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Décrocher un prêt grâce aux réseaux sociaux

1er avril 2016 | La rédaction | Commenter

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facebook_like_bouton_jaime_425Accumuler les « J’aime » pour obtenir un prêt, c’est maintenant possible. Certaines FinTech utilisent désormais la masse de données numériques (le big data) pour évaluer la solvabilité des demandeurs, particulièrement les jeunes.

« Si tes amis ont confiance en toi, nous aussi ». C’est par ce slogan et son logo, un smiley à la bouche grande ouverte, que la FinTech mexicaine spécialisée dans le crédit Credilikeme s’est fait connaître sur Facebook.

Lancée en 2012, cette société propose des prêts de 100 à 600 euros, à des taux d’intérêt compétitifs et en quelques jours maximum. Il ne suffit que d’obtenir de ses amis un maximum de « J’aime » sur sa demande de crédit afin de la soutenir.

« J’ai eu une réponse quasi immédiate sans avoir à me déplacer et mes amis ont pu donner leurs recommandations sur moi par SMS ou directement par téléphone », explique à l’AFP Maria Gonzalez Becerra, 26 ans, cadre administratif à Mexico.

En activité surtout dans les pays émergents, mais aussi aux États-Unis et en Europe, ces FinTech se sont développées ces dernières années dans le secteur du prêt pour les populations qui en sont exclues, faute d’historique de crédit.

Or, « il existe beaucoup de personnes solvables et fiables sans historique de crédit », la plupart ayant moins de 35 ans, selon Gideon Valkin, co-fondateur et directeur général de FriendlyScore. Cette FinTech, située à Londres, utilise réseaux sociaux et big data pour créer de nouvelles cotes de crédit incluant ces personnes.

ANALYSE DE COMPORTEMENT

L’idée est de permettre aux demandeurs de crédit sans historique de fournir une notation de leur risque de défaut de paiement basée sur une « centaine d’indicateurs » issus de leurs comptes de réseaux sociaux, mais aussi révélés par leur comportement sur Internet : temps passé sur le web, notamment sur les sites financiers, géolocalisation via IP, etc.

Ainsi, se connecter entre minuit et midi ou compter peu de membres de sa famille comme contacts dans ses réseaux sociaux abaissent la cote, tout comme être divorcé ou avoir changé souvent de banque. Il existe également des adaptations culturelles de la notation.

« À l’avenir, nous utiliserons des centaines de sources, n’importe quel profil en ligne qui permettra au demandeur d’améliorer sa note », précise le jeune dirigeant, diplômé d’Harvard. Car « plus on utilise de données, plus la précision des algorithmes augmente », ajoute-t-il, assurant pouvoir prévoir d’ici un an le risque de défaut d’un client avec un intervalle de fiabilité de 95 %.

En France, où l’utilisation des données est très encadrée, les acteurs du secteur sont circonspects sur le sujet et écartent les méthodes utilisant les réseaux sociaux par « respect de la finalité des informations publiées par l’internaute », qui ne s’attend pas à être évalué par une banque lorsqu’il y affiche des informations personnelles. Tous surveillent cependant les possibilités offertes par le big data, certains commençant à tester des méthodes dans leurs filiales étrangères.

Aux États-Unis, le sujet commence également à faire débat. La Federal Trade Commission (FTC), organisme chargé de protéger la concurrence et les consommateurs, appelait les entreprises, dans un rapport publié en janvier, à utiliser avec discernement les outils d’analyse basés sur le big data, qui peuvent exclure certaines populations des offres commerciales et menacer la confidentialité.

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