Optimiser leur capital est l’un des objectifs majeurs des banques et organismes de crédit. La bonne gestion du risque de crédit a un impact fort sur cette finalité. Entre la crise sanitaire du Covid-19 qui augmente l’incertitude sur les probabilités de défaut, et la norme IFRS 9 qui complexifie l’exigence de rigueur opérationnelle, toutes les banques et organismes de crédit doivent accélérer leur transformation, sous peine de voir leurs outils actuels ne plus suffire pour prendre les bonnes décisions dans des délais accélérés.

Des analystes risque sous pression

Avec la crise sanitaire, on peut craindre que les retards des échéances de remboursement de crédits s’intensifient. Les banques et organismes de crédit doivent anticiper la possibilité d’une hausse importante du nombre de défauts de leurs clients dans les prochains mois. Les analystes Risque sont sous pression pour simuler tous les scénarios probables et calculer leurs impacts. Or, les outils d’analyse les plus répandus aujourd’hui sont trop limités : ils ne prennent pas en compte suffisamment de facteurs de risques et il leur faut plusieurs heures pour réaliser la simulation complète d’un seul scénario. C’est beaucoup trop long et trop peu précis dans une période où les dirigeants peuvent être amenés à devoir prendre des décisions majeures en seulement quelques minutes. Avoir des outils «temps-réel» est devenu indispensable.

La contrainte réglementaire

A cette situation de crise s’ajoutent des contraintes réglementaires renforcées. Depuis deux ans, la norme comptable IFRS 9 (International financial reporting standards) impose aux entreprises de revoir leurs règles de provisionnement du risque de crédit, qui reposaient jusque-là sur les défauts constatés. Elle exige désormais d’intégrer le principe de pertes de crédit attendues (ECL). Cette norme impacte fortement les montants à provisionner pour les banques et organismes de crédit, donc leur trésorerie et leur ratio de capital.

Contrôler de façon précise son risque de crédit devient dès lors crucial pour ces organisations afin d’optimiser leur provisionnement et de dégager des marges de manœuvre pour la performance. Actuellement, l’évaluation de la probabilité de défaut sur un crédit se fait via une notation de la contrepartie le jour où il est contracté. La nouvelle norme impose de réévaluer cette probabilité très régulièrement et de la retranscrire dans les provisions comptables. Surtout, elle doit être mitigée, c’est à dire que les analystes doivent pouvoir détecter les risques le plus tôt possible afin d’y remédier en proposant des solutions à leurs clients : prêts relais, avec différé...

Renouveler les outils et les méthodes

Dans ce contexte, les analystes risque ont besoin de nouveaux outils. En amont, ils doivent pouvoir collecter et traiter un grand nombre d’informations à un niveau très granulaire, représentant plusieurs milliards de points de données même pour une banque de taille moyenne. Pendant l’analyse, ils doivent aussi pouvoir classer et comparer les prêts selon de multiples facteurs de tri afin de repérer des tendances et d’anticiper des risques émergents dans un secteur, une région, une période déterminée.

Pour accomplir ces tâches, non plus sur des horizons de plusieurs jours mais de quelques minutes, embaucher des dizaines d’analystes supplémentaires ne suffirait pas. Il n’y a qu’une seule solution vraiment envisageable : un saut technologique pour développer de nouveaux modèles de risque, les valider plus vite, et leur donner des réponses instantanées. Ces technologies data science et analytique modernes existent, et dans de nombreuses banques elles sont en réalité, déjà déployées dans d’autres départements. Le défi est donc de les adapter le plus rapidement possible à la fonction de contrôle du risque de crédit pour la mettre au niveau exigé à la fois par la situation et par le régulateur, et cela alors même que la crise n’est pas à venir : elle est déjà là.