Gestion des risques de crédit : l’enjeu de l’industrialisation

Face aux montants financiers que représentent les défauts de paiement, les grandes entreprises se dotent de plus en plus fréquemment de département de gestion de risques. Pour être efficace, l’analyse de risque doit être totalement automatisée y compris la gestion des infrastructures IT qui la supportent. Intellimind est allé au bout de la démarche d’industrialisation en profitant de la migration vers le Cloud AWS et en exploitant de nombreux services cloud.

Par Alain Mathieu, Founder and CEO, Intellimind

L’analyse du risque de crédit, socle de confiance de la relation commerciale

La gestion des risques de crédit est essentielle pour éviter les défauts de paiements. Les entreprises peuvent avoir des millions de clients et certaines transactions peuvent représenter des montants importants. Toutes les entreprises sont concernées : dès lors qu’elles accordent des délais de paiements à leurs clients, elles font du crédit. L’analyse des risques constitue donc le socle de confiance de la relation commerciale. Pourtant malgré les enjeux financiers importants, elle est encore peu automatisée. Depuis notre création en 1996, notre objectif principal est d’automatiser et d’industrialiser cette analyse en couvrant tous les aspects de la relation commerciale : prospection, surveillance du « profil payeur » du client et recouvrement des impayés. Pour réussir cette industrialisation, nos algorithmes exploitent les données provenant de 40 agences de renseignements financiers réparties dans le monde entier et s’interfacent avec les systèmes de nos clients, tels que les CRM et les ERP, et avec les principaux assureurs-crédit.

Le passage en mode SaaS impose d’industrialiser la gestion des infrastructures

Lorsque nous avons pris la décision de migrer nos solutions en mode SaaS (Software-as-a-Service), nous avons du même coup récupéré la responsabilité de la gestion des infrastructures informatiques. Nous avons saisi l’opportunité de la migration vers le cloud pour étendre notre stratégie d’industrialisation jusqu’à la gestion de ces infrastructures. Nous avons renforcé et amélioré la gouvernance en nous appuyant sur différents services AWS. Nous utilisons par exemple des services AWS pour nous assurer que les plateformes sont constamment à jour en termes de conformité réglementaire et de sécurité. Pour garantir la performance applicative, nous nous reposons sur Amazon Cloudwatch qui génère des alertes et nous permet d’intervenir avant toute dégradation de performance préjudiciable à l’expérience client. Nous avons également profité de la migration vers le cloud pour standardiser et automatiser le plus possible certaines fonctionnalités en nous adossant à des services AWS pour la gestion des services SFTP, l’installation des patchs de sécurité Windows et la gestion de la sécurité des flux entrants vers les sites web.

Le cloud ouvre la voie à la modernisation et l’innovation

Industrialiser c’est aussi simplifier. Prochainement, nous allons mettre en œuvre le « serverless » pour nous affranchir d’une couche d’infrastructure (la machine virtuelle) que nous devons gérer aujourd’hui et sur laquelle nous installons les sites web ou les programmes. L’optimisation de ces ressources sera gérée automatiquement par ce service AWS. Cela nous offrira également la possibilité de changer notre méthode de mise à jour des versions de nos sites web et de nos programmes en utilisant des pipelines beaucoup plus modernes et efficaces.

Migrer dans le Cloud AWS nous a ouvert l’accès à une multitude de services qui facilitent l’amélioration de nos solutions et accélère l’innovation. Nous avons ainsi pu proposer à nos clients, avec Amazon QuickSight, des outils de Business Intelligence capables d’exploiter des jeux de données très importants. Nos clients peuvent aussi dorénavant estimer précisément leurs rentrées financières à l’aide de modèles prédictifs construits autour des services de Machine Learning AWS.

Précision, performance et confiance

L’analyse de risque repose bien entendu sur la qualité des algorithmes mais également sur la confiance dans la disponibilité des infrastructures et dans la protection des données. Nos architectures utilisent tous les dispositifs de redondance appropriés et bénéficient de la proactivité du support AWS. Ce sont ces mécanismes de redondance qui, associés à la gouvernance renforcée par le cloud, nous permettent d’atteindre une disponibilité voisine des 100 %.

Les algorithmes d’analyse de risque de crédit exploitent d’importants volumes de données financières qui contiennent des informations sensibles. De nombreux clients s’interrogent légitimement sur la protection de leurs données hébergées dans un cloud public, et tout particulièrement vis-à-vis de la législation américaine de type Cloud Act. Pour lever tous les doutes le cabinet Ernst and Young a réalisé une étude qui a démontré que même AWS n’avait aucun moyen de décrypter et de lire les données de nos clients.