Mastercard aide les PME à obtenir un crédit

L'évaluation de l'éligibilité au crédit figure parmi les cas d'usage les plus populaires des services de banque ouverte (« open banking ») et tous les fournisseurs de ces derniers possèdent à leur catalogue une offre en ce sens. Mastercard, via sa filiale issue de l'acquisition en 2020 de Finicity, ne déroge pas à la règle… avec quelques spécificités.
Le principe, solide, est désormais connu : l'accès à l'historique de transactions d'un client, dûment analysé, permet de comprendre sa situation et son comportement et d'en déduire sa probabilité de défaut s'il lui est accordé un prêt. Les agrégateurs de comptes qui se sont développés un peu partout sur la planète, couvrant généralement la majorité de leur marché bancaire et étant de la sorte à même de qualifier (quasiment) tous les demandeurs, sont naturellement aux premières loges de ce genre de fonctions.
Cependant, si beaucoup de solutions ciblent en priorité les particuliers, Mastercard Open Banking introduit aujourd'hui cette capacité pour les PME et ce choix se révèle singulièrement pertinent, pour plusieurs raisons. La première d'entre elles réside, sans surprise, dans la difficulté des chefs d'entreprise à obtenir un financement qui leur convienne, alors que, par exemple, ils doivent fréquemment faire face à des aléas dans des délais extrêmement courts et sont alors contraints de recourir à la carte de crédit.
Par ailleurs, les systèmes de notation existants tendent à être discriminants pour ce segment, excluant facilement les sociétés trop jeunes, entre autres, et une garantie personnelle est souvent exigée de la part des dirigeants, qu'ils ne peuvent assumer indéfiniment. Autre facteur important dans la stratégie retenue, les professionnels sont plus susceptibles que les consommateurs de détenir des comptes fortement sollicités dans plusieurs établissements, justifiant de combiner des sources multiples.

Encore faut-il convaincre les institutions financières de changer leurs méthodes de sélection (les startups de la FinTech sont normalement plus facile à conquérir mais, à ce jour, elles représentent un volume d'activité lilliputien). Aussi séduisante soit la théorie de l'analyse des données, lorsqu'elles concluent une opération, ce sont elles qui prennent les risques et il n'est donc guère surprenant qu'elles soient réticentes à faire spontanément confiance à des algorithmes sur lesquels elle n'exercent aucun contrôle.
Il semblerait que Mastercard tente de surmonter ces craintes légitimes en mettant à la disposition de ses utilisateurs un corpus d'information étendu, au-delà d'un simple score de fiabilité. Sans révéler le moindre secret de fabrication, les estimations de chiffre d'affaires, de revenus, de liquidités disponibles, de flux de trésorerie…, toujours basées sur l'étude des transactions passées, procurent quelques éléments aux équipes souhaitant garder un peu de maîtrise sur les calculs, ne serait-ce que pour validation.
C'est un problème qui est rarement évoqué dans l'univers des techniques alternatives de mesure de solvabilité : comment le concepteur d'une telle solution peut-il démontrer la qualité des résultats qu'il produit ? Les grandes agences de notation ont mis des décennies à imposer leurs modèles, pourtant toujours décriés pour leurs défauts persistants. Les promoteurs d'approches par « open banking » devraient probablement consacrer plus d'efforts à rassurer objectivement sur leurs performances…