Face aux défis économiques, le podcast « Data : un levier stratégique de la gestion des risques » de la Coface entend illustrer comment l’utilisation des données optimisent la gestion du risque de crédit.
Dans « Data : un levier stratégique de la gestion des risques », nouvel épisode du podcast de la Coface réunissant des experts maison et de la Banque Stellantis France, la place des données dans la gestion du risque de crédit est au cœur des discussions. Les intervenants analysent la manière dont les entreprises peuvent, à travers des sources de données fiables et des méthodes avancées, anticiper les difficultés financières potentielles et ajuster leurs stratégies. L’objectif : mieux se préparer à un environnement économique volatil, dans lequel la stabilité dépend d’un suivi régulier et pertinent des acteurs de la chaîne de valeur.
Le rôle essentiel des données
Selon Nesrin Gonin, directrice des services d’information pour la région Europe de l’Ouest et Afrique chez Coface, la data offre un véritable levier pour évaluer différents types de risques : clients, fournisseurs et marchés émergents. Grâce à des rapports détaillés (incluant scores de crédit, états financiers, indicateurs de comportement de paiement) et à des solutions comme Urba360, les entreprises peuvent sécuriser leurs transactions, stabiliser leur trésorerie et envisager leur développement.
Une approche crédit renforcée à la Banque Stellantis France
La Banque Stellantis France illustre concrètement l’intégration de ces informations dans ses processus internes. Olivier Cogez, responsable des risques et des études de détail, précise que l’institution s’appuie sur les données Coface pour optimiser ses décisions de crédit et détecter rapidement les signaux de tensions financières.
En agrégeant des données externes et internes, la Banque Stellantis améliore la fiabilité de ses modèles d’évaluation et met en place des alertes précoces, conformes aux lignes directrices de l’Autorité bancaire européenne (ABE).
Big Data et Smart Data : un duo gagnant
De son côté, Coface croise un vaste volume de Big Data avec l’expertise humaine de ses analystes et les retours de ses assurés. Cette méthode, qualifiée de Smart Data, permet de repérer des anomalies de paiement, d’identifier les fragilités sectorielles et de proposer des solutions adaptées. Pour de nombreux acteurs de l’assurance et du crédit, ce travail de transformation de la donnée brute en information stratégique s’avère fondamental.
Une nouvelle réalité économique
Les perturbations de la chaîne d’approvisionnement, la prudence des consommateurs et les variations sectorielles créent un climat qui exige une vigilance continue. Comme le souligne Frédéric Wissoq, directeur de la souscription pour la région WEA chez Coface, des secteurs comme l’automobile (en pleine mutation vers le véhicule électrique), la construction (qui amorce une lente reprise) ou la distribution (où l’arbitrage prix/rentabilité est crucial) illustrent la diversité et la complexité des risques.
L’avenir de la gestion du risque
Dans le futur, l’évaluation des risques se développera davantage, portée par les avancées technologiques et les contraintes réglementaires. Face à cela les principales tendances s’orientent vers l’Open Banking, qui facilite des décisions de crédit plus rapides grâce à une meilleure compréhension de la santé financière des clients, l’IA et l’apprentissage automatique, qui affinent les modèles de risque par l’analyse prédictive et la détection de tendances, et la surveillance en temps réel, qui privilégie des indicateurs financiers actuels au lieu de données financières passées.
Dans ce contexte, Olivier Cogez anticipe une montée en puissance des outils prédictifs : « En 2025, nous devrons être plus agressifs dans l’anticipation des risques, en mettant tous nos efforts dans la détection des signaux faibles. » Dans un environnement en mutation, il est donc devenu indispensable de miser sur des solutions basées sur la donnée pour prendre des décisions éclairées. Cette dynamique de gestion des risques conjugue innovation, expertise sectorielle et technologies avancées.
