Scoring de crédit alternatif

En Afrique de l'Ouest, une majorité d'adultes n'a pas d'historique bancaire formel. Sans bureau de crédit exhaustif, les institutions de microfinance et les fintechs se privent d'un marché immense ou prêtent à l'aveugle, avec des taux de défaut élevés et des provisions qui pèsent sur la rentabilité.

Pourtant, ces mêmes clients laissent une riche empreinte numérique : régularité des transactions mobile money, recharges télécom, stabilité géographique, réseau de contreparties. Le défi n'est pas le manque de données, mais la capacité à les transformer en un score de risque fiable, explicable et conforme aux exigences prudentielles.

Shift construit un moteur de scoring alternatif entraîné sur les signaux comportementaux du mobile money et de la télécom. Nous concevons plusieurs centaines de variables — récence, fréquence et montant des transactions, saisonnalité des revenus, stabilité de la localisation, densité du réseau social financier — nettoyées et validées par des pipelines reproductibles.

Le cœur du modèle repose sur du gradient boosting calibré, dont chaque décision est rendue transparente par les valeurs de SHAP : le chargé de crédit voit exactement quels facteurs poussent le score vers le haut ou le bas. Cette explicabilité est indispensable pour l'audit réglementaire et pour lutter contre les biais discriminatoires.

Nous livrons un score en temps réel via API, assorti d'un seuil d'octroi optimisé selon votre appétence au risque, d'une limite de crédit recommandée et d'une stratégie de montée en charge progressive du plafond selon le comportement de remboursement observé.