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Sur le marché des prêts non performants, de nouveaux acteurs émergent et méritent l’attention de tous les opérateurs. Il s’agit des Stage 2, des crédits qui présentent une augmentation significative du risque, mais sans preuve objective de dépréciation. Il s’agit donc, à toutes fins utiles, de crédits “vivants”, qui ont de bonnes chances d’être ramenés dans un contexte vertueux, à condition d’être interceptés à temps, suivis et gérés efficacement.
Selon le dernier rapport de Pwc sur le marché italien des Npe (expositions non performantes), le stock de prêts de phase 2 en Italie a augmenté de plus de 25 % au cours des cinq dernières années, atteignant 211 milliards d’euros en juin 2023. L’Italie se classe troisième en Europe en termes d’ampleur du phénomène, après la France (435 milliards d’euros) et l’Allemagne (212 milliards d’euros), mais elle est en tête du classement en termes d’incidence de ces prêts sur le portefeuille de prêts total : 11 %, contre une moyenne d’environ 9 % pour les banques européennes.
Les risques semblent sous contrôle
Il convient de rappeler un autre chiffre du même rapport : entre 2020 et 2023, plus de 340 milliards d’euros de prêts avec garanties publiques ont été décaissés en Italie, générant un stock de prêts d’environ 230 milliards d’euros (en juin 2023). Ces prêts ont, dans une large mesure, bénéficié d’une période de préamortissement (17 mois en moyenne), qui a maintenant généralement pris fin. Ce n’est pas un hasard si, avec le début du remboursement du capital, il y a eu une augmentation du taux de défaillance des prêts correspondants, qui reste toujours plus élevé que celui des entreprises qui n’ont pas eu recours aux garanties de l’État (2,1 % contre 1,1 % ; données de juin 2023).
Le sentiment est que le risque est sous contrôle, grâce à l’impressionnant processus de désendettement, c’est-à-dire la réduction du niveau d’endettement des institutions financières, orchestré par les banques nationales depuis 2015. Cependant, ces crédits requièrent une attention particulière. Éviter une nouvelle détérioration permet en effet de réduire l’impact sur le prêteur en termes de couverture plus élevée (et coûteuse) et d’autres effets financiers en cas de classification en phase 3, c’est-à-dire Utp (Unlikely to pay) et Npl (Non performing loans). Les prêts au stade 2 peuvent donc représenter uneune opportunité pour de nombreux acteurs qui se concentrent actuellement sur la gestion des prêts douteux.. Compte tenu de ces considérations, il est nécessaire de définir une approche pour surveiller les prêts de stade 2 et de définir des mécanismes correctifs rapides en cas de signes de détérioration. Malgré leur importance croissante, il n’existe actuellement aucune stratégie de gestion axée sur ce segment de marché. La technologie est donc essentielle pour mettre en œuvre un processus basé sur la valorisation des alertes précoces.
Comment gérer les crédits de phase 2
Une stratégie efficace de suivi et de gestion des crédits de l’étape 2 repose sur quatre piliers.
Premièrement, donnéesqui constituent le cœur de cette approche. Il est nécessaire d’élargir l’ensemble des informations, en les intégrant aux positions du client auprès d’autres intermédiaires, et en recourant également à des sources externes, qui permettent une comparaison avec des situations similaires, afin de rendre les mécanismes de prévention plus efficaces, grâce à une analyse globale de la situation du crédit. Il s’agit ensuite de Kpi (indicateurs clés de performance). L’étude et l’affinement des mesures de détection sont en effet essentiels pour intercepter les situations potentiellement critiques. En ce sens, la définition d’indicateurs aussi spécifiques que possible – en référence au secteur et à la branche d’activité de l’entreprise – permet de distinguer les situations idiosyncrasiques, relatives à un client individuel, des dynamiques de marché plus générales.
Suivi est un autre pilier fondamental et doit refléter une approche proactive qui examine les tendances des contreparties. L’objectif est d’identifier immédiatement les signes éventuels de détérioration, afin de pouvoir intervenir en temps utile, en définissant les mécanismes correctifs appropriés pour chaque situation.
Enfin, modèles prédictifs qui, au moyen d’algorithmes d’intelligence artificielle et de systèmes d’apprentissage automatique, analysent le capital d’informations pour orienter les stratégies de gestion les plus correctes en fonction du type de client. ()
*dg Rad Informatica, Dedagroup
Christian Grolier est un rédacteur sport très passionné. Écrire à propos des sports qu‘il adore et partager ses informations avec les lecteurs lui procure une immense satisfaction. En dehors de son travail, il s‘adonne à de nombreuses activités sportives. Il fait de la randonnée, du vélo et de la natation. Il est également un grand fan de football. Christian a également un grand intérêt pour le tennis et les jeux vidéo sportifs.
