunteurs de crédit digital. Bien que difficile (mais en aucun cas impossible) dans le cas des deux premiers cycles de prêt, une telle réduction devrait être tout à fait possible pour les cycles de prêts ultérieurs une fois que l’emprunteur a établi ses antécédents de crédit et montré son désir d’emprunter des montants plus importants. Cela devrait pousser les emprunteurs à rembourser promptement et accroître leur fidélité… ainsi que les profits des fournisseurs de crédit digital.