MARCHé DE L'éVALUATION DES RISQUES DE CRéDIT SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2023 - 2030)

La taille du marché de l'évaluation des risques de crédit devrait atteindre 18,43 milliards de dollars US d'ici 2030, contre 7,31 milliards en 2023, avec un TCAC de 14,1 % pendant la période de prévision.

L'évaluation du risque de crédit consiste à analyser les données de crédit et les états financiers afin de déterminer le niveau de risque associé aux prêts à une entité donnée. Il aide les prêteurs et les institutions financières à analyser la solvabilité, à prévoir les probabilités de défaillance et à prendre des décisions éclairées en matière de prêt.

Les principaux facteurs de croissance du marché comprennent la nécessité croissante de prendre des décisions commerciales en temps réel, la complexité croissante des processus d'affaires, l'augmentation des violations des données et de la sécurité et la réglementation rigoureuse de l'industrie.

Le marché de l'évaluation des risques de crédit est segmenté par composante, modèle de déploiement, taille de l'organisation, verticale, technologie et région. Par composante, le marché est segmenté en logiciels et services. Le segment des logiciels représente la plus grande part de marché en tant que solutions logicielles adaptées à l'IA et à ML. Les solutions logicielles améliorent les capacités de gestion des risques et fournissent des prévisions

Évaluation du risque de crédit Perspectives régionales du marché

• Amérique du Nord devrait être le plus grand marché d'évaluation des risques de crédit au cours de la période de prévision, représentant plus de 35 % de la part de marché en 2023. La croissance du marché en Amérique du Nord est attribuable à l'adoption rapide de technologies de pointe, à la présence d'acteurs majeurs et à la stricte conformité de la réglementation.
• Europe est censé être le deuxième marché d'évaluation des risques de crédit, représentant plus de 25 % de la part de marché en 2023. La croissance est attribuée à l'importance croissante accordée à l'efficience opérationnelle et à la gestion des risques dans les institutions financières.
• Asie-Pacifique L'évaluation du risque de crédit devrait connaître la croissance la plus rapide, avec un TCAC de plus de 17 % au cours de la période de prévision. La croissance est attribuable à la croissance des activités de prêt de crédit, aux initiatives de transformation numérique et aux politiques gouvernementales favorables dans la région.

Graphique 1. Part du marché de l'évaluation du risque de crédit mondial (%), par région, 2023

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Analystes Point de vue : Le marché mondial de l'évaluation des risques de crédit devrait connaître une croissance régulière dans les années à venir. L'Amérique du Nord continuera de dominer en raison de règlements rigoureux en matière de gestion des risques. Toutefois, l'Asie-Pacifique sera probablement la région qui connaîtra la croissance la plus rapide grâce à l'expansion rapide du secteur des services financiers dans les grandes économies comme la Chine et l'Inde. Parmi les principaux moteurs de ce marché, mentionnons la demande croissante de solutions avancées d'analyse et de surveillance des risques en temps réel de la part des banques et des institutions financières. De plus, la multiplication des cas d'activités frauduleuses et la numérisation des services financiers obligeront les organisations à investir dans de solides plateformes d'évaluation des risques. La stricte conformité de la réglementation à l'évaluation des risques des contreparties augmentera encore l'adoption.

