La preuve se trouve dans les données : 3 approches basées sur les données pour la vérification du revenu

Quand il s’agit de vérification des revenus, les données sur la paie sont-elles la solution? Est-ce que ça a encore du sens de passer au peigne fin les T4 et les relevés bancaires? Ou y a-t-il une autre façon?

L’essor des données alternatives a entraîné des changements profonds dans la manière dont les prêteurs comprennent le profil de crédit de leurs clients et soucrissent les prêts. Pouvoir accéder à des informations hautement précises et à jour sur les revenus et l’emploi conduit à des avancées incroyables dans l’analyse des flux de trésorerie, permettant une plus grande certitude quant à la capacité réelle des emprunteurs à payer leurs prêts.

En conséquence, de nombreux prêteurs ajoutent la vérification des revenus à leur évaluation des risques, ou repensent leur approche actuelle pour s’éloigner de l’auto-divulgation vers un processus véritablement axé sur les données.

Voici pourquoi il est judicieux de vérifier les revenus de vos clients dans le cadre de votre évaluation du risque de crédit, et ce qu’il faut considérer pour choisir la meilleure approche pour votre entreprise.

Liens rapides

1. Les avantages de la vérification du revenu
2. Données de paie : avantages et inconvénients
3. Données bancaires : avantages et inconvénients
4. Données enrichies

Les avantages de la vérification du revenu

Alors, pourquoi les prêteurs choisissent-ils de vérifier les revenus de leurs clients en premier lieu? Ne peuvent-ils pas simplement utiliser un pointage de crédit, ou simplement demander directement à leurs clients?

Oui... Mais il y a des contraintes. On va analyser ça.

Il est vrai que seule une fraction des prêteurs sont soumis à des exigences réglementaires pour valider le statut d’emploi et le revenu de leurs emprunteurs. Ils vont probablement demander à leurs clients des T4 ou des fiches de paie qui seront examinées manuellement.

Cela dit, les services de connectivité de données qui recueillent directement des informations sur les revenus auprès des institutions financières ou des fournisseurs de paie sont maintenant largement disponibles. Et un nombre croissant de prêteurs découvrent qu’il est dans leur intérêt de le faire. Voici comment ils tirent parti de cette couche supplémentaire d’information :

• Ils souscrivent plus de prêts sans prendre plus de risques. Cela peut sembler contre-intuitif au premier abord, mais la réalité est qu’un modèle de risque n’est jamais une représentation parfaite de la réalité. Parmi les demandeurs qui ne se qualifient pas en fonction de leur pointage de crédit ou d’autres facteurs, il y en a toujours un qui pourrait effectivement payer leurs prêts. Les données sur les revenus permettent d’identifier ce segment de bons emprunteurs qui passerait autrement inaperçu—par exemple, la modélisation des risques à partir de données de revenu peut aider à prédire la capacité des emprunteurs à rembourser en fonction des tendances de leur flux de trésorerie.
• Ils basent leurs décisions sur des informations à jour. Les cotes de crédit traditionnelles offrent une perspective rétrospective qui ne fait pas défaut lorsque les finances des emprunteurs changent en temps réel. Les données sur les revenus captent des événements importants de la vie, comme commencer un nouvel emploi ou se faire congédier. Ou, dans le domaine du financement d’entreprise, les données de revenus permettent aux prêteurs PME de comprendre comment leurs clients se sont débrouillés récemment.
• Ils automatisent leurs processus à l’aide de données précises et structurées. Les prêteurs peuvent maintenant choisir de recueillir les données de revenus de leurs clients directement auprès d’institutions financières ou de fournisseurs de paie à l’aide d’un fournisseur de connectivité de données. Non seulement cela règle les inexactitudes liées aux revenus autodéclarés ou les risques de fraude liés au partage de documents, mais cela place aussi les prêteurs dans une meilleure position pour automatiser leur processus de vérification des revenus.
• Ils assurent la réussite de l’emprunteur. Beaucoup de prêteurs aspirent à être les partenaires financiers de leurs clients. Un élément clé de leur stratégie est d’aider les emprunteurs à rembourser avec succès leurs prêts. Les données de revenus leur permettent d’établir des calendriers de remboursement dynamiques qui éliminent les frais de la NSF.

3 approches basées sur les données pour la vérification des revenus

Nous aidons régulièrement les prêteurs à structurer leurs processus de vérification de revenus. Puisqu’il existe plusieurs façons de vérifier les revenus d’un client, il doit inévitablement comprendre comment chacune fonctionne et à quoi elle est la mieux adaptée.

Données sur la paie

Comment ça fonctionne?

