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Pinel DAHOUI
Finance

Obtenir un crédit sans historique bancaire : la data comme garantie

Sans relevé ni historique, la banque dit non. Pourtant, votre usage du téléphone et du Mobile Money en dit long sur votre fiabilité. Le scoring alternatif change la donne.

Pinel Baudelaire DAHOUI · 2 min de lecture
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Sommaire
  1. 01Votre téléphone en dit long
  2. 02Le modèle Branch
  3. 03Une base de données inexploitée au Bénin
L'essentiel
Les comportements numériques, comme les recharges ou les transactions Mobile Money, deviennent des signaux statistiques de fiabilité pour accorder un crédit aux personnes sans historique bancaire.

1,4 milliard d'adultes dans le monde n'ont pas accès aux services bancaires formels (Banque mondiale, Global Findex). En Afrique subsaharienne, c'est près d'un adulte sur deux.

Pour ces personnes, obtenir un crédit dans une banque traditionnelle est quasiment impossible : sans relevé de compte, sans historique de remboursement, sans garantie formelle, la réponse est non.

Votre téléphone en dit long

Mais voici ce qui change la donne : votre téléphone sait beaucoup de choses.

  • la régularité de vos recharges ;
  • la diversité de vos contacts ;
  • vos habitudes d'utilisation ;
  • vos transactions Mobile Money.

Chacun de ces comportements est un signal statistique de votre fiabilité financière.

Le modèle Branch

C'est exactement le modèle de Branch International, qui accorde des micro-prêts au Kenya et au Nigeria en analysant des milliers de données comportementales par client, sans jamais demander de relevé bancaire. Son modèle de machine learning, entraîné sur des millions de remboursements réels, affiche des taux de remboursement comparables à ceux des banques traditionnelles.

Une base de données inexploitée au Bénin

Au Bénin, plusieurs millions de comptes Mobile Money actifs (BCEAO) représentent une base de données de crédit encore inexploitée.

Et si les tontines, ces groupements d'épargne traditionnels, devenaient demain le premier dossier de crédit des Béninois ?

Pour aller plus loin : le document completPDF · 10 pages · sources et détails techniques
scoring de créditinclusion financièreMobile Moneymachine learning
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Pinel Baudelaire DAHOUI

Data Scientist et chercheur en IA à Cotonou. J'aide les organisations à tirer parti de leurs données et je partage mes connaissances pour rendre la science accessible.

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