I modelli predittivi di ultima generazione contribuiscono a rendere le valutazioni più accurate e a prevenire le insolvenze, a patto di operare all’interno di un solido framework di governance.
Le soluzioni di Credit Risk, Analytics and Consulting di Experian mettono a disposizione degli istituti finanziari dati, analytics e modelli avanzati in grado di assicurare la piena conformità normativa e l’opportuna accuratