Il credit scoring è un metodo statistico che consente di valutare l’affidabilità creditizia e la solvibilità di una determinata persona.
È sostanzialmente un’attività di valutazione del rischio di credito, sulla base del profilo di una persona, che nasconde però molti rischi di discriminazione.
Come funziona il credit scoring
Quando l’istituto di credito riceve una richiesta di finanziamento di qualsiasi tipo, procede preliminarmente ad acquisire una gran quantità di dati personali del cliente presso diverse banche dati, che possono essere pubbliche, come il Registro dei Protesti, o il sistema pubblico di Prevenzione, o private.
I dati acquisiti riguardano principalmente due categorie di informazioni:
- di tipo positivo, come informazioni sulla regolarità dei pagamenti di bollette o rate;
- di tipo negativo, come morosità, debiti, o mutui attivi.
Oltre a queste informazioni, il sistema acquisisce qualsiasi altro dato personale rilevante per procedere all’analisi tipica del credit scoring. Dati anagrafici e identificativi di vario tipo, attività economiche, dati patrimoniali, dati demografici, sesso, età, e molto altro.
Una volta ottenuti tutti i dati necessari si procede con la vera e propria attività di credit scoring. Molto spesso consiste in un’attività di profilazione a cui segue un processo decisionale automatizzato.
Il credit scoring è quindi un processo trifasico:
- acquisizione dei dati;
- creazione del profilo utente;
- decisione automatizzata.
La decisione dipende in gran parte dal profilo di rischio dell’utente. Questo viene valutato in modo automatico da software specifici, sulla base dei dati disponibili.
Spesso, il risultato di questa complessa analisi arriva agli schermi degli operatori dell’istituto di credito sotto forma di semplici valutazioni qualitative.
Credit scoring e Data driven
I modelli per il calcolo del credit scoring sono sempre stati data driven, con questo passaggio lo diventano ancora di più. Questo perché possono attingere a enormi quantità di dati di diversa tipologia rispetto ai precedenti.
Dati più attuali e funzionali allo sviluppo di ipotesi sul futuro maggiormente fondate, anche nel post Pandemia dove tutto sembra poco prevedibile.
In questa trasformazione del credit scoring non cambia solo il set informativo. Cambiano anche le logiche sottostanti e le metodologie utilizzate.
Metodologie che sfruttano il machine learning e l’intelligenza artificiale per cogliere pienamente il valore delle nuove informazioni raccolte e introdotte nei modelli.
Un ulteriore elemento di novità è stato introdotto negli ultimi anni, meno imprevisto della pandemia, ma che ha provocato una vera e propria rivoluzione nel mondo bancario: la PSD2.
Tale direttiva obbliga le banche a condividere le proprie API e i dati dei propri clienti, previo loro consenso, dando vita al fenomeno dell’open banking che rende il settore più aperto, competitivo, sicuro e data driven.
In tal senso, ad esempio, grazie all’opzione di account aggregation, le banche, in particolar modo, possono avere accesso alle informazioni su ciò che i loro clienti fanno su tutti i loro conto correnti anche se di diversi istituti bancari.
Questo significa passare da una visione parziale a una completa. Un vantaggio notevole soprattutto per realtà come le fintech o le banche on line spesso detentrici di conti secondari, che grazie all’open banking si trovano in possesso di una ben maggiore quantità di dati rispetto a prima. Questo gli permette di tracciare profili e classificare i propri clienti.
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Vantaggi della gestione del rischio data driven
Al di là della dimensione del proprio business, il fatto di poter contare su un credit scoring attendibile e preciso porta innumerevoli vantaggi che giustificano lo sforzo tecnologico e organizzativo richiesto per sposare la via dell’innovazione, abbandonando vecchi modelli che da tempo ci hanno accompagnato.
Ecco i principali.
