Big data-Un algorithme pour détecter le surendettement à BPCE

mardi 6 octobre 2015 13h08
 

PARIS, 6 octobre (Reuters) - BPCE (Banques populaires et Caisses d'Epargne) a développé un algorithme grâce auquel le taux de détection du surendettement dans l'un de ses réseaux est passé de 79% à 94%, a annoncé le groupe mutualiste bancaire dans une lettre d'information publiée mardi.

Ces travaux de recherche sont menés avec la chaire "Big Data & Market Insights" de l'école d'ingénieurs Telecom ParisTech.

"L'objectif des recherches est de bâtir un modèle mathématique pertinent en travaillant à l'amélioration du modèle algorithmique grâce à l'enrichissement de nouvelles variables et à l'optimisation des temps de calcul", explique la banque.

"La suite des travaux consiste à optimiser l'algorithme et augmenter les délais d'anticipation de la détection en passant de 6 à 12 mois, puis à 18 mois", ajoute BPCE, qui précise que les données ont été rendues anonymes.

De nombreuses fintechs (entreprises spécialisées dans les technologies digitales d'innovation financière) se sont lancées dans l'exploitation du 'big data' (collecte de métadonnées) afin de lancer de nouveaux services, comme l'évaluation automatique de la solvabilité d'emprunteurs en fonction de données collectées sur les réseaux sociaux. (Julien Ponthus, édité par Dominique Rodriguez)