Le rôle majeur des PME dans notre pays n’est plus à démontrer. Comparées aux grandes entreprises, les PME sont beaucoup plus nombreuses, elles emploient beaucoup plus, et répondent aux besoins divers des consommateurs. Mais d’un point de vue crédit les PME constituent un risque parce qu’elles sont évaluées avec des modèles propres aux grandes entreprises. Nous pensons que cette approche laisse beaucoup de PME locales hors du circuit financier ou complique l’accès au crédit, raison pour laquelle nous avons développé un modèle de crédit scoring propre aux PME locales qui aidera les Institutions Financières à mieux cerner le risque crédit d’une PME.
Juger l’intelligence d’un poisson par sa capacité à grimper à un arbre sera toujours un problème. Si les PME ne sont pas accompagnées avec des outils spécifiques à leur structure, les efforts d’inclusion financière n’auront pas beaucoup d’impact. Le coût du crédit et l’accès au financement restent difficiles pour les PME parce que les institutions financières les considèrent risquées et utilisent des modèles d’évaluation inappropriés aux PME. Un modèle adéquat peut résorber en partie le problème
De nos jours, un smartphone moderne a un processeur plus puissant que l’ordinateur de bord de la navette spatiale APPOLO 11 qui s’est posé sur la lune. La technologie nous offre de multiples possibilités pour pourvoir résoudre des problèmes. La solution de crédit scoring développée par SMECreditpro est unique en son genre. Son modèle prend compte les données quantitatives et qualitatives d’une PME, les caractéristiques personnelles du promoteur et/ou gestionnaire, l’environnement dans lequel la PME évolue, et émet une notation de crédit en quelques secondes. Ceci est rendu possible grâce au Machine Learning et l’Intelligence Artificielle qui supportent le modèle. Nous avons modifié le Z-SCORE utilisé par les institutions financières pour l’évaluation du risque crédit des grandes entreprises, nous y avons incorporé des variables propres aux PME et à l’environnement local des affaires. Le résultat nous donne un outil capable de prédire le risque de non-paiement d’un crédit par une PME locale.
En utilisant la technologie, les données quantitatives et qualitatives, ainsi que les variables spécifiques aux PME locales, nous avons construit un modèle de crédit scoring propre aux PME. Les institutions financières qui se l’approprient ont un nouvel outil pour évaluer de manière objective les PME. Le modèle de crédit scoring SMECrediPro permet aux institutions financières de ne plus étiqueter les PME comme risqué, et de mieux gérer le portefeuille PME. Nous sommes certains que l’utilisation de ce modèle approprié permettra de réduire les collatéraux requis par les institutions financières, et par conséquent réduire le cout du crédit. L’adoption du modèle de crédit scoring approprié permet de sélectionner et accompagner les meilleures PME d’un côté, et encourager une meilleure gestion des PME défaillantes d’un autre côté. Les institutions financières ont donc la possibilité de bâtir un profil crédit pour chaque PME à travers le modèle de crédit scoring approprié.
À propos de SMECreditPro :
SMECreditPro est une firme innovante, spécialisée dans la notation de crédit, l'analyse des données, l'évaluation des PME, et qui donnent les informations et classement du risque crédit en temps réel afin de booster l'accès au crédit et au financement. Notre outil est conçu pour les banques, prêteurs digitaux, et entreprises financières non bancaires opérant dans les marchés émergents. L'algorithme SMECreditPro, reposant sur l'intelligence Artificielle et l'apprentissage Machine, analyse un millier de données pour évaluer le risque crédit d'une PME en une fraction de seconde. Les prêteurs accèdent à cette information pour prendre des décisions rapides, intelligentes, et moins coûteuses.
