Absa Bank prédit les découverts

Jusqu'à maintenant, les banques alertent leurs clients lorsque le solde de leur compte approchent dangereusement du zéro, ne leur laissant souvent pas suffisamment de temps pour réagir. La sud-africaine Absa Bank propose une alternative : elle prédit les découverts futurs et suggère des solutions adaptées avant qu'il ne soit trop tard.
La méthode employée repose sur un principe relativement simple : à partir d'une analyse de l'historique des transactions enregistrées sur son compte, les algorithmes de la banque repèrent la récurrence de comportements susceptibles de faire passer le solde dans le rouge. Dès lors, une notification est envoyée au client, avec plus ou moins d'avance, l'incitant à procéder à un virement préventif (depuis un compte d'épargne ?) ou à contacter un conseiller afin d'explorer d'autres opportunités, telles qu'un crédit.
Le système est naturellement beaucoup plus performant et plus productif que les fonctions d'alerte usuelles. En effet, outre celles qui interviennent après l'incident (ne laissant aucune chance au consommateur), le déclenchement sur un seuil bas n'est pas toujours pertinent (par exemple s'il survient la veille du versement du salaire). Même la période de grâce instaurée par HSBC au Royaume-Uni est moins pratique, puisqu'elle ne permet pas d'anticiper un problème au-delà d'une journée…
La filiale de Barclays a d'abord expérimenté ces alertes prédictives auprès d'un échantillon de 50 000 clients, de manière à à la fois vérifier l'accueil qui serait réservé à un dispositif pouvant être perçu comme intrusif et mesurer son impact concret sur la gestion des finances personnelles. Les résultats semblent positifs sur les deux plans : 60% des personnes ayant été notifiées d'un risque ont agi pro-activement pour éviter le découvert, tandis que 84% des « cobayes » souhaitent continuer à profiter du service.

Voilà ainsi un début de démonstration d'une « bonne » stratégie d'exploitation des données dans la banque : quand la valeur apportée au client est clairement démontrée, les réactions de rejet sont moins à craindre que dans le cas (général) où c'est surtout le bénéfice pour l'institution qui est visible. Certes, le modèle économique est alors différent mais il ne devrait pas être si difficile de s'assurer que les interactions générées grâce au système d'alertes ont un impact positif mesurable sur les résultats…
En même temps, cette initiative simple – il est un peu présomptueux de parler ici de « data science » – représente un premier pas en direction de la banque intégrée dans la vie quotidienne, prête à répondre aux attentes des clients à tout moment, en fonction de leur environnement et de leurs habitudes. Elle pourra évoluer vers des conseils financiers liés aux événements survenant sur leurs comptes (suggérer l'épargne quand les conditions sont favorables ?), avant de passer à des approches plus sophistiquées…