Services financiers
Nordea Capital — 2024
Un scoring de risque crédit qui anticipe les défauts avec six semaines d'avance.
Résultats
Ce que ça a changé
6 semaines en avance
Anticipation du défaut
91 %
Taux de détection (recall)
−34 %
Pertes sur créances réduites
4 200+
Portefeuilles analysés en continu
Le contexte
Quelle était la problématique ?
Nordea Capital, établissement de crédit spécialisé dans le financement des ETI, subissait un taux de défaut en hausse sur son portefeuille de crédit professionnel. Les modèles de scoring existants étaient statistiques et réactifs : ils détectaient la dégradation trop tard, après que les premiers impayés étaient apparus. La direction risque voulait un système capable d'anticiper les difficultés pour activer des mesures préventives.
Notre approche
Comment nous avons travaillé
NovaMind a construit un modèle prédictif de risque de défaut intégrant 87 variables : données financières classiques, mais aussi signaux alternatifs (évolution des délais de paiement fournisseurs, variation du comportement de tirage de crédit, alertes sectorielles, données macroéconomiques géolocalisées). Un modèle de gradient boosting complété par un module d'explication SHAP permet aux analystes de comprendre les moteurs du score pour chaque entreprise.
La solution déployée
Ce qui est en production
Le système produit quotidiennement un score de risque pour chaque entreprise du portefeuille, avec une fenêtre de prédiction à 6 semaines. Les entreprises dont le score se dégrade au-delà d'un seuil configuré déclenchent automatiquement une alerte pour l'analyste responsable du compte. L'intégration au CRM interne permet le suivi des actions préventives engagées.
Ce qui m'a convaincu, c'est que le modèle m'explique pourquoi il s'inquiète pour une entreprise. Mes analystes ne suivent plus un score aveuglément — ils comprennent les signaux, et ça change profondément leur relation au risque.