Solutions alimentées par l’IA : Comment les migrants surmontent les barrières de transport aux États-Unis

Le système de notation de crédit aux États-Unis n’est pas seulement utilisé dans les banques et les grandes entreprises, mais évalue également la solvabilité de chaque résident dans tous les aspects de leur vie quotidienne. Cependant, ce système discrimine également contre de grands groupes de la population, en particulier les migrants.

Pour les migrants et les réfugiés politiques, il est extrêmement difficile de trouver un emploi officiel sans les papiers nécessaires et une vérification de crédit aux États-Unis. Selon les lois sur l’immigration, les demandeurs d’asile ne sont pas autorisés à travailler officiellement pendant les 180 premiers jours suivant le dépôt de leur demande. Cette barrière bureaucratique a conduit à une augmentation du travail à bas salaire dans le secteur de la livraison de nourriture.

Combien de migrants font face à des défis aux États-Unis

En 2022, l’Institut des politiques de migration a signalé 46,2 millions de migrants légaux aux États-Unis. Un autre ~9M sont sans papiers. New York accueille seul des dizaines de milliers de nouveaux arrivants chaque année, avec des chiffres en augmentation significative depuis le printemps 2022, avec plus de 118 000 migrants, principalement d’Amérique latine et des Caraïbes, ayant traversé la frontière États-Unis-Mexique, selon le Conseil des relations étrangères.

De nombreux migrants se tournent vers le secteur de la livraison parce qu’il offre plus d’opportunités d’emploi dans leur situation. La popularité de cet emploi a augmenté pendant la pandémie de COVID-19, en particulier pendant les confinements stricts.

Pourquoi les migrants font face à des limitations de transport

Travailler dans un emploi de livraison dans une grande ville est impossible sans transport personnel. Les migrants ne peuvent pas contracter des prêts pour un vélo électrique ou similaire en raison de leur manque d’historique de crédit et de documents nécessaires, ce qui les empêche également de s’inscrire à un scooter ou à une voiture.

Le coût d’un vélo électrique commence à 2 000 $. Alors que les modèles rénovés sont disponibles pour environ la moitié du prix des nouveaux, il s’agit toujours d’un montant important pour les migrants à faible revenu. Les vélos électriques moins chers de Chine s’usent rapidement et nécessitent des réparations qui peuvent dépasser le coût initial d’achat.

Le problème des vélos électriques de mauvaise qualité

Un autre problème avec le transport bon marché est l’utilisation de batteries au lithium-ion de mauvaise qualité dans les vélos électriques et les trottinettes, qui sont devenues une cause majeure d’incendies à New York. Le manque de réglementation et d’infrastructures de soutien a transformé ce problème en une grave préoccupation de sécurité publique.

En seulement les deux premiers mois de cette année, New York a connu plus d’incendies causés par des véhicules à batterie que pendant tout l’année 2019. Cela a conduit à des réglementations plus strictes sur le marché des vélos électriques et leur certification. Assurer l’accès à un transport électrique sûr est devenu un problème social urgent.

Comment la technologie de l’IA résout ce problème

Certains services de location de vélos électriques pour les coursiers aux États-Unis se démarquent. La plupart des travailleurs de livraison sont des immigrants sans historique de crédit, ce qui limite leur accès à un transport sûr et abordable. Une solution potentielle consiste à développer un système de notation propriétaire qui rend le transport électrique coûteux accessible aux coursiers.

Au lieu de s’appuyer sur un numéro de sécurité sociale standard, une preuve d’adresse et d’autres méthodes de vérification d’identité traditionnelles, une vérification à deux facteurs peut être utilisée, basée sur :

1. Les informations client provenant de sources externes.
2. Les prévisions basées sur les données et le comportement des utilisateurs précédents.

Une fois que le client s’abonne au service, l’analyse du système détermine sa solvabilité et si elle est susceptible de rencontrer des difficultés de paiement. Pour ce développement, des données statistiques provenant de plus de 10 000 individus ont été utilisées pour créer un modèle économétrique avec plus de 50 points de données.

L’algorithme décide si le service de location peut être fourni à la personne en question et si un dépôt est requis. En cas de rejet, le service propose des alternatives, telles que passer par un partenaire de crédit ou acheter un vélo. Pour les clients approuvés, le système détermine également le type de transaction : location-vente, location mensuelle ou location hebdomadaire.

L’automatisation de ces processus s’est avérée efficace : sur deux ans, moins de 3 % des vélos ont été volés à l’entreprise qui dessert 8 500 utilisateurs. Selon Bicycle Habit, environ 15 000 vélos sont volés chaque année à New York.

