La loi de 2015 sur les petites entreprises, les entreprises et l’emploi a introduit de nouveaux principes de partage de données (CCDS) conçus pour faciliter un plus grand choix sur le marché des prêts commerciaux, en particulier pour les PME (entreprises dans ce cas avec un chiffre d’affaires inférieur à 25 millions de livres sterling). Pour ce faire, il a exigé des banques qu’elles partagent non seulement toutes leurs données de prêts, ce qui était auparavant volontaire selon les règles du SCOR (Steering Committee of Reciprocity), mais également des données récapitulatives du compte courant (CATO), sur une base mensuelle.
Pourquoi partager des données commerciales ?
Les réglementations CCDS visaient à créer des règles du jeu équitables pour les données. Le plan était de favoriser la concurrence et d’élargir le choix pour les PME en permettant aux organisations d’utiliser les données CATO si elles partageaient, en retour, leurs données de prêt avec les agences de référence en matière de crédit, même si elles ne disposent pas d’un produit de compte courant (qui restreint l’accès aux données CATO dans les prêts à la consommation).
Au sein des banques, ces données sont utilisées depuis de nombreuses années pour faciliter l’évaluation des risques et la fixation de limites, leur permettant de développer des modèles de notation puissants et des évaluations efficaces de l’accessibilité financière (basées sur les taux de perte), leur conférant ainsi un avantage concurrentiel considérable en matière de prêt.
Ces données sont désormais disponibles dans le cadre de la norme Bureau Commercial d’Experian traitement des données, elles peuvent donc être récupérées au moment de la demande ou par lots pour les clients existants.
En outre, ces données sont également ouvertes aux créanciers commerciaux qui ne sont pas des fournisseurs de services financiers, à condition qu’ils fournissent leurs données comptables au PCSRA commercial. Les données CATO fournissent une image approfondie et à jour d’une entreprise grâce à des instantanés mensuels des banques. Il comprend le chiffre d’affaires des crédits et des débits, les données de solde (haut, bas, moyen et fin de mois) ainsi que des détails sur les articles retournés et les jours dépassant les limites de découvert.
Les avantages d’une image détaillée
Cette image détaillée de la santé de leur trésorerie est utile de plusieurs manières :
- Les prêteurs peuvent créer des modèles de notation plus prédictifs. Ceux-ci sont présentés avec les deux nouveaux Experian Delphi commerciale génération 6 et les scores Delphi Cash Flow et les grandes améliorations des performances des cartes de pointage et de Gini.
- Les prêteurs peuvent créer des règles politiques pour affiner les décisions de notation. Exemples : aucun revenu pendant x mois, baisse des revenus, chiffre d’affaires débiteur supérieur au chiffre d’affaires créditeur, signes de tension dans les soldes, excédents et articles retournés.
- Les prêteurs peuvent calculer des limites abordables pour les PME.
Les banques utilisent depuis de nombreuses années les données CATO pour calculer automatiquement les limites de prêt de leurs clients, car elles fournissent une vue approfondie des flux de trésorerie des PME, y compris leurs revenus et dépenses probables, et donc leur capacité à s’endetter et ainsi à proposer avec succès des services professionnels. -limites actives à leurs clients. Ce succès est l’une des principales raisons pour lesquelles le gouvernement a rendu obligatoire la publication de ces données. Pour enrichir la vue des revenus et des flux de trésorerie de CATO, les données CAIS fournissent une vue détaillée des produits de crédit financier utilisés par une entreprise et comprennent des données sur les prêts, les découverts, le financement d’actifs, les cartes commerciales, les hypothèques commerciales, les télécommunications et les données d’acceptation de paiement. CAIS détient environ 150 milliards de livres sterling de dette commerciale active, principalement dans le segment des PME, fournissant des détails sur le type de facilité et son âge, les limites et les soldes, les arriérés éventuels, y compris l’historique, la durée et le remboursement mensuel, ainsi que des détails supplémentaires sur la carte. Cela nous permet de connaître le niveau d’endettement, le coût mensuel du service de la dette et la performance dans le respect de leurs obligations – ce qui est important à la fois pour calculer les limites abordables et pour évaluer les risques.
