Come l’inferenza sui rifiutati può migliorare il processo di erogazione creditizio

Come l’inferenza sui rifiutati può migliorare il processo di erogazione creditizio

Data

10 novembre 2015

Orario

14.30 – 15.00

Relatore

Lorenzo Quirini, Area Specialistici del Credito, Servizio Credit Services , Banca Monte dei Paschi di Siena 

Sintesi della presentazione

“Nel webinar si mostra come l’uso della reject inference può migliorare il processo decisionale di erogazione nell’ambito del credito al consumo.

A questo scopo si sviluppano tre elementi.

  1. In primo luogo si procede a costruire un modello multivariato che analizza due processi distinti: l’accettazione e il rimborso dei pagamenti. Mentre l'evento di accettazione è descritto dal solito esito binario, il comportamento del cliente è espresso in termini di una variabile casuale la cui aspettativa, valutata lungo la durata della transazione, sintetizza come il cliente rispetta i propri obblighi contrattuali. Scopo di tale modello, generalmente applicato nei casi in cui la decisione finale è condotta con l’ausilio dell’analista creditizio, è quello di estendere l’area sensibile ad una decisione completamente automatizzata.
  2. In secondo luogo, poiché il modello è costruito utilizzando i dati interni, si procede a stimare l’effetto ottenibile qualora l’azienda erogatrice possa conoscere il comportamento “effettivo” dei clienti respinti. Particolare attenzione è rivolta a quei clienti che pur non accettati dall’azienda, è possibile associare, in modo aggregato e su base statistica, un profilo di rimborso. Queste informazioni possono essere fornite da un terzo soggetto quale un Sistema di Informazione Creditizia. Nella nostra esperienza di credito al consumo, questo ruolo è stato assunto Experian con la quale si è concluso un progetto finalizzato alla verifica della bontà delle stime ottenute dal modello interno.
  3. I risultati della collaborazione, che costituiscono la terza sezione della presentazione, mostrano come utilizzare tali risultati, al fine di massimizzare la redditività di un portafoglio tenuto conto di opportuni vincoli (tasso di rifiuto, budget commerciale, percentuale di approfondimenti manuali)”.

Biografia

Lorenzo Quirini si è specializzato nell’ambito della gestione automatizzata dei processi creditizi e nella valutazione quantitativa della clientela (score ) nel comparto del credito al consumo.

Attualmente lavora in Banca Monte dei Paschi di Siena (Area Specialistici del Credito - Servizio Credit Services).

Dal 1999 a maggio 2015 ha prestato servizio in Consum.it in qualità di responsabile di Servizio/Unità/Staff.

Ha iniziato la sua attività lavorativa nel 1994 in Findomestic banca.

Ha sempre coniugato l’attività professionale con quella di approfondimento/ricerca, riuscendo a pubblicare i propri risultati sia su riviste internazionali (Journal of the Operational Research Society) che domestiche (Studi e Note di Economia).

Ha rappresentato, con continuità a partire dal 2007, temi specialistici attinenti la propria attività (processi dinamici, reject inference, catene di Markov, impatto rischio su redditività a vita intera, integrazione negli score di erogazione di variabili di contesto) nell’ambito del convegno internazionale “Credit Scoring and Credit Control” organizzato, con cadenza biennale dal Credit Research Center presso l’Università di Edimburgo.

Tale impegno è stato ritenuto meritevole, da parte della Giunta della Facoltà di Economia dell’Università di Firenze, di due distinte nomine a cultore della materia: “Teoria del Rischio e tecniche attuariali contro i danni” (2010) e in “Informatica per le assicurazioni” (2004). Completano i suoi studi un corso di perfezionamento in logica (1996) e la laurea in matematica, conseguita presso l’ateneo fiorentino nel 1993.

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