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Leconomiste Maghrebin > Blog > Economie > Finance > Banques – notation interne : comment identifier les « faux bons clients »
EntrepriseFinanceIndustrie

Banques – notation interne : comment identifier les « faux bons clients »

Leconomiste
2017/06/01 at 12:08 PM
par Leconomiste 14 Min Lecture
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Le secteur du crédit en Tunisie génère un niveau élevé de créances classées depuis plusieurs décennies. Celles-ci coûtent cher aux établissements de crédit notamment en termes de provisions. D’après la Banque centrale de Tunisie, peu de banques tunisiennes disposent d’un système de notation interne (SNI) bien que cela soit considéré comme un élément essentiel pour la maitrise de risque de crédit. Selon des spécialistes, la cause serait due en partie au manque des contraintes réglementaires fortes poussant dans ce sens.

Dans le cadre de la volonté de la BCT d’accélérer le processus des réformes du système financier tunisien, la circulaire 2016-06 a été adoptée pour la mise en place, au sein des établissements de crédit, d’un système de notation interne.  Objectif : renforcer les règles de la bonne gouvernance et de la gestion des risques.

MITIGAN, société qui œuvre pour le développement de services liés à la gestion des risques, a lancé en Octobre 2016 un système d’échange « Credit Bureau » à travers sa filiale MITIGAN CIB. La société MITIGAN a invité fin mai 2017 plusieurs acteurs économiques de la place pour échanger dans le cadre d’un meeting annuel sur la gestion des risques « MEETING OF THE MINDS » à discuter de questions portant sur la « Notation Interne des Contreparties ».

Qu’est-ce qu’un système de notation interne et comment peut-on l’appliquer ? S’agit-il d’une nouvelle exigence réglementaire ? Le SNI est-il un système de management des risques ? Quelles incitations accorder aux banques qui mettent en place un SNI ? Quelles solutions pour les banques qui ne se conforment pas à la nouvelle circulaire de la BCT ? Quel coût pour la mise en place d’un SNI ?

Attentes et objectifs de la circulaire 2016-06 et Roadmap pour la mise en conformité avec les exigences de Bâle.

Selon la circulaire de la Banque centrale de Tunisie, au sens de la loi n°2016-48 du 11 juillet 2016 relative aux banques et aux établissements financiers, les établissements doivent prendre les mesures nécessaires pour respecter les exigences minimales prévues par cette circulaire, et ce, au plus tard fin décembre 2017. Ils doivent adresser à la Banque Centrale de Tunisie au plus tard fin décembre 2017, une feuille de route pour l’implémentation du système de notation des contreparties.

« Un SNI n’est pas une solution IT, mais tout un cadre qui doit refléter la politique de gestion du crédit en amont et en aval en matière de gestion de l’octroi, suivi des risques et du recouvrement.  La circulaire de la BCT a exigé des banques d’implémenter un système de notation à fin décembre 2017 », explique Mme Nadia Gamha, directrice générale de supervision bancaire à la BCT.

Il s’agit donc d’introduire un changement radical dans la gestion du risque du crédit et une classification selon des modèles de notation qui estime plusieurs paramètres de risque dont la probabilité de défaut. Un système de notation interne n’est pas figé, les modèles sur lesquels il repose et les notes attribuées aux contreparties doivent faire l’objet d’une revue au moins une fois par an.

Un  SNI n’est pas une solution clés en main. La conception de modèles de notation interne doit émaner de la banque ou de l’institution de crédit et de sa politique de gestion de risque. Il faut se doter d’une structure « Gestion des Risques », des moyens, compétences et de ressources nécessaires.

« Les banques doivent exiger des bilans certifiés quand l’exposition est importante. Les banques sont libres de déterminer la segmentation des entreprises selon leur taille (TPE, PME, Grandes entreprises,…). L’entité risque au sein d’une banque est garante de la note définitive, mais la décision d’octroi peut se faire en concertation avec le commercial », recommande Mme Gamha.

 Maîtrise du risque de crédit : évolution et enjeux

Selon  Abdelkader Boudriga, Professeur en réglementation bancaire et gestion des risques, IHEC – Université de Carthage – ICBRR (FRM), en Tunisie, la réglementation prudentielle a connu deux étapes : avant et après 2011. Durant la première étape, l’approche était basée sur le contrôle et non pas sur le risque avec une absence de discipline du marché.

Après 2011, il y a une nouvelle vague réglementaire avec l’alignement sur les règles baloises, le renforcement de la gouvernance et une nouvelle vision qui ont permis un meilleur accès au financement et meilleure activité du système bancaire tunisien.

« Le risque crédit est important pour les banques tunisiennes. En 2015, le secteur du tourisme a totalisé 20% du nombre global des créances classées des banques tunisiennes. L’industrie accapare 27% », avertit M. Boudriga. L’hétérogénéité des banques, l’amélioration de la qualité des actifs, l’amélioration de la qualité des données et des systèmes d’information, le renforcement et l’amélioration du capital humain, la mise en place d’une culture du risque et la conjoncture économique sont les principaux défis que rencontre le système bancaire et financier tunisien.

M. Boudriga a, à la fin de son intervention, considéré que la majorité des banques qui ont déjà un SNI ne sont pas conformes à la circulaire 2016-06 de la BCT.

Implémentation d’un système de notation interne

L’implantation d’un SNI permet des gains aux institutions financières. Il permet de maitriser les risques que représenteraient des prospects autant que pour les clients existants. Il faut trouver un bon équilibre entre différents types de données à intégrer dans les modèles de notation tout en prenant en considération les résultats issues des analyses statistiques et le savoir-faire empirique pour aboutir à un système performant et prendre les bonnes décisions. « La performance d’un SNI dépend largement de la qualité des informations et des données disponibles (données sur les clients, leurs engagements, les garanties associées, …). Plus grande la qualité des données, plus grande la performance des modèles de notation qui en découlent  », a précisé Daniele Vergari, Directeur Analytics chez CRIF (un des grands acteurs en gestion des risques dans le Monde et partenaire technique de MITIGAN).