- Riduzione del time-to-market. Grazie a un processo più snello ed efficiente la “nuova” gestione del rischio permette di fornire risposte in tempi brevi al cliente. Ossia colui che richiede una valutazione legata all’erogazione del credito. Sarà quindi possibile far avanzare le procedure più celermente.
- Migliore valutazione della controparte. Utilizzando un set informativo più ampio e ricco con dei dati “freschi”, si ottiene una segmentazione dei profili di rischio molto più precisa. Un vantaggio sia per la banca che per il cliente stesso.
- Ampliamento del business. Basandosi su questi modelli innovativi, possono essere sviluppati nuovi e specifici prodotti come instant lending, peer to peer lending, etc.
- Risparmio sui costi di data providing. Questa valutazione con modelli innovativi avanzati serve per identificare subito i soggetti “best” e “worst”. Serve inoltre per investire in data-providing solo per quelli che richiedono davvero un approfondimento.
Il ruolo di AI nel modello data-driven
Nel percorso verso una finanza guidata dai dati, l’Intelligenza Artificiale ha un ruolo da protagonista.
La sua capacità nativa di elaborare immense quantità di dati rilevando pattern invisibili alle osservazioni manuali e anticipando comportamenti futuri ha un valore inestimabile in questo settore, che infatti sta adottando metodologie di AI in diversi ambiti.
Asset & Investment Management
L’AI può indirizzare le decisioni di investimento attraverso l’analisi e la correlazione di grandi volumi e varietà di dati, migliorando gli esiti di tutte le operazioni.
Automazione dei processi di back office
L’AI consente agli operatori finanziari di andare oltre l’automazione dei processi ripetitivi e rule-based. Grazie a tecnologie come IPA (Intelligent Process Automation) o approcci di Hyperautomation, l’azienda può fare un passo avanti enorme verso l’automazione smart.
Soluzioni antifrode
L’analisi in tempo reale di svariate fonti permette agli algoritmi di AI di rilevare pattern, comportamenti e segnali sospetti, anche sconosciuti fino a quel momento.
Questo è alla base dei sistemi antifrode moderni, che oltre a una maggior precisione sono in grado di ridurre progressivamente la quota di falsi positivi, principale criticità dei sistemi rule-based. L’obiettivo è coniugare la sicurezza dell’operatore (e del cliente) con la migliore customer experience possibile.
Conversational Banking e Robo Advisor
L’ecosistema finanziario è stato uno dei primi a utilizzare i virtual agent per la relazione con il cliente (caso di rilevanza mondiale fu Erica, il Virtual Financial Assistant di Bank of America).
Oggi, tecnologie di Conversational AI (NLP, NLU, Machine Learning) sono adottate da quasi tutti gli operatori al fine di ottimizzare l’efficienza dei processi, ridurre i tempi di attesa e migliorare l’esperienza complessiva.
La capacità dell’Intelligenza Artificiale di migliorare progressivamente le performance e di fornire un servizio personalizzato sono alla base di un’adozione in costante crescita. Oggi, i bot si spingono fino a raccomandazioni personalizzate sugli investimenti (Robo Advisor), in funzione degli obiettivi e della propensione al rischio soggettiva.
Credit scoring innovativo
Grazie all’intelligenza artificiale, le banche e gli altri operatori possono adottare un nuovo approccio al credit scoring e, più in generale, al risk management.
Rispetto a un tempo, non aumentano solo la quantità e la varietà di informazioni, ma anche le logiche decisionali, che si basano sui segnali evidenziati dall’AI.
Credit scoring e intelligenza Artificiale: come prevenire il rischio di credito
L’intelligenza artificiale è 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.
In che modo? 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.
Dall’altra parte banche e istituti di credito hanno quotidianamente bisogno di un’analisi del rischio finanziario sempre più accurata e valida.
Analisi 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.
Credit Scoring e AI: vantaggi
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.
Conclusioni
La robotica alimentata dall’Intelligenza Artificiale 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).
Non solo! 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.
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