Évaluation du risque de crédit

• Application accrue des mégadonnées et des analyses : L'adoption croissante de l'analyse des mégadonnées dans l'évaluation des prêts et du crédit est un facteur clé qui vient compléter l'adoption de solutions d'évaluation des risques de crédit. L'intégration de données alternatives provenant de sources telles que les paiements, les médias sociaux et le commerce électronique, ainsi que des données traditionnelles sur le crédit, permet une évaluation plus approfondie de la solvabilité. De plus, des technologies comme l'IA, le ML et le NLP permettent d'analyser des données massives et complexes pour construire des modèles prédictifs qui peuvent tirer des enseignements concrets pour prendre des décisions de prêt éclairées.
• Comme l'a indiqué la Banque mondiale, en 2022, l'inclusion de données alternatives a entraîné une augmentation de 20 à 30 % des taux d'approbation du crédit invisible au Mexique en 2020-2021.
• Volume élevé des prêts: La croissance continue du volume des prêts à la consommation, des prêts aux petites entreprises et des prêts hypothécaires fait que les banques et autres établissements de crédit doivent mettre en place des cadres d'évaluation des risques robustes et évolutives. Ceci est à l'origine de la demande de solutions cloud flexibles à la demande qui permettent de gérer et d'analyser efficacement de grands volumes dynamiques de données de crédit pour une évaluation précise des profils de risque. Le déploiement de ces solutions permet d'accélérer le traitement et la souscription des prêts tout en évitant les pertes et en maintenant la qualité du portefeuille.
• Selon un rapport de la Banque mondiale en 2022, le niveau global de la dette des ménages à l'échelle mondiale a atteint près de 34 % du PIB, ce qui montre une croissance considérable des prêts personnels au cours des cinq dernières années seulement.

Évaluation du risque de crédit Possibilités de marché

• Modèles de livraison en nuage: La demande de solutions d'évaluation du risque de crédit à la demande et évolutives basées sur le cloud augmente rapidement. Les modèles Cloud permettent un déploiement plus rapide, une mise à l'échelle flexible et des mises à niveau régulières et contribuent à améliorer l'efficacité opérationnelle. Les institutions financières de toutes tailles sont en train de migrer les systèmes de gestion des risques vers le cloud pour améliorer les performances et l'accessibilité et élargir l'accès au crédit en réduisant la latence dans la prise de décisions. Cela offre d'importantes possibilités d'expansion pour les solutions cloud-native. Selon IDC, en 2022, les services cloud ont connu une forte croissance de 22,9 % d'une année sur l'autre, avec une croissance des revenus encore plus forte de 28,8 % observée dans les services cloud fondamentaux qui sous-tendent les premières stratégies numériques.

• Développement des économies en développement : Les économies en développement offrent des possibilités de croissance inexploitées en raison de l'importante population non bancaire et du secteur mal desservi des MPME, avec une demande massive de crédit formel. Les initiatives d'inclusion financière dans ces économies sont à l'origine de la nécessité de plates-formes agiles et robustes de gestion du risque de crédit pour servir les consommateurs à grande échelle. En outre, des facteurs tels que la numérisation des prêts et l'évolution des politiques réglementaires exigent l'amélioration des mesures de contrôle des risques, créant ainsi des possibilités substantielles d'adoption de solutions avancées d'évaluation du crédit. Selon la Direction générale de l'intelligence commerciale et des statistiques, la proportion de produits spécifiés par le MSME dans les exportations totales de l'Inde pour les années 2020-21, 2021-22 et 2022-23 s'élevait respectivement à 49,4 %, 45,0 % et 43,6 %.

