Lettres professionnelles

Octobre 2018

L’assurance-crédit accélère sa mutation digitale

Octobre 2018

Face à la transformation du commerce B2B et à l’évolution des besoins des entreprises, les assureurs-crédit doivent repenser leurs offres et leur modèle opérationnel, adapter leurs circuits de distribution et affiner leur analyse du risque. Un virage opéré par Euler Hermes, qui a débuté son plan de transformation digitale il y a maintenant près de deux ans.

Les pratiques observées en B2C finissent souvent par se transposer au B2B, et le commerce n’échappe pas à la règle. Alors que l’e-commerce fait désormais partie de nos quotidiens, il tend à prendre une place croissante dans les échanges interentreprises. En effet, selon une étude PwC, 16 % des PME françaises souscrivent aujourd’hui à une assurance en ligne. L’étude prévoit qu’elles seront 41 % d’ici fin 2022. Les chefs d’entreprises apprécient de consommer en ligne dans leur vie privée, de façon simple, rapide et instantanée, et veulent pouvoir en faire de même dans leur cadre professionnel. Quoi de plus logique, finalement ?
En parallèle, un autre phénomène bouleverse le commerce entre professionnels : l’apparition et l’essor de places de marché B2B. De la location de grues à la vente de sacs de ciment, un grand nombre de biens et de services peuvent déjà transiter sur des marketplaces professionnelles. Ici aussi, difficile de ne pas faire un lien avec le B2C, quand on voit le développement rapide d’acteurs comme Amazon ou Cdiscount. Ces derniers n’ont d’ailleurs pas tardé à se lancer dans la sphère professionnelle. Mais on voit également apparaître des places de marché tenues par des acteurs traditionnels du BTP, de l’énergie ou des services, qui ont amorcé leur transformation digitale et diversifient leur approche commerciale. Ces marketplaces mettent en relation des vendeurs et des acheteurs de biens et services, qui veulent retrouver les mêmes facilités et conditions de paiement qu’en contexte d’échanges matérialisés. Elles se distinguent alors par leur capacité à offrir des services autour de la transaction commerciale et par la simplicité d’utilisation du site.

Une double mutation porteuse d’opportunités pour les assureurs-crédit

Face à ces évolutions, les prestataires de services, dont les assureurs-crédit, doivent se réinventer et opérer un virage stratégique important. «Chez Euler Hermes, nous abordons ces différents sujets de front et simultanément, confie Sophie Marot-Rémy, responsable de la transformation digitale d’Euler Hermes France. Ces évolutions comportementales et technologiques nous poussent à innover pour compléter notre gamme de services, tout en améliorant nos solutions existantes. L’apparition de ces nouveaux acteurs est un vrai défi, non seulement dans la manière de délivrer nos offres mais également dans notre analyse du risque.»
Ainsi, d’un côté, Euler Hermes s’attelle à la construction de parcours de souscription totalement dématérialisés. L’idée est de fournir aux entreprises une couverture simple, qui répond à leurs besoins de manière personnalisée, et qui les protège de manière efficace. «Avec cette logique d’omnicanalité, nous étoffons notre offre et sommes en mesure de répondre aux attentes d’entreprises plus petites, qui n’ont pas forcément à disposition les ressources nécessaires pour mettre en place un contrat d’assurance-crédit classique», affirme Sophie Marot-Rémy.
Dans le même temps, le leader mondial de l’assurance-crédit travaille à l’intégration de ses offres directement dans des plateformes externes existantes. Pour y parvenir, Euler Hermes a développé une API à destination des marketplaces, des fintechs, mais aussi d’acteurs plus traditionnels comme les factors. Baptisée Single Invoice Cover, elle détermine, en temps réel, la possibilité ou non de couvrir une facture de manière unitaire. Pour analyser le risque, évaluer la solvabilité du créancier et déterminer en conséquence le prix de la couverture d’assurance, l’API interroge le système d’informations d’Euler Hermes. Cette approche déglobalisée du risque attire particulièrement les nouveaux acteurs du digital comme les fintechs, qui rachètent des factures aux entreprises et ont besoin de se couvrir face un éventuel impayé, mais aussi les marketplaces.
En effet, pour être attractives et se démarquer de leurs concurrents, les marketplaces doivent proposer aux entreprises des services additionnels à valeur ajoutée. Elles souhaitent en ce sens proposer aux acheteurs la possibilité de bénéficier de délais de paiement. Mais un tel service implique forcément un risque d’impayé pour le vendeur. Fort de ce constat, Euler Hermes a développé la première solution d’assurance-crédit dédiée aux marketplaces, basée sur son API. «Il s’agit d’une offre d’assurance permettant aux marketplaces de proposer aux vendeurs une couverture contre le risque de non-paiement de leurs créances, transaction par transaction. Les marketplaces peuvent ainsi offrir la possibilité aux vendeurs de vendre à crédit sans mettre en péril leur trésorerie», explique Gilles Porte, responsable des partenariats digitaux d’Euler Hermes France.