Utilisation pratique des systèmes de notation interne

Pour des modèles performants, un SNI des entreprises devrait reposer sur plusieurs données dont des données sur la signalétique du client, des données financières, des données qualitatives éventuellement issue du questionnaire sur la qualité du management ou les perspective de croissance du secteur d’activité mais surtout des données sur le comportement interne du client (mouvement sur les comptes, incidents de paiement) et le comportement externe (comportement vis-à-vis des autres établissements. « Un SNI doit cependant prévoir la possibilité d’apporter des mesures correctives aux notes générées par les modèles de notation interne », a souligné Claudio Doronzo, Manager chez CRIF.

Un SNI aide à mieux maitriser les risques client et peut contribuer à améliorer les processus de gestion interne. Par exemple écourter les délais d’octroi du crédit et renforcer les compétences et les ressources humaines en charge de la maîtrise des risques au sein de l’établissement. 

Le Credit Bureau au service des modèles de notation interne

« Si les délais sont respectés pour la mise en place du Credit Bureau, les tests pilotes devraient commencer vers fin juin – début juillet pour une mise en service en décembre 2017 », a annoncé Omar El Matri – Directeur Général de MITIGAN CIB. Il s’agit d’une plateforme d’échange de données, dont l’objet est la collecte et le traitement de données sur les individus et les entreprises en vue de livrer des outils essentiels pour la gestion du risque clients au système financier en particulier (Banques, Leasing, Micro Finance), mais, qui servira également d’autres acteurs économiques importants (Telcos, Assurances, Utilities…).

Omar El Matri
Omar El Matri

En prenant en considération l’historique des paiements par rapport aux engagements de tous les acteurs de la place (crédits, factures, …), il est possible de développer des modèles prédictifs puissants pour estimer le risque de défaut de paiement que représente une entreprise ou un individu. La note attribuée par le Credit Bureau est appelée « Credit Bureau Score ». Plus la note est élevée moins grand est le risque (et vice versa). Les données sur un individu tel qu’un gérant d’une entreprise peuvent aussi être utile pour l’analyse risque de cette même entreprise.

Identifier des « faux bons clients » 

Pour développer des modèles de notation interne performants à la phase de l’octroi, le Credit Bureau met à la disposition des établissements de crédit les données sur les demandes de crédit auprès des autres établissements, les données sur le comportement auprès des autres établissements financiers et non financiers. Ces données peuvent concerner les anciens clients de l’établissement, des prospects et de nouveaux clients. Les modèles internes pour le monitoring des risques des débiteurs (clients existants) peuvent aussi être améliorés en intégrant des données du Credit Bureau. Pour le monitoring il s’agit essentiellement de données sur le comportement vis-à-vis des autres établissements (ex : historique de remboursement des crédits et des factures et des incidents de paiement).

Ainsi, le Credit Bureau permet d’identifier des « faux bons clients » parce que le profil risque réel du client peut être différent de celui apparent en interne (ex : pas d’impayés auprès de l’établissement mais des incidents sont signalés auprès des autres établissements).

Par rapport aux sources des données existantes, tel que la Centrale des risques de la BCT, le Credit Bureau apporte des améliorations au niveau de la fiabilité des données à travers des algorithmes sophistiqués de matching pour regrouper plus efficacement des données collectées auprès de différentes sources de données. Le Credit Bureau se caractérise aussi par la multitude des sources de données (établissements de crédit, de microfinance, d’assurance, de télécommunication, sources de données publiques, …) et surtout par la façon de structurer et d’organiser les données (ex : historique détaillé des paiements, historique des consultations, relations entre tiers, …).

Sources des données
Sources des données

S’agissant de l’accès aux données, il peut se faire à travers le portail du Credit Bureau mis à disposition par MITIGAN CIB. Il y aura aussi la possibilité d’alimenter les modèles des établissements de crédit avec les données nécessaires au cours du processus d’octroi à travers une interface A2A (Application to Application) entre le Credit Bureau et les systèmes opérationnels au niveau des établissements de crédit. Quant au monitoring, il y a la possibilité d’avoir des données périodiques pour le calcul des notes et de différents paramètres de risque (PD, LGD, RWA, EL ; …) à travers l’échange de fichiers en batch (sur un groupe ou l’ensemble des clients).

Une étude de cas a été présentée et a montré que le développement de modèles internes intégrant des données du Credit Bureau pour les segments Retail permet d’observer une amélioration significative par rapport au modèle initial (sans données sur le Credit Bureau) et ce, par rapport aux taux de défaut par classe de risque et aussi par rapport aux besoins en fonds propres pour certaines classes de risques.

Il a été précisé que les Scores attribués par les Credit Bureau peuvent être aussi utilisés à des fins de benchmarking pour les notes résultant d’un système de notation interne. Les scores fournis par le Credit Bureau pour le portefeuille clients de l’établissement peuvent être comparés aux notes internes et les écarts peuvent servir pour identifier d’éventuelles améliorations des modèles internes développés par les établissements de crédit.

Au finale, la mise en place d’un système de notation interne permet aux banques de se doter d’un outil efficace d’aide à la décision, asseoir une tarification ajustée aux risques et se doter d’un outil préventif de gestion du risque de crédit. Ces modèles pourraient être plus performant en reposant sur des données externes notamment celles accessibles auprès d’un Credit Bureau.

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MARQUÉE: banques, BCT, Credit Bureau, gestion de risque, Mitigan
Leconomiste 1 juin 2017
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