Pour calculer une limite abordable automatisée, les informations suivantes sont utilisées :
Revenu
Ce chiffre est tiré du CATO Credit Turnover (CTO). Cela fournit à la fois une vue annualisée mais également le chiffre d’affaires mensuel moyen des crédits de l’entreprise. Le CTO moyen peut être calculé après le topping et le tailing pour éliminer les fluctuations importantes et obtenir un revenu mensuel plus stable, mais cette approche peut avoir un impact négatif sur les entreprises saisonnières et celles dont le chiffre d’affaires est irrégulier.
Facteurs de risque et sectoriels
Cela permet d’appliquer des limites restreintes ou nulles aux entreprises à haut risque et des limites plus élevées pour celles à faible risque. La marge commerciale est utilisée parallèlement à la vision des risques pour aider à comprendre les flux de trésorerie disponibles pour rembourser la dette. Comprendre la marge commerciale est difficile car seuls les chiffres d’affaires créditeurs et débiteurs sont visibles sur le compte courant. Cependant, les données de Companies House sur les entreprises de plus de 10,2 millions de livres sterling fournissent des niveaux indicatifs d’EBITDA/bénéfice brut par secteur qui peuvent être utilisés pour définir des facteurs de marge sectoriels conservateurs afin d’alimenter les calculs d’accessibilité financière.
Dettes existantes
Ces informations proviennent du PCSRA (propre entreprise et autres prêteurs) et nous permettent de comprendre les obligations de remboursement actuelles et les niveaux d’endettement à court et à long terme.
Calculer les limites abordables
Ces données sont ensuite utilisées pour calculer les limites abordables. Deux approches principales peuvent être adoptées ici :
Plafond d’endettement global
Celui-ci utilise le chiffre d’affaires annuel du crédit et les facteurs de risque/marge pour fixer une limite globale non garantie abordable pour l’entreprise de laquelle la dette existante (solde à terme plus limites de découvert et de carte) est soustraite pour fournir une « limite totale nette de nouveaux emprunts ». Dans ce cadre, tout remboursement de dette sur les installations existantes doit être pris en compte. Avec cette approche, des plafonds peuvent être appliqués au total des nouveaux emprunts de crédit non garantis, réduisant ainsi la limite totale nette des nouveaux emprunts disponibles. Lorsqu’une entreprise a des engagements de prêt à long terme, comme une hypothèque commerciale, ou demande ce type de facilité, cette méthode n’est cependant pas idéale.
Plafond de remboursement mensuel
Celui-ci utilise le chiffre d’affaires mensuel moyen du crédit de l’entreprise, associé aux facteurs de risque/marge, pour fixer un montant de remboursement mensuel global abordable pour l’entreprise. De cela, le coût mensuel des engagements de crédit existants est soustrait pour créer une « nouvelle limite de remboursement mensuelle nette ». Dans le cadre de cette approche, une partie des limites de découvert et des cartes est généralement utilisée pour alimenter le coût mensuel des engagements de crédit existants. Ceci est différent des calculs de prêts à la consommation où une proportion du solde impayé est généralement utilisée. Encore une fois, les prêts sont éventuellement plafonnés pour le client/produit, etc., en fonction du risque, du produit et de l’exposition. Dans cette approche, les engagements de prêt à long terme tels que les prêts hypothécaires commerciaux sont pris en compte dans le calcul du remboursement initial.
Bien que l’utilisation des données CATO et CAIS offre de solides informations sur l’abordabilité d’une PME, d’autres méthodes d’évaluation sont disponibles, notamment l’utilisation de données de comptes bancaires catégorisées.
