Comportements de paiement clients : comment anticiper grâce au « machine learning »

À l’ère du big data et de la data science, les entreprises peuvent disposer d’innombrables informations sur leurs partenaires commerciaux, clients et fournisseurs. De multiples applications utilisent déjà ces données, notamment pour évaluer et maîtriser le risque clients.

Désormais, il est possible d’aller plus loin encore. En effet, grâce à l’intelligence artificielle et particulièrement à l’apprentissage machine, les comportements de paiement des clients ne sont plus seulement surveillés : il semble qu’on puisse aussi les prédire. Voyons donc en quoi ces prédictions sont utiles, et comment en tirer profit.

Pourquoi vouloir prédire les comportements de paiement des clients ?

Le métier du Credit Management continue à évoluer. Bien au-delà du recouvrement des impayés, la prévention du risque clients est une priorité.
Grâce à la collecte de données, à leur analyse et aux techniques de scoring, le Credit Manager évalue régulièrement la solvabilité de ses clients. Or, malgré des améliorations continues, cette démarche a des limites. En même temps, l’exigence de sécurisation du poste clients augmente.
Bien sûr, les circonstances inédites liées à la pandémie et à ses conséquences économiques augmentent les risques. Ce contexte met à mal les modèles utilisés depuis longtemps pour mesurer et prévenir les risques sur la base de données historiques.
En complément de ces pratiques, il faut aussi tenter de capter des signaux faibles et de les interpréter pour éviter des risques émergents. Il s’agit donc de scruter et de prévoir le comportement de paiement du client pour produire des alertes, les relayer aux services concernés et réagir au plus vite.
Ainsi, l’entreprise anticipe les risques. Elle peut ajuster de manière très réactive la relation spécifique avec chaque client : nouveaux seuils d’alerte, volume d’encours autorisé, méthodes de recouvrement, etc.
Finalement, avec la prédiction du comportement de paiement client, l’entreprise acquiert une meilleure connaissance de ses clients. Surtout, elle réduit les délais de paiement et augmente son niveau de sécurité face aux impayés.

Prédire les comportements de paiement clients grâce au machine learning

Le machine learning, ou apprentissage machine, s’appuie sur la collecte et l’analyse massive de données pour construire des algorithmes. À leur tour, ces algorithmes permettent de prédire des comportements et de recommander voire automatiser des actions adaptées, en réponse ou en anticipation.
Concrètement, quand il s’agit de prévoir le comportement de paiement d’un client, il faut d’abord collecter un maximum d’informations sur ce client. Ces données proviennent souvent de sources légales, économiques et financières officielles. Mais elles peuvent aussi être puisées dans la presse, sur des sites internet ou même sur les réseaux sociaux.
Le machine learning est encore principalement l’affaire des grandes entreprises. En effet, la machine apprend d’autant plus – et plus rapidement – qu’elle dispose d’informations pertinentes sur un grand nombre d’expériences clients.

Facteurs clés de succès

Autant que possible, les informations traitées doivent être concrètes et actuelles. Elles doivent permettre de détecter des changements de comportement (concernant par exemple le mode de règlement ou la banque émettrice), mais aussi des signaux faibles. Il peut aussi être utile de nettoyer les données, notamment pour éliminer celles qui pourraient fausser le modèle.
L’apprentissage machine est aussi plus performant s’il est alimenté par un retour d’information fréquent. Cela lui permet de mesurer l’efficacité des prédictions et des actions engagées pour ajuster ses algorithmes.

Enfin, outre l’outil lui-même, la démarche d’implémentation est cruciale. Une bonne pratique consiste à élaborer le modèle sur un échantillon de clients important, puis à le valider sur un autre échantillon plus réduit.

 

Décidément, l’intelligence artificielle peut aider le Credit Management à s’améliorer et à innover pour toujours mieux maîtriser les risques et optimiser le cash. En particulier, le machine learning devient un outil stratégique pour prédire les comportements de paiement clients et réagir bien en amont.

 

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