Pour des millions d’Indiens, un refus de prêt ou de carte de crédit s’accompagne souvent d’une brève notification et d’aucune explication. Aucune feuille de route, aucune clarté et peu de compréhension de ce qui n’a pas fonctionné. Alors que les prêts numériques deviennent plus accessibles via les applications, les plateformes BNPL et les produits fintech, une préoccupation croissante émerge : les gens entrent dans l’écosystème du crédit plus rapidement qu’ils n’apprennent comment il fonctionne.
Un nouveau rapport, « Le coût caché de l’ignorance : état de la sensibilisation aux cotes de crédit en Inde », révèle que près de 30 % des Indiens ont été confrontés à un refus de prêt ou de carte de crédit, et que nombre d’entre eux ignorent la raison de cette décision. Les résultats soulèvent une question importante pour l’écosystème fintech indien : l’intelligence artificielle peut-elle aider les emprunteurs à comprendre et à améliorer leur profil financier avant qu’ils ne soient rejetés ?
Le défi semble plus grand que les cas de rejet isolés. Le rapport révèle que 45 % des personnes interrogées n’ont jamais vérifié leur cote de crédit ou ne savent pas si elles l’ont fait, tandis que plus de 400 millions d’adultes indiens n’ont aucun antécédent de crédit officiel. Pour de nombreux utilisateurs, le voyage commence avec un produit financier mais avec une compréhension limitée du système qui le sous-tend.
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Confusion de la cote de crédit
Le rapport montre que prise de conscience et compréhension ne sont pas toujours la même chose. Même si 75 % des personnes interrogées ont affirmé comprendre les cotes de crédit, des lacunes plus profondes dans les connaissances persistent.
Plus de 58 % pensaient à tort que vérifier leur propre score le réduisait, tandis que 25 % associaient directement les scores de crédit au salaire ou aux niveaux de revenu.
De telles idées fausses peuvent paraître mineures, mais elles peuvent se traduire par des coûts financiers importants. Le rapport souligne comment même une différence de score relativement faible a conduit un emprunteur à payer un taux d’intérêt 1,6 % plus élevé sur un prêt immobilier, augmentant les coûts de près de 8,6 lakh ₹ sur 20 ans.
À mesure que l’accès aux produits de crédit devient plus facile, les dirigeants du secteur estiment que le problème le plus important n’est pas l’accès lui-même mais l’interprétation.
L’IA peut-elle expliquer ce que les prêteurs ne font pas ?
Anand Agrawal, co-fondateur de FixMyScore & Credgenics, a décrit la situation comme un « paradoxe du crédit », dans lequel l’Inde possède l’un des écosystèmes de prêt numérique à la croissance la plus rapide tandis que de nombreux emprunteurs continuent de recevoir des refus silencieux.
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« Aucune explication, aucune feuille de route claire, aucune orientation. Ce silence n’est pas seulement frustrant ; il est financièrement dévastateur pour des millions d’Indiens ambitieux qui ne savent tout simplement pas ce qui n’a pas fonctionné ni comment y remédier », a déclaré Agrawal.
Selon lui, les systèmes de prêt traditionnels fonctionnent souvent comme des boîtes noires. Il a déclaré que les solutions de conseil en crédit basées sur l’IA peuvent faire évoluer le processus au-delà de l’affichage d’un score à trois chiffres en identifiant les facteurs spécifiques à l’origine des faibles profils de crédit et en expliquant les mesures correctives.
« Les conseils en crédit basés sur l’IA ne se contentent pas de donner une note à trois chiffres ; ils évaluent l’ensemble de l’historique financier et l’histoire qui se cache derrière », a-t-il ajouté.
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Le problème
Pramod Kathuraia, fondateur et PDG d’Easiloan, a déclaré que de nombreux consommateurs découvrent encore des problèmes de crédit seulement après le refus des demandes.
« La majorité des Indiens sont souvent confrontés à des refus de demandes de prêt et de carte de crédit sans aucune explication, ce qui les laisse dans l’incertitude quant à ce qui n’a pas fonctionné ou à la manière d’améliorer leurs chances la prochaine fois », a déclaré Kathuraia.
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Il a noté que les systèmes d’IA peuvent analyser le comportement de remboursement, l’âge du compte, l’utilisation du crédit et les modèles de demandes de renseignements pour fournir des recommandations personnalisées avant la soumission des demandes.
« Traditionnellement, les emprunteurs découvrent des problèmes avec leur crédit seulement après un refus. Les plateformes basées sur l’IA peuvent changer cela », a-t-il déclaré.
Vikkas Goyal, fondateur de VimanoTech, a déclaré que la transparence reste l’un des plus grands défis de l’écosystème du crédit en Inde.
« Les systèmes basés sur l’IA peuvent analyser le comportement financier et identifier les facteurs spécifiques qui influencent les décisions de prêt », a déclaré Goyal, ajoutant que la plus grande opportunité consiste à aider les emprunteurs à comprendre comment s’améliorer plutôt que de simplement les informer de leur échec.
À mesure que l’Inde développe l’inclusion financière, l’IA peut de plus en plus être considérée non pas comme un outil qui prédit le rejet, mais comme un outil qui l’explique.
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