Évaluation des risques de crédit Tendances du marché

• Intégration avec les plateformes de décision automatisées: Les institutions financières intègrent de plus en plus les capacités d'évaluation du risque de crédit à des plates-formes de décision automatisées qui permettent un traitement direct pour la souscription accélérée de crédits. Cela permet une analyse dynamique des risques et des décisions en temps réel concernant les approbations de crédit, les préapprobations, les paramètres de limites, etc. Les fournisseurs de solutions s'associent à des plateformes de décision et tirent parti de technologies comme l'IA/ML et les API pour assurer une intégration transparente. Selon l'OCDE, En 2022, une institution financière de premier plan a intégré une plateforme de décision automatisée dans son processus d'approbation des prêts. Cela a entraîné une réduction de 50 % du temps de décision et une augmentation de 20 % des approbations de prêts.
• Modélisation hybride et d'ensemble: En raison de la nécessité d'une plus grande précision prédictive, l'adoption d'une approche de modélisation hybride combinant les techniques statistiques, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond augmente. La modélisation de l'ensemble utilisant la sortie de modèles multiples prend également de l'importance car elle améliore la puissance prédictive et minimise les biais ou les surajustements par rapport aux modèles individuels. Les fournisseurs intègrent la modélisation hybride et l'ensemble pour renforcer les capacités d'évaluation des risques. Selon la Banque mondiale, en 2022, l'adoption de données alternatives et d'analyses avancées a poussé l'inclusion financière à des niveaux presque universels au Brésil entre 2011 et 2017, le nombre d'emprunteurs augmentant de plus de 50% au cours de cette période.
• Solutions spécialisées pour les segments en évolution: L'augmentation des segments de prêts alternatifs comme Acheter maintenant Payer plus tard (BNPL) et le financement de la chaîne d'approvisionnement exigent des capacités d'évaluation des risques adaptées à leurs besoins. Les solutions destinées aux segments spécialisés et aux sources de données non conventionnelles gagnent en importance. Les plates-formes personnalisées de prêts aux petites entreprises et d'évaluation du crédit commercial sont également de plus en plus adoptées. Selon un rapport publié en 2022 par la Banque mondiale, l'utilisation de nouvelles données alternatives et la modélisation plus dynamique ont contribué à augmenter de 15 % les autorisations de crédit uniques dans les marchés en développement par rapport aux méthodes traditionnelles qui reposaient principalement sur les cotes de crédit et les antécédents de paiement.
• Intégration de données non traditionnelles: L'analyse de données alternatives non financières provenant de sources comme les médias sociaux, le web, l'IoT, les chaînes d'approvisionnement, etc. gagne en traction car elle fournit des informations comportementales uniques sur la solvabilité non captée par les données traditionnelles. L'analyse avancée appliquée à ces nouveaux ensembles de données permet une évaluation plus globale du risque. Les solutions permettant l'intégration de données non traditionnelles voient une adoption rapide entre prêteurs axée sur l'inclusion financière.

Évaluation du risque de crédit Restrictions du marché

• Protection des données et sécurité : De plus en plus de cas d'atteintes aux données, de cyberattaques et d'absence de contrôle sur les données des consommateurs dans les banques ouvertes créent des appréhensions en matière de confidentialité des données et de sécurité qui pourraient restreindre l'adoption. Les institutions financières sont prudentes dans le déploiement de solutions basées sur le cloud. Une réglementation stricte en matière de données limite également la qualité des données disponibles pour l'analyse des risques. Cela nécessite des investissements importants dans la sécurité des données par les fournisseurs.
• Contrepoids Dans un marché de l'évaluation du risque de crédit confronté à des problèmes de confidentialité et de sécurité des données, mettre en œuvre des techniques de chiffrement des données pour protéger les données sensibles pendant la transmission et le stockage. Effectuez des vérifications régulières de vos mesures de sécurité des données pour identifier les vulnérabilités potentielles et les corriger rapidement.
• Une forte dépendance à l'égard des données historiques: Une proportion importante évaluation du risque de crédit toujours largement repose sur l'analyse du comportement de remboursement historique. Cette approche rétrospective a des limites dans l'évaluation précise du risque associé aux nouveaux demandeurs de crédit sans antécédents de crédit. La dépendance excessive à l'égard des données historiques limite également les capacités de prévision des analyses avancées.
• Contrepoids Dans un marché d'évaluation du risque de crédit fortement tributaire des données historiques, il existe plusieurs stratégies, Diversification des sources de données : Ne vous fiez pas uniquement aux données historiques. Intégrez des données en temps réel, des analyses prédictives et des indicateurs prospectifs dans vos modèles d'évaluation des risques de crédit.
• Difficultés d'intégration : L'intégration de solutions de risque de crédit basées sur l'IA/ML à des systèmes existants nécessite des investissements initiaux importants. Le transfert de données entre les systèmes sans soudure, tout en assurant l'intégrité des données, pose des problèmes. Le manque d'expertise technique dans la gestion des intégrations complexes empêche souvent les institutions financières de déployer des solutions d'évaluation avancées.
• Contrepoids Standardisez vos formats et processus de données pour simplifier l'intégration. Cela peut aider à réduire les erreurs et à améliorer l'efficacité. Investir dans des technologies d'intégration telles que les intergiciels, les API ou les plateformes d'intégration. Ces technologies peuvent aider à automatiser et à rationaliser le processus d'intégration.

