Cette étude de cas a illustré la manière dont un client d'Asie du Sud-Est a utilisé l'optimisation afin d'augmenter les soldes nets de retour à l'ordre de 2 %.  Ce client a fait face à des difficultés de gestion des créances irrécouvrables pour divers produits risquant d'entraîner de lourds arriérés. Dans le cadre de leur stratégie de recouvrement, par le biais de règles d'affaires, la banque a défini plusieurs périodes de délai en fonction des divers produits sécurisés et non sécurisés. Le solde existant a été utilisé en priorité pour déterminer quand contacter le client.

Alors qu'il s'agit là traditionnellement d'une dimension clé de nombreuses stratégies de recouvrement, le client a cherché à augmenter le degré de perfectionnement de sa stratégie actuelle. Par conséquent, l'enjeu consiste à permettre aux bons clients de régulariser leur situation par eux-mêmes tout en identifiant aussi rapidement que possible ceux moins susceptibles d'y parvenir afin de maximiser les redressements.

L'entreprise souhaitait maximiser ses soldes nets de retour à l'ordre tout en prenant en compte tous les facteurs niveau client et portefeuille afin de parvenir à la période de délai la plus judicieuse pour son recouvrement. Ce client a choisi de mettre en œuvre une nouvelle stratégie reposant sur la technologie Strategy Tree Optimization d'Experian afin de déterminer la période de délai la mieux adaptée pour chacun de ses clients.  L'optimisation a mis fin aux difficultés que cette banque rencontrait lorsqu'il s'agissait de décider de la période de délai à accorder en prenant en compte simultanément l'objectif de solde net de retour à l'ordre, les ressources de recouvrement disponibles et enfin l'éventail de périodes de délai potentielles pour déterminer la bonne décision pour les clients.  Ces décisions ont alors été décrites dans une arborescence fournie au client et présentant les avantages suivants :

• Augmentation des soldes nets de retour à l'ordre de 2 % sans augmentation des frais de recouvrement.
• 3 % d'augmentation des régularisations spontanées en accordant des périodes de délai optimales pour les prêts sécurisés et non sécurisés.
• Structure stratégique plus avancée permettant un contrôle et des corrections plus aisés.
• Mise en œuvre rapide et facile d'une arborescence dans les systèmes opérationnels occasionnant un impact informatique minimal.

Grâce à ce projet, Experian permet à l'entreprise d'élargir les opportunités à d'autres domaines décisionnels, tels que l'allocation DCA ou encore le deuxième recouvrement.

L'Optimisation est une technique mathématique de prise de décisions qui propose des stratégies arborescentes objectives s'appuyant sur les objectifs de l'entreprise et les contraintes inhérentes à l'organisation. Elle se définit comme la sélection et la mise à disposition de tous les moyens de communication permettant de maximiser certains indicateurs clés de performances de l'entreprise tout en satisfaisant toutes les contraintes opérationnelles.  Elle peut être utilisée tout au long du cycle de vie du crédit afin de résoudre diverses difficultés.  Des stratégies optimisées ont été mises en œuvre avec succès sur de nombreux sites client, étant donné les avantages liés à la monopolisation IT minimale et à la mise à disposition de stratégies plus performantes.

Pour chaque problème rencontré par l'entreprise, les besoins d'optimisation sont présentés précisément. L'objectif d'optimisation est de loin la clé de voûte la plus essentielle du cadre d'optimisation.  Par exemple, le client a-t-il pour priorité de maximiser ses profits ou de minimiser la dépréciation nette ? Les besoins d'optimisation comprennent à la fois les données et les modèles, éléments constitutifs de la solution d'optimisation. Selon le problème rencontré par l'entreprise, les décisions en cours d'optimisation évoluent, entraînant des changements dans les besoins de données et de modélisation.