Les progrès récents en matière d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique, associés à l’évolution des technologies de stockage, d’accès et de traitement des données à grande échelle, ont alimenté l’intérêt des institutions financières pour de nouvelles sources de données pour la notation de crédit.
Des exemples de ces nouvelles sources incluent les historiques de paiement des factures pour les services de téléphonie, de services publics et de streaming ; les relevés de transactions provenant de comptes chèques, d’épargne et du marché monétaire ; et les historiques de paiement des loyers. La motivation est double : la recherche du profit, notamment en créant de nouveaux comptes, et l’amélioration du bien-être social en élargissant l’accès au crédit à ceux qui n’ont pas de cotes de crédit traditionnelles.
Une nouvelle recherche de l’Université de Notre Dame montre que des visites répétées à l’épicerie peuvent suffire à prouver la solvabilité.
L’article intitulé « Using Grocery Data for Credit Decisions » sera publié dans Science du management de Joonhyuk Yang, professeur adjoint de marketing au Mendoza College of Business de Notre Dame, aux côtés de Jung Youn Lee de l’Université Rice et d’Eric T. Anderson de l’Université Northwestern. Un document de travail est disponible dans le Journal électronique du SSRN.
L’équipe s’est associée à un conglomérat multinational opérant dans plusieurs pays en développement tributaires de liquidités en Asie et en Afrique. Le sponsor des données possède un émetteur de cartes de crédit et une chaîne de supermarchés à grande échelle, ce qui a permis aux chercheurs de fusionner les données des deux domaines et d’observer les comportements de 30 089 consommateurs.
Ils ont commencé par transformer les données brutes en un ensemble d’intrants plus efficaces et ont supprimé les signaux de risque de crédit des données sur les épiceries.
« Notre approche a été motivée par notre conversation avec le responsable du sponsor des données, qui a déclaré : « Pour travailler avec ces énormes ensembles de données, vous avez besoin d’une stratégie permettant de résumer les éléments de données clés en variables significatives. Une approche naïve consistant simplement à tout jeter Il est peu probable que nos données sur ce problème sans aucune structure fonctionnent », a déclaré Yang.
« Cette remarque fait écho à un autre commentaire fait par un responsable de l’une des principales banques aux États-Unis avec qui nous avons parlé. Le responsable a mentionné que le principal obstacle à l’utilisation de données granulaires à grande échelle sur les consommateurs dans l’octroi de prêts n’est pas le manque de données. d’accès à ces données, mais plutôt un manque de connaissances sur la manière de les exploiter efficacement.
Les habitudes répétées d’achat d’épicerie indiquent des signes de risque de crédit.
L’achat de cigarettes ou de boissons énergisantes est associé à une probabilité plus élevée de manquer des paiements par carte de crédit ou de défaut de paiement, tandis que l’achat de produits d’épicerie « bons » ou sains, y compris du lait frais ou des vinaigrettes, est lié au paiement constant des factures de carte de crédit à temps.
« Guidés par un vaste corpus de littérature sur les habitudes, nous construisons des variables qui mesurent le niveau de cohérence, ou son absence, dans ce que les clients achètent et comment », a déclaré Yang. « Les données sur les produits d’épicerie se prêtent particulièrement bien à la mesure des caractéristiques générales des consommateurs, car les produits d’épicerie sont des nécessités non durables, de sorte que les consommateurs font des choix fréquents et répétés. »
Ce qu’un individu achète peut aider à expliquer quel type de payeur il est, même après avoir contrôlé diverses variables sociodémographiques et cotes de crédit.
« En utilisant les notes d’enquêtes au niveau des articles, nous trouvons des preuves suggérant que l’achat d’aliments plus sains mais moins pratiques est un indicateur de comportements de paiement responsables », a déclaré Yang. « Nous constatons également une corrélation positive et robuste entre la cohérence dans diverses dimensions des courses alimentaires et le paiement en temps opportun des factures de carte de crédit. »
Les titulaires de carte qui paient systématiquement leurs factures à temps sont plus susceptibles de faire leurs achats le même jour de la semaine, de dépenser des montants similaires au fil des mois et d’acheter les mêmes marques et catégories de produits.
Grâce à une simulation de notation de crédit hypothétique et de processus décisionnels, l’équipe démontre que les données sur les épiceries peuvent offrir des signaux informatifs sur le risque de crédit, conduisant à de meilleurs résultats de crédit pour les personnes solvables et à une rentabilité accrue pour les prêteurs.
Par exemple, l’intégration des données d’épicerie améliore considérablement la précision prédictive par défaut pour les personnes sans cote de crédit, ce qui entraîne une amélioration allant de 3,11 à 7,66 points de pourcentage.
L’étude caractérise également les conditions dans lesquelles l’utilisation des données sur les épiceries n’ajoute aucune valeur supplémentaire, ce qui peut éclairer les moments où les prêteurs pourraient être incités à collecter, acquérir et exploiter des données alternatives.
« Plus précisément, nous constatons que l’avantage supplémentaire des données sur les épiceries diminue fortement à mesure que les cotes de crédit traditionnelles ou les antécédents de crédit spécifiques à une relation deviennent disponibles », a déclaré Yang. « Ces résultats mettent en évidence la possibilité pour les institutions financières d’utiliser les données sur les épiceries pour accorder du crédit aux personnes dépourvues de cotes de crédit traditionnelles, tout en démontrant les limites de cette nouvelle source de données. »
Les résultats ont des implications managériales directes pour les prêteurs, car l’utilisation des données d’épicerie pour la notation du crédit présente une opportunité d’accéder à un vaste marché inexploité. Les prêteurs peuvent élargir leur clientèle et améliorer leur rentabilité en accordant du crédit aux consommateurs qui ne sont actuellement pas ou mal desservis par le système de crédit traditionnel.
Plus d’information:
Jung Youn Lee et al, Habitudes d’achat et de paiement : utilisation des données d’épicerie pour prédire les paiements par carte de crédit, Journal électronique du SSRN (2021). DOI : 10.2139/ssrn.3868547