Prevenire il rischio di credito si può, con intelligenza. Anche quella artificiale.

Può l’Intelligenza Artificiale essere al servizio della gestione del credito e dei rischi ad esso connessi? La risposta è sì. Una delle forme più avanzate del progresso scientifico oggi può essere un valido aiuto per il sistema finanziario, accostandosi a pieno titolo all’intelligenza umana, aiutando le imprese a sviluppare processi di credit policy che garantiscano efficienza nella tutela della liquidità aziendale. E sia dal lato delle banche, sia da quello delle imprese. Governare l’intero processo di prevenzione del rischio richiede d’altronde una tecnologia avanzata, processi complessi e una miriade di dati non sempre facili da assemblare. E l’Intelligenza Artificiale è proprio lo strumento che può sopperire a tali necessità.

I vantaggi dell’Intelligenza Artificiale applicata al business

D’altronde, sofferenze e crediti incagliati sono i fardelli che schiacciano ancora il sistema finanziario italiano. Questo per quanto riguarda, per esempio, il mondo del credito. Sotto l’etichetta di NPE (Non Performing Exposures), termine che racchiude sia i crediti inesigibili (NPL) sia le probabili inadempienze (UTP), si nascondono miliardi di euro di prestiti di vario genere, dal credito al consumo a quello aziendale, la cui riscossione è dubbia. A causa dell'emergenza Covid, dopo un'iniziale discesa il volume di questi crediti sembra destinato a risalire. Dall’altra parte banche e istituti di credito hanno quotidianamente bisogno di un’analisi del rischio finanziario sempre più accurata e valida, integrata alle informazioni aziendali ed implementata all'interno dei sistemi gestionali, per percepire i potenziali rischi di un cliente e per aprire nuove opportunità attraverso l’individuazione di nuovi target di mercato.

A fronte di un iniziale investimento economico e formativo, l’integrazione del machine learning all’interno dei processi aziendali offre molteplici vantaggi: velocità dell’elaborazione, efficacia degli algoritmi, scalabilità dei processi, affidabilità dei dati, capacità adattive, tempestività nel captare in anticipo le situazioni di rischio potenziale. 

Insomma, l’Intelligenza Artificiale può dare una mano nel processo decisionale e nella gestione del rischio fornendo tutta una serie di dati rilevanti e aggiornati in tempo reale, in alcuni casi individuando anche dei segnali deboli che sono la prima avvisaglia di qualche cambiamento. Il Codice della Crisi e dell’Insolvenza ha introdotto sistemi di allerta in grado di cogliere i segnali anticipatori della crisi, per affidare tempestivamente l’impresa alle cure di esperti oppure per conoscere per tempo i rischi di un partner. In questo modo il regolatore indica la strada nello sviluppo di indicatori e nell'adozione di adeguati assetti organizzativi
Imprenditori, amministratori e organi di controllo aziendali, quindi, si devono dotare per tempo degli strumenti predittivi in grado di cogliere quei segnali. In altre parole, esercitare il credit management per capire con un certo anticipo se, per esempio, un certo cliente pagherà e sarà in grado di assolvere ai propri impegni. Si parla quindi di software sofisticati, che possono arrivare a prevedere il default delle imprese con l’utilizzo di Intelligenza Artificiale e modelli, per l’appunto, di machine learning in cui un software impara sempre di più a prevenire la possibile insolvenza.

 

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Con il machine learning le macchine operano e imparano in autonomia

Il machine learning permette di insegnare ai computer ad analizzare i dati, imparare da essi e fare una previsione sui nuovi dati e dunque elaborare un’analisi di rischio del credito, migliorando i propri algoritmi predittivi nel corso del tempo. E così, piuttosto che codificare manualmente una serie specifica di istruzioni per eseguire una determinata attività, l’Intelligenza Artificiale viene addestrata utilizzando grandi quantità di informazioni per imparare come eseguire i propri compiti. Fondamentale è in questi casi operare a partire da dati di qualità: disporre di database validi, completi e aggiornati consente agli algoritmi della macchina di lavorare correttamente per captare i segnali deboli e trovare le correlazioni nascoste tra i dati.

Una volta individuato il rischio, allora può intervenire la mano dell’uomo. Facciamo un esempio di come si può applicare l’Intelligenza Artificiale: il credit score o punteggio di credito, cioè l'espressione numerica che rappresenta l'affidabilità creditizia di un individuo o degli individui, che si basa su un'analisi di livello dei file di credito di una persona.

I volumi di dati da analizzare continuano a espandersi in modo esponenziale, anche grazie alla moltiplicazione delle fonti e dei touch point che permettono di raccogliere gli input necessari a delineare i fattori di rischio del business. Se da una parte tutto ciò si traduce in una maggiore accuratezza dell'analisi del rischio, dall'altra comporta un aumento della complessità dell'ecosistema da gestire e monitorare. Ecco perché oggi l'automazione basata su Intelligenza Artificiale e il machine learning non rappresenta un'opzione ma un approccio indispensabile per qualsiasi risk manager che voglia dormire sonni tranquilli.

L’IA non sostituisce l’intelligenza umana, ma la potenzia

Perché, anche mettendo insieme una task force dedicata e una serie di strumenti di analisi di rischio all'avanguardia, infatti, il lavoro di raccolta, scrematura e inserimento dei dati richiede tempi estremamente lunghi ed è fisiologicamente soggetto a errori umani. Tempi ed errori che risultano sempre più inadeguati alle esigenze del business – che deve potersi muovere con agilità tra opportunità di mercato e situazioni potenzialmente dannose – e ai dettami della compliance normativa, specie in settori caratterizzati da regolamentazioni stringenti. E qui entrano in gioco le aziende che forniscono piattaforme di business information e di controllo del rischio, basate sull’Intelligenza Artificiale: veri e propri software ‘pensanti’ che servono a prevenire il rischio di credito.

 

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D’altronde la robotica alimentata dall'Intelligenza Artificiale non solo si rivela davvero efficiente quando si tratta di automatizzare attività a basso valore aggiunto (come per esempio quelle relative all'immissione dei dati nei sistemi di elaborazione), ma genera sostanziali benefici anche sul piano qualitativo, rendendo più efficaci, più precise e più rapide pure le operazioni di analisi del rischio, oltre che quelle di mero data entry. Questo grazie alla capacità delle soluzioni di machine learning di auto-apprendere pattern e identificare ricorrenze ed eccezioni durante l'esecuzione stessa di ciascun compito, affinando la selezione delle informazioni più rilevanti ai fini del risk assessment e promuovendo le procedure che riducono i tempi di raccolta, lavorazione e condivisione delle informazioni.

Antiriciclaggio, marketing, processi di rating e early warning più efficienti grazie alle tecnologie intelligenti

Tutto ciò si traduce nel vero, inestimabile vantaggio che generano le soluzioni di robotica. Le piattaforme basate sull'Intelligenza Artificiale consentono di ottenere i risultati di nuovi cicli di analisi in tempi sempre più contenuti. Diventa così possibile porre quesiti e ricevere risposte tempestive anche rispetto a tematiche assai complesse – si pensi a quelle che riguardano l'ambito bancario, o alle dinamiche del settore assicurativo – nel giro di poche ore. Dall’altra parte, un’azienda che si dota di tale tecnologia può capire la solvibilità dei suoi clienti. 
Insomma, Un salto evolutivo che di fatto rivoluziona la natura delle attività di risk management: da semplice strumento di controllo e verifica della compliance ad alleato strategico nell'elaborazione di business plan affidabili in scenari ad alto tasso di rischio.

 


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