WeShareBonds, la plateforme de prêt aux PME, s’appuie sur l’intelligence artificielle pour lancer la première offre de crédit 100% automatisée. L’objectif ? Permettre aux dirigeants de PME en recherche de financement d’avoir une première réponse en quelques minutes. Découvrir l'infographie.
Selon une étude menée par ING en 2017, près de 7 dirigeants sur 10 soulignent la perte de temps inhérente à une demande de crédit auprès de leur agence bancaire. En effet, il leur faut patienter en moyenne entre 1 et 3 mois pour obtenir une réponse à leur demande de financement. C’est pour répondre à ce souci que WeShareBonds a développé une technologie lui permettant d’automatiser l’analyse crédit sur sa plateforme. Pour l’entrepreneur, l’avantage est palpable : il lui suffit de répondre au questionnaire en ligne de WeShareBonds et de soumettre son numéro SIREN, le montant recherché, la durée souhaitée du crédit et le type de besoin (croissance, BFR, recrutement, etc.). Il obtient alors une réponse quasi immédiate, avec une proposition de montant, de durée, et de taux d’intérêt. Si la demande de financement n’est pas adaptée ou pas réalisable, la plateforme peut proposer un crédit alternatif ou diriger la demande vers des partenaires.
Il s’agit donc d’un gain de temps considérable, d’autant plus qu’en cas de réponse positive, l’équipe d’analyse crédit de WeShareBonds est alertée en temps réel et peut contacter le dirigeant d’entreprise (avec l’accord de celui-ci). Une seconde analyse plus poussée permettra ensuite à la PME d’obtenir une réponse définitive en quelques jours.
Pour mieux servir les entrepreneurs sur sa plateforme, WeShareBonds a, une nouvelle fois, enrichi son infrastructure technologique. Au cœur de l’offre, une analyse par un processus d’intelligence artificielle de toutes les informations disponibles sur la société, à partir de bases de données financières, de données publiques telles que celles de la Banque de France, et de l'historique de l'ensemble des données financières sectorielles accumulées depuis l’apparition du crowdlending en France.
En effet, une fois que le dirigeant a renseigné les différentes informations relatives à son entreprise et à sa demande de crédit, le processus va récupérer toutes les données liées à l’entreprise grâce à son identifiant unique (numéro de SIREN) en moins de 30 secondes.
Ce processus peut générer 800 données comptables, une centaine de données extra-comptables agrégées et jusqu’à 10 ans d’historique sur l’entreprise. L’analyse des bases de données financières permet de calculer automatiquement plusieurs dizaines de ratios financiers sur les comptes de la société pour chaque exercice comptable en agrégeant les données téléchargées. Ces différents ratios évaluent la solidité de la PME en mesurant certains facteurs tels que la rentabilité, le cash-flow, la solvabilité et la capacité d'endettement.
Après avoir récupéré l’identifiant sectoriel de l’entreprise (code NAF - Nomenclature d’Activités Françaises), l'intelligence artificielle positionne la société et ses ratios par rapport à plus de 8000 quartiles publiés par la Banque de France. En combinant ces données, WeShareBonds attribue une pondération à chaque ratio, et détermine ainsi un score global utilisé pour fixer le niveau de risque – et donc le taux d’intérêt.
Dernière étape, WeShareBonds calcule la capacité d'endettement additionnelle de l’entreprise compte tenu de son endettement actuel et de sa génération de cash-flow. Trois scénarios sont alors possibles :
L’entreprise peut dès lors découvrir quasi instantanément une proposition indicative de financement, qui pourra être ensuite rapidement confirmée par l’équipe d’analystes de WeShareBonds.
Publication originale de le 03 April 2018 mise à jour le 01 December 2022
Investissements immobilier et PME