La plupart des employeurs comptent sur les fournisseurs de paie pour payer leurs employés. Dans ce processus, ces fournisseurs de paie stockent de grandes quantités de données sur leur revenu et leur statut d’emploi. Il existe un marché croissant d’agrégateurs qui se connectent aux principaux fournisseurs de paie. Cela semble intuitivement être une approche simple : si vous voulez vérifier le revenu, obtenez vos données directement à la source.

Quels sont les avantages?

• Les données sur la paie vont plus loin que le revenu et le statut d’emploi. Elle couvre les prestations, les cotisations à la retraite, les heures réelles travaillées et d’autres données qui peuvent être utiles si les prêteurs savent comment les interpréter.
• La connectivité de la paie présente des avantages supplémentaires au-delà de l’accès aux données de revenu : elle facilite aussi la récupération de leur argent par les prêteurs. Ils peuvent utiliser le lien avec la plateforme de paie pour établir des déductions automatiques sur le revenu de leurs emprunteurs.

Quels sont les inconvénients?

• L’agrégation des données de paie est relativement récente pour les utilisateurs finaux, et jusqu’à présent, les taux de conversion restent faibles. Un coupable est l’expérience de connectivité elle-même : pour autoriser l’accès à leurs données de revenus, les emprunteurs doivent se souvenir de leurs identifiants d’utilisateur pour les plateformes de paie qu’ils utilisent rarement, et partager des informations sensibles comme leur numéro de sécurité sociale.
• Tous les employeurs n’utilisent pas un fournisseur de paie, et tous les fournisseurs de paie ne sont pas soutenus par des agrégateurs.
• Les frictions supplémentaires et les baisses de connectivité des données de paie peuvent poser problème aux prêteurs cherchant à faciliter le partage des informations dont les emprunteurs ont besoin.

Données bancaires

Comment ça fonctionne?

La connectivité des données financières est maintenant une caractéristique courante du prêt numérique. Bien que la plupart des prêteurs l’utilisent à des fins de vérification bancaire instantanée (IBV), il est possible de vérifier le revenu et l’emploi des emprunteurs à partir de leurs relevés de transaction.

Quels sont les avantages?

• Les relevés de transactions provenant de la banque fournissent une source fiable et unique de vérité sur le revenu et le statut d’emploi, semblable aux données de paie.
• En plus de cela, les relevés de transaction contiennent des informations que vous ne pourriez pas obtenir via l’agrégation de la paie, telles que des sources de revenus non liées à l’emploi (travail en freelance, indemnités de revenu provenant des gouvernements et des assureurs) ainsi que l’existence de plusieurs sources de revenus d’emploi.
• Si vous utilisez actuellement la connectivité des données financières pour l’IBV, vous avez déjà accès aux données bancaires, ce qui élimine le besoin d’intégrer une étape supplémentaire dans votre processus d’intégration ou un autre outil dans vos flux de travail.

Quels sont les inconvénients?

• Les données transactionnelles brutes ne peuvent pas être utilisées telles quelles. En général, cela signifie que les agents de prêt et les analystes des risques examinent manuellement les relevés, cela prend du temps et limite la quantité d’informations pertinentes qu’ils peuvent extraire.

Données financières enrichies

Comment ça fonctionne?

L’enrichissement des données est le processus qui consiste à transformer des données brutes en informations compréhensibles, utilisables et précieuses. Par exemple, au lieu de travailler avec des transactions brutes, les prêteurs reçoivent des points de données déjà classés comme revenus.

Quels sont les avantages?

• L’enrichissement des données résout les inefficacités des données transactionnelles brutes. Cela peut éliminer le besoin d’examens manuels et faciliter l’automatisation des processus décisionnels.
• L’enrichissement des données ouvre plus de cas d’utilisation au-delà de la vérification des revenus, comme la prévention de la fraude, la détection de responsabilité et la segmentation des clients.

Quels sont les inconvénients?

• Toutes les données enrichies ne sont pas également consommables. Les transactions qui ont simplement été catégorisées nécessitent tout de même plus de traitement avant de pouvoir être utilisées pour vérifier le revenu de l’emprunteur. C’est pourquoi Flinks transforme les données transactionnelles en informations exploitables, et les regroupe dans des rapports faciles à lire.

Si vous utilisez plus d’un fournisseur tiers pour connecter des comptes bancaires et enrichir les données, vous connaissez les défis de travailler avec plusieurs ensembles de transactions catégorisées. C’est pourquoi Flinks Enrichment est conçu pour superposer vos sources de données existantes et fournir une sortie standardisée.