Les banques sont souvent confrontées à la décision difficile de savoir si elles doivent ou non s’endetter. D’une part, ils veulent récolter le plus d’argent possible. D’un autre côté, ils ne veulent pas dépenser plus d’argent pour s’endetter qu’ils n’en valent la peine.

Une nouvelle méthode développée par des chercheurs de l’Université de Californie à Berkeley pourrait aider les banques à prendre cette décision. La méthode utilise un algorithme d’apprentissage automatique pour prédire la probabilité qu’un emprunteur ne rembourse pas son prêt et le montant d’argent que la banque est susceptible de récupérer s’il poursuit la dette.

Les chercheurs ont testé la méthode sur un ensemble de données de plus d’un million de prêts. Ils ont constaté qu’il était capable de prédire les défauts et les recouvrements avec un degré élevé de précision. Cela suggère que les banques pourraient utiliser cette méthode pour améliorer leurs processus décisionnels et augmenter leur rentabilité.

La méthode pourrait également être utilisée par d’autres prêteurs, tels que les sociétés émettrices de cartes de crédit et les prêteurs étudiants. En prévoyant plus précisément les défauts de paiement et les recouvrements, ces prêteurs pourraient prendre de meilleures décisions quant aux dettes à poursuivre et améliorer leurs résultats financiers.

Voici les points clés de la nouvelle méthode :

* Utilise un algorithme d'apprentissage automatique pour prédire la probabilité qu'un emprunteur ne rembourse pas son prêt.

* Prend en compte divers facteurs, notamment la cote de crédit de l'emprunteur, son ratio dette/revenu et son historique de paiement.

* Prédit le montant d'argent que la banque est susceptible de récupérer si elle poursuit la dette.

* A été testé sur un ensemble de données de plus d'un million de prêts et s'est révélé très précis.

* Pourrait être utilisé par les banques et autres prêteurs pour améliorer leurs processus décisionnels et augmenter leur rentabilité.

Avantages de la nouvelle méthode :

* Aide les banques à prendre de meilleures décisions concernant les dettes à poursuivre.

* Augmente la précision des prévisions de défaut et de récupération.

* Améliore la rentabilité en réduisant le coût de poursuite des créances irrécouvrables.

* Peut être utilisé par d'autres prêteurs, tels que les sociétés émettrices de cartes de crédit et les fournisseurs de prêts étudiants.

Conclusion :

La nouvelle méthode développée par des chercheurs de l’Université de Californie à Berkeley pourrait aider les banques à prendre de meilleures décisions quant au moment où elles doivent s’endetter. La méthode utilise un algorithme d’apprentissage automatique pour prédire la probabilité qu’un emprunteur ne rembourse pas son prêt et le montant d’argent que la banque est susceptible de récupérer s’il poursuit la dette. La méthode pourrait également être utilisée par d’autres prêteurs, tels que les sociétés émettrices de cartes de crédit et les prêteurs étudiants.