Rendre à César ce qui appartient à César : au cœur du cadre d’IA d’Experian qui transforme l’accès financier
Experian améliore les notations de crédit avec l’intelligence artificielle pour une plus grande équité financière
Experian, une agence mondiale d’information sur le crédit, exploite l’Intelligence Artificielle (IA) pour évaluer la solvabilité et favoriser l’inclusion financière pour les consommateurs sous-évalués ou insuffisamment évalués.
La société a mis en place un cadre d’IA à l’échelle mondiale nommé Ascend Intelligence Services, pour améliorer l’analyse des données financières et la précision des notations de crédit.
Le besoin urgent d’améliorer l’équité financière grâce à l’IA
Selon Experian, environ 28 millions de consommateurs américains sont actuellement exclus du système financier parce qu’ils n’ont pas suffisamment de données de crédit pour être évalués correctement.
Parmi eux, de nombreux consommateurs utilisent des modes alternatifs de paiement tels que les plateformes numériques ou les applications mobiles, dont les données pertinentes n’ont traditionnellement pas été prises en compte dans les évaluations de crédit.
Pour répondre à ce problème majeur, Experian intègre désormais ces nouvelles sources de données dans ses systèmes pour offrir une évaluation plus complète et précise.
Fonctionnement du cadre IA Ascend d’Experian
Ascend Intelligence Services repose sur l’IA et l’apprentissage automatique pour analyser des volumes massifs de données.
Ce cadre comporte plusieurs composants essentiels :
- Prétraitement des données : permet de nettoyer et de structurer d’énormes volumes de données financières.
- Modélisation d’apprentissage automatique : création, gestion et déploiement de modèles prédictifs pour offrir des évaluations précises.
- Appréciation équitable des crédits : utiliser l’analyse avancée pour examiner les biais potentiels et garantir l’équité.
Experian exploite notamment le traitement du langage naturel (NLP) pour extraire des informations pertinentes à partir de sources de données textuelles telles que les relevés bancaires et les historiques des paiements numériques.
L’importance de données alternatives pour la notation de crédit
Experian intègre actuellement des données alternatives dans ses évaluations de crédit, notamment :
- Les paiements de loyers réguliers.
- Les paiements de services publics.
- Les transactions bancaires numériques.
- L’activité des applications mobiles de paiement.
Cela permet à plus de consommateurs d’établir un historique financier précis et exploitable.
Par exemple, Experian a démontré que l’inclusion des données de paiement régulières du loyer peut améliorer la note de crédit de certains consommateurs, rendant plus accessibles des services financiers auparavant hors de leur portée.
Garantir équité et conformité réglementaire
Selon Greg Wright, vice-président exécutif et directeur des produits chez Experian Consumer Information Services, il est essentiel que ces modèles restent « explicables » et conformes aux réglementations telles que la loi américaine sur l’équité dans les opportunités de crédit (« Equal Credit Opportunity Act »).
Experian a donc développé des systèmes permettant une transparence des modèles pour expliquer les décisions de crédit aux régulateurs et aux consommateurs.
Développement mondial et impact à grande échelle
Le cadre d’IA d’Experian, Ascend Intelligence Services, est déjà déployé à l’échelle mondiale, influençant positivement des millions d’évaluations financières.
Au Royaume-Uni, par exemple, Experian affirme avoir permis à près de 1,3 million de consommateurs d’accéder à de meilleurs produits financiers en tenant compte des données alternatives.
Cette initiative a pour objectif principal d’augmenter l’inclusion financière, d’améliorer la précision et l’équité des évaluations de solvabilité à travers le monde.
Auteur : Sean Michael Kerner
