Aucune entreprise commerciale ne peut aujourd’hui vraiment se permettre de refuser les achats à crédit. Or, contrairement à un prêt bancaire où l’établissement peut diligenter une enquête pour établir la solvabilité ou non d’un emprunteur, l’entreprise doit décider immédiatement s’il accorde ou non l’achat à crédit. Les fintechs proposant des micro-crédits se retrouvent dans la même situation. Ne pas aggraver la situation des ménages Contrairement aux établissements bancaires, les fintechs qui font des micro-crédits leur principale activité ne disposent pas des outils adéquats pour évaluer la solvabilité de leur client. Or, savoir si celui-ci est en mesure de rembourser son emprunt est primordial pour les nouveaux acteurs du secteur financier. Pendant longtemps, les dirigeants de fintechs en France ont appelé de leurs vœux la tenue d’un registre répertoriant le passif de tout un chacun en matière de crédits et permettant de savoir, entre autres, si l’emprunteur a été capable de rembourser les prêts qu’il a contractés auparavant. Pour le moment, l’idée a été rejetée et les fintechs doivent user d’autres moyens pour s’assurer de la solvabilité d’un emprunteur. Le plus gros risque est d’accorder un crédit à un client qui est déjà en train de se débattre avec une dette conséquente et de le plonger définitivement dans le surendettement. Le registre, s’il venait à voir le jour, pourrait par exemple servir de sonnette d’alarme à l’organisme prêteur en mentionnant que l’emprunteur a déjà eu recours à un rachat de crédit ou à un regroupement de crédits pour alléger sa charge. En pareil cas, lui accorder un nouveau prêt pourrait lui être préjudiciable, voire fatal. L’open banking à la rescousse Important Grâce au concept de l’open banking, les fintechs ont déjà une base sur laquelle élaborer leur algorithme. Même si elles sont incomplètes, les données bancaires communiquées dans le cadre de ce système donnent un aperçu plus ou moins fidèle de la santé financière de la personne concernée. Il revient après aux fintechs d’exploiter au mieux ces renseignements et de développer un algorithme qui serait le plus indulgent et le plus équitable possible.