Technologies de l’IA pour analyser les clients sans score de crédit

Ce qui suit présente les étapes de mise en œuvre de l’analyse « sans score de crédit ».

Développement d’un système de notation propriétaire

Sur la base de l’analyse de la base de données client, les sociétés de location de vélos électriques créent leurs propres systèmes de notation pour évaluer la fiabilité financière sur la base de plus de 50 paramètres, y compris des paramètres non financiers. Ce modèle apprend en continu, s’adaptant au comportement des clients actuels et passés. Les paramètres peuvent être ajustés, permettant des conditions de notation plus complexes ou simplifiées. Ce produit est conçu pour les entreprises qui travaillent avec des clients incapables de présenter l’ensemble standard de documents juridiques généralement requis par les services aux États-Unis.

Un exemple simple d’analyse de données

Si une base de données montre qu’un client potentiel a plusieurs numéros de téléphone ou adresses qui changent tous les deux mois, cela peut indiquer qu’il les change pour éviter de payer les factures. Cela sera signalé par le système, mais la décision finale sera basée sur des facteurs supplémentaires.

Qu’est-ce que le système de notation non conventionnel vérifie encore ?

Un tel système examine également les indicateurs financiers conventionnels, tels que l’historique de faillites ou d’expulsions. Dans de tels cas, il prend en compte des facteurs tels que le moment de la procédure de faillite du client. Les décisions sont ensuite prises au cas par cas.

Si un client potentiel a plus de 10 adresses IP différentes, cela suggère qu’il utilise probablement une connexion Internet gratuite ou partagée. Le système vérifie la résidence du client et l’emplacement de paiement par adresse IP – si elles sont éloignées, il y a une forte probabilité de fraude.

Stripe, un système de paiement en ligne américain, peut être utilisé pour vérifier si la méthode de paiement de l’acheteur a été signalée comme frauduleuse par les détaillants précédents. Cela aide à identifier la fraude si un client prétend être quelqu’un d’autre.

Les processus d’intégration et de notation sont entièrement automatisés grâce à la technologie de reconnaissance faciale et de vérification de documents pour minimiser la fraude.

Simplification et sécurité pour les publics cibles à faible revenu

Il existe plusieurs fonctions auxiliaires intégrées dans le logiciel personnalisé :

• Suivi en temps réel des vélos électriques.
• Désactivation des composants électroniques.
• Système d’alarme et verrouillage de roue à distance.
• Alertes automatiques basées sur les données collectées sur le vélo (par exemple, trajets dans des zones restreintes, franchissement non autorisé de la frontière de l’État, absence prolongée du signal GPS).

L’automatisation du processus de notation augmente considérablement le taux de conversion du service, car les clients sont informés à l’avance des documents requis et de ce à quoi s’attendre pendant la phase de prise de décision. Cela permet de terminer l’ensemble du processus de vérification en quelques minutes en ligne, en évitant les situations où quelqu’un se présente sans préparation, ayant oublié les documents nécessaires ou étant incapable de fournir le dépôt requis.

Grâce à l’automatisation, le service peut prendre des décisions instantanées, accélérant le processus d’intégration. En conséquence, le temps entre l’inscription et la réception du véhicule a diminué de 60 à 15 minutes, et le personnel ne gaspille plus de temps avec ceux qui n’ont pas réussi l’intégration.

Autres technologies utilisées par les services de location

Ces technologies sont utilisées par tous les principaux services de location en Amérique, y compris Whizz, Joco et Zoomo. Les différences résident dans leurs exigences ; par exemple, Zoomo demande une pièce d’identité et une preuve de résidence comme deuxième document. Récemment, ils ont annoncé l’élimination des vérifications de casier judiciaire, mais leur processus d’intégration et de notation implique toujours un traitement manuel, obligeant les clients à envoyer leurs documents par la poste. Whizz et Joco sont en avance sur la concurrence ici, ayant automatisé le processus en utilisant des fournisseurs de vérification en ligne.

Joco atténue les risques différemment en permettant aux clients d’utiliser le transport électrique pendant six heures, après lesquelles le vélo doit être retourné à la station de recharge. Cela signifie que les utilisateurs ne peuvent pas l’emporter chez eux et qu’il existe une limite de temps.

Résumé

La technologie ne simplifie pas seulement la vie, mais, grâce à un modèle de notation non conventionnel, améliore la sécurité de l’utilisation des vélos électriques et remédie aux inégalités parmi les travailleurs de livraison. Ainsi, on peut dire que la technologie tend la main à ceux qui se trouvent dans des situations de vie difficiles, même à ceux qui n’ont pas de score de crédit.