Faits nouveaux

Principaux développements

• En septembre 2022, Moody's Analytics, est une fabrication leader de Moody's Corporation a lancé sa nouvelle solution de gestion du cycle de vie du crédit CreditLensTM pour rationaliser et automatiser les processus de crédit. Il est conçu pour améliorer l'analyse des risques et la prise de décisions
• En juin 2021, Experian est une société multinationale d'analyse de données et de rapport de crédit à la consommation a lancé sa nouvelle solution de notation de risque FICO en collaboration avec FICO pour aider les prêteurs à mieux identifier le risque de crédit. Il utilise des données de crédit tendancielles pour une évaluation précise des risques
• En avril 2020, Equifax, une entreprise mondiale de données, d'analyse et de technologie en partenariat avec Urjanet, est une équipe diversifiée qui se consacre à l'innovation pour lancer sa nouvelle solution pour évaluer le risque de crédit commercial en utilisant des données alternatives provenant des registres de paiement d'utilité. Il fournit des renseignements plus détaillés sur les décisions de prêt commercial.

Principales initiatives stratégiques

• En octobre 2021, Moody's Analytics a acquis Pass Fort est une plate-forme unique en ligne et a conclu un partenariat stratégique avec KYC.com pour promouvoir la transparence mondiale et établir des règlements pour améliorer ses capacités KYC et de conformité pour une meilleure évaluation des risques de crédit
• En avril 2020, Equifax acquis Ansonia Credit Data est un consommateur multinational américain qui développe ses actifs de données de crédit commerciaux différenciés et ses capacités d'analyse pour fournir une solide intelligence des risques sur les entreprises
• En juin 2019, FICO est une société de logiciels d'analyse leader a annoncé une nouvelle alliance stratégique pluriannuelle avec Equifax pour collaborer sur l'innovation de produits et le leadership de pensée pour transformer la gestion du cycle de vie du crédit et la gestion des risques à l'échelle mondiale.

Graphique 2. Part de marché de l'évaluation du risque de crédit mondial (%), par verticalité, 2023

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Meilleures entreprises du marché de l'évaluation des risques de crédit

• Expérien
• Equifax
• TransUnion
• FICO
• Moody's Analytics
• Oracle
• IBM
• SAP
• Institut SAS
• Fiserve
• Pégasystèmes
• Genpact
• ACL
• Rouleaux
• PRMIA
• Risque
• RisqueSpotter
• Données sur les risques
• BRASSE
• Misys

*Définition : Le marché de l'évaluation des risques de crédit fait référence à l'industrie et aux solutions axées sur la capacité des organisations d'analyser les risques de crédit associés aux activités de prêt et de crédit. Il s'agit d'évaluer les données sur le crédit, les états financiers et d'autres renseignements pour déterminer la solvabilité des consommateurs et des entreprises. Les solutions d'évaluation des risques de crédit tirent parti de technologies comme l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour construire des modèles prédictifs qui peuvent fournir des informations sur les probabilités de défaillance et les pertes attendues. Ces renseignements fondés sur les données aident les prêteurs à prendre de meilleures décisions de crédit plus rapidement, à surveiller les risques de façon proactive et à optimiser leurs stratégies de prêt. Le marché est motivé par la nécessité croissante d'une évaluation efficace du crédit, de la numérisation des prêts, de la complexité croissante des portefeuilles de crédit et de la réduction des créances douteuses. Elle voit une forte adoption dans les banques, les coopératives de crédit, les institutions financières et les prêteurs fintech pour moderniser la souscription de crédit, améliorer la prévision des pertes et stimuler la croissance rentable du portefeuille.

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