Miser sur la data science et le big data pour affiner l’analyse du risque

La digitalisation permet également aux assureurs-crédit d’affiner leur analyse du risque. Les assureurs-crédit ont toujours collecté et analysé des informations sur les entreprises afin de les noter, et d’arbitrer leurs décisions de garantie. Euler Hermes, par exemple, base à la fois son analyse sur des données publiques (Bodacc, greffes, Insee, etc.) et sur des données propriétaires récoltées sur le terrain, au contact des entreprises, grâce à son vaste réseau de collecte d’informations. Mais le développement de la data science et du big data rebat aujourd’hui les cartes.
En effet, grâce à l’usage de la data science et au développement de nouveaux algorithmes, les assureurs-crédit peuvent désormais aller plus loin dans l’analyse des données déjà présentes dans leurs bases. «Nous avons un terrain de jeu passionnant : riche de notre expérience depuis près de 100 ans dans l’accompagnement des entreprises, nous sommes présents dans plus de 50 pays, avec des dizaines de millions données financières à analyser. Les évolutions majeures en intelligence artificielle nous permettent de mieux exploiter ces informations disponibles en combinant des flux massifs de données. Nos data scientists testent et développent des modèles en machine learning, qui amélioreront notamment notre capacité prédictive du risque d’impayé pour mieux accompagner nos clients dans leur développement», décrypte Sophie Marot-Rémy.
En parallèle, le big data apporte aux assureurs-crédit de nouvelles données à exploiter. Il donne par exemple accès à des données non structurées, à des informations comportementales ou encore à des éléments relatifs à des échanges sur les réseaux sociaux. «Nous regardons comment intégrer ces nouvelles données dans l’optique d’élargir notre analyse du risque, en prenant mieux en compte le contexte global de l’entreprise. Une nouvelle manière de détecter également des situations frauduleuses ou à risque», étaye Sophie Marot-Rémy.
En d’autres termes, la data science aide les assureurs-crédit à compléter leur expertise et à affiner leur prédiction du risque de non-paiement. Grâce à cette analyse plus fine et plus profonde, ils seront capables de protéger de manière plus efficace le poste client des entreprises.

L’objectif final : donner confiance en l’avenir aux entreprises

Euler Hermes se saisit des défis du digital pour réinventer un métier historique, la protection du poste client. Une transformation nécessaire pour rester au plus près des attentes des entreprises, mais également pour toucher de nouvelles cibles qui jusque-là voyaient l’assurance-crédit comme une solution complexe et lourde à mettre en place.
«Nous avons le double objectif d’affirmer notre expertise de l’analyse du risque client tout en modernisant notre manière de la délivrer. L’assurance-crédit permet de se protéger contre le risque d’impayé, d’optimiser sa prospection commerciale et de pérenniser son développement, quelle que soit la taille de l’entreprise. Cela demande des efforts pour apporter des réponses simples à des enjeux complexes. Le digital donne cette opportunité d’adapter nos modes de souscription et d’interaction avec son assureur», synthétise Sophie Marot-Rémy. Avec en ligne de mire un objectif final ambitieux : donner confiance en l’avenir aux entreprises.

La data science, une nouvelle arme prédictive pour les assureurs-crédit

Grâce à l’usage de la data science, les assureurs-crédit ont désormais les moyens techniques pour exploiter en profondeur une masse considérable de données financières et commerciales qu’ils récoltent sur les entreprises du monde entier. Un défi qui a nécessité de lourds investissements, en matière de ressources technologiques et humaines.En ce sens, la Digital Agency d’Euler Hermes, qui pilote la transformation digitale du groupe, s’est dotée d’un Data Lab. Sa première mission a été de mettre en place une infrastructure technique permettant la manipulation d’une volumétrie considérable de données émanant de différents systèmes internes, puis d’initier les premiers cas d’usage d’algorithmes prédictifs au sein des filiales du groupe. «En France, nous avons décidé de doter notre équipe digitale de nouvelles compétences autour de la data science, pour bénéficier de leurs expertises en matière de modélisation et d’analyse des données. Ils travaillent au quotidien avec les équipes métiers au développement d’algorithmes prédictifs auto-apprenants, en vue d’améliorer aussi bien nos ciblages marketing que notre capacité de prédiction du risque d’impayé», explique Anne-Sophie L’Huillier, directrice de la communication et de l’accélération digitale d’Euler Hermes France.

Ces data scientists ont pour mission d’élaborer des algorithmes prédictifs et dynamiques et d’exploiter d’abord tout le potentiel data détenu par l’assureur-crédit, puis d’identifier d’autres sources qui pourraient être pertinentes. Pour y parvenir, ils ont recours au machine learning : il s’agit, à partir des données historisées, de dégager des corrélations que des statistiques classiques ne pourraient pas trouver, puis d’affiner au fur et à mesure un algorithme prédictif, en injectant par exemple de nouvelles données. Les data scientists reproduisent ce schéma plusieurs fois, avec un objectif : que les nouvelles données injectées permettent à l’algorithme de délivrer une analyse prédictive la plus précise possible.

La pertinence des modèles et algorithmes développés est ensuite testée, via diverses méthodes scientifiques. Une fois que le modèle s’avère concluant, il est mis en production afin d’accompagner les analyses de l’assureur-crédit. En clair, la data science devrait permettre aux assureurs-crédit de mieux cibler leurs actions marketing de prospection, de déterminer des signaux d’alertes, d’ajuster des actions de recouvrement, ou de prévoir plus précisément le risque de non-paiement d’une créance par une entreprise. Ainsi, ils seront en mesure de délivrer un meilleur service à leurs assurés.

«Il ne faut toutefois pas négliger l’importance de l’humain dans ces développements, nuance Anne-Sophie L’Huillier. Il faut non seulement savoir identifier les sources de données, mais aussi savoir intégrer ces scores prédictifs dans les process métiers ou applicatifs existants. On peut avoir construit le plus beau des modèles, mais il faut ensuite convaincre les équipes de les utiliser.» Une illustration supplémentaire de la complémentarité homme-technologie dans la protection du poste client des entreprises.

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