L’édition 2017 de CreditExpo s’est tenue il y a déjà plusieurs semaines. Quels sujets avons-nous abordés lors de cette dernière édition ? Revenons brièvement sur nos découvertes et les connaissances partagées.
Dans 20 ans, le credit manager aura disparu
Voilà une phrase que j’ai prononcée dans la présentation que j’ai pu donner dans le cadre de l’édition 2017 de CreditExpo en Belgique et aux Pays-Bas. Dans ma présentation, je me suis penché sur les changements dans les activités du credit manager, notamment les modifications législatives et réglementaires, l’économie – qui passe d’une économie d’usage à une économie collaborative –, l’intelligence artificielle et, bien entendu, l’augmentation presque infinie des nouvelles données.
Pourquoi le credit manager n’existera-t-il plus dans 20 ans ? Il s’agit en réalité de la continuité de la quatrième révolution industrielle à laquelle nous sommes confrontés : l’automatisation des processus, les machines, comme les chatbots, remplacent l’homme. Les processus de gestion de crédit peuvent également être définis artificiellement et traités automatiquement. Je constate plutôt une évolution.
« De la gestion de crédit à la gestion de données »
Le gestionnaire de crédit accède de plus en plus facilement aux données et peut en tirer parti. Toutefois, il doit veiller à utiliser la combinaison de données adéquate. En d’autres termes, les données doivent contenir des informations pertinentes. Comme nous vivons à « l’âge d’or des données », je me suis concentré sur ce sujet central de ma présentation : l’accumulation de données présentées dans deux ensembles de données.
Les données structurées
Ce sont des données parfaitement structurées et faciles à utiliser contenues dans une base de données claire. Pensez par exemple à votre système ERP ou CRM, ou à une base de données externe, telle que celle de Dun & Bradstreet. Toutefois, les données structurées sont toujours éclipsées par des données redondantes, obsolètes et inutiles (ROT – Redundant, Obsolete et d’ Trivial – en anglais). À cet égard, le défi consiste donc à nettoyer et clarifier ces dernières.
Les données non structurées
Depuis l’avènement d’Internet et des données « connectées », les données non structurées pullulent. Ajoutez à cela les médias sociaux et le fait qu’à l’heure actuelle, autant de personnes ont accès à Internet qu’il y avait d’habitants sur Terre en 1960 (quelque 3 milliards) et que la révolution des données est inexorable.
Le problème réside dans le fait que, comme leur nom l’indique, ces données ne sont pas structurées. Le défi consiste donc à les structurer afin que ces ensembles de données puissent également fournir des informations au gestionnaire de crédit, par exemple. Les questions suivantes sont fréquentes :
- Les données sont-elles réelles ?
- Qui les a créées ?
- Quelle valeur émotionnelle peut être attachée aux propos ou fragments de texte ?
L’incidence des données non structurées issues des médias sociaux
Il demeure donc difficile de tirer des informations sensées de l’offre croissante de données, et ce, non seulement pour les prestataires de services, mais aussi pour vous, en tant qu’entreprise ou gestionnaire de crédit. Le développement de nouveaux ensembles de données utiles pour l’octroi d’un crédit se voit ainsi ralenti.
Cependant, les données non structurées contiennent des informations et il est bel et bien conseillé d’en tirer parti. Prenons le social monitoring (suivi social) comme exemple. Durant la séance, j’ai présenté un certain nombre d’exemples de sites web ou d’outils destinés au suivi social, dont :
- Google Alerts
- Social mention [Lien]
- D&B Credit
Le dernier point est sans doute moins connu, mais en tant que fournisseur de services de données, nous expérimentons également les données non structurées. Sur notre nouvelle plateforme D&B Credit, vous pouvez donc également retrouver un volet « Web & Social » qui regroupe les informations des réseaux sociaux de vos relations commerciales, que nous ajoutons au rapport de crédit.
L’avenir des données non structurées et des modèles de prise de décisions
Pour l’instant, cette catégorie ne dispose pas d’une notation propre et présente uniquement un caractère informatif. De plus, elle se limite aux 200 000 premières entreprises d’un pays, mais cela indique que nous voulons aussi investir dans les données non structurées à l’avenir.
En bref, le credit management est sur le point de changer, en particulier car les données non structurées sont facilement accessibles, mais aussi car l’automatisation des processus ne cesse de s’affiner. Outre l’élaboration de règles pour les modèles automatisés de prise de décisions, la fiabilité et la qualité des ensembles de données sont les nouveaux fers de lance du gestionnaire de crédit. Les données et l’informatisation ne cesseront d’augmenter à l’avenir. Une question se pose donc : comment élaborer les modèles de prise de décisions adéquats à l’avenir et sur quelles données les fonder ?
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