Est-ce que toute cette « adoption de l'IA » par les grandes banques a vraiment facilité l'obtention de prêts commerciaux jusqu'à présent ?

Les banques et les sociétés financières parlent beaucoup de l’utilisation de l’intelligence artificielle. La plupart des banques dans le monde utilisent l’IA d’une manière ou d’une autre, et beaucoup passent de la phase de test à une utilisation réelle dans leurs opérations quotidiennes. Certaines grandes institutions collaborent directement avec des fournisseurs d’IA pour faire avancer ces efforts. Par exemple, BBVA étend un partenariat avec OpenAI pour déployer des outils d’IA avancés à des centaines de milliers d’employés afin d’améliorer l’expérience client et le travail interne.

Certaines enquêtes montrent que plus de 75 % des banques ont lancé une forme d’application d’IA générative, et l’adoption continue de croître.

Si l’IA est désormais largement utilisée par les banques, pourquoi de nombreux entrepreneurs trouvent-ils encore le prêt lent et difficile à naviguer ?

Pour répondre à cette question, il est utile d’examiner chaque étape du processus de prêt aux entreprises et de voir où l’IA a un impact et où elle n’a pas encore fait une différence majeure.

1. Trouver le bon prêteur

La première étape pour de nombreuses entreprises consiste à déterminer quel prêteur pourrait leur convenir. Bien que les outils d’IA soient largement utilisés dans la banque, la plupart des banques n’offrent pas de systèmes de correspondance intelligents qui montrent automatiquement à une entreprise où elle a les meilleures chances d’approbation en se basant sur des données réelles. Beaucoup de prêteurs attendent encore des candidats qu’ils recherchent et comparent eux-mêmes.

À ce stade, l’IA soutient souvent la segmentation interne et le marketing plutôt que d’aider une entreprise à trouver le bon prêt.

2. Préparer les données de la demande

Une fois qu’une entreprise trouve un prêteur, l’étape suivante consiste à rassembler des documents et des données financières. Les entreprises doivent généralement télécharger des relevés bancaires, des déclarations fiscales, des registres comptables et d’autres fichiers. Ce travail paraît répétitif et chronophage.

Les outils d’IA sont efficaces pour extraire des données des documents et les nettoyer, mais la plupart des banques n’ont pas encore adopté pleinement ce type d’automatisation pour les soumissions des clients. L’adoption de l’IA dans le domaine du crédit est encore plus forte dans des domaines comme la détection de fraude et l’analyse interne, plutôt que dans la transformation de la collecte des données de prêt.

3. Souscription et décisions de crédit

L’IA joue un rôle croissant dans la souscription. Les outils peuvent aider à détecter des signaux de risque, améliorer le scoring de crédit et repérer des modèles dans de grands ensembles de données. Beaucoup de banques utilisent déjà l’IA dans ces domaines.

Cependant, la plupart des grands prêteurs s’appuient encore sur une revue humaine pour les décisions finales, surtout pour les prêts aux entreprises où le contexte est important. Les modèles peuvent soutenir un souscripteur en mettant en évidence des facteurs de risque ou en analysant des tendances, mais ils ne remplacent généralement pas le jugement humain.

4. Approbation et financement

Après qu’une décision est prise, une entreprise doit encore passer par des étapes comme les vérifications de conformité, la documentation légale et le transfert final des fonds. Même avec le soutien de l’IA, ces étapes opérationnelles impliquent souvent des équipes humaines. L’IA peut accélérer certaines parties du processus, mais ne crée pas encore, dans la majorité des cas, un financement automatique et sans friction.

Comment l’IA aide réellement aujourd’hui

Alors, que fait l’IA dans les services financiers si elle ne facilite pas tout le processus de prêt ?

L’IA est largement utilisée pour :

• détecter la fraude dans les transactions

• améliorer les opérations internes

• permettre des analyses plus intelligentes sur les données clients et de risque

• automatiser les questions routinières et le support client

• réduire le travail manuel dans la conformité et la surveillance des risques

Ces usages améliorent l’efficacité des banques et aident souvent indirectement les clients. Mais l’expérience quotidienne d’obtenir un prêt d’entreprise n’a pas encore changé de manière spectaculaire pour beaucoup d’entreprises.

Où pourrait venir une véritable innovation pour le prêt aux PME

L’un des plus grands obstacles au prêt aujourd’hui est la fragmentation des données. Les petites et moyennes entreprises ont des informations financières dispersées entre comptes, plateformes et registres publics. L’IA peut aider à rendre ces données plus propres et plus standardisées avant qu’une demande n’atteigne un prêteur.

Certaines plateformes de prêt plus récentes utilisent déjà l’IA pour :

• combiner des données publiques et privées dans des formats cohérents pour l’auto-remplissage

• acheminer les demandes uniquement vers des prêteurs correspondant aux critères

• réduire les soumissions répétées et améliorer la qualité des correspondances en créant des profils de prêt avec les détails de l’entreprise

Ces utilisations de l’IA peuvent réduire le temps entre la demande et la décision et rendre le processus moins manuel pour les emprunteurs. Funding Agent utilise des logiques d’enrichissement et de routage pour structurer les demandes des PME avant qu’elles n’atteignent les prêteurs, améliorant la qualité des correspondances et réduisant les cycles de refus inutiles. Les courtiers bénéficieraient particulièrement de l’utilisation de l’IA dans cette étape du flux de travail.

Conclusion

L’adoption de l’IA par les banques est désormais répandue et en forte croissance. Beaucoup de prêteurs passent de pilotes à une utilisation réelle de l’IA pour améliorer l’efficacité, le service client et l’analyse des risques.

Cependant, pour de nombreux entrepreneurs, le processus de prêt comporte encore des étapes manuelles et des frictions. Cela s’explique par le fait que les plus grands obstacles ne concernent pas seulement les modèles de décision. Il s’agit aussi de l’écoulement des données, de la correspondance des entreprises aux règles des prêteurs, et de la structure même des processus de crédit.

L’IA aujourd’hui aide les banques à faire plus de travail plus rapidement, mais elle ne fournit pas encore une expérience de prêt entièrement automatisée et fluide pour chaque entreprise. La véritable opportunité de transformation réside dans le nettoyage et l’organisation des données avant qu’elles n’atteignent un prêteur, en améliorant la qualité des correspondances et en réduisant le temps perdu sur des demandes répétées.

Si les prêteurs et les plateformes se concentrent davantage sur ces points pratiques, l’IA pourrait rendre le prêt aux entreprises vraiment plus facile à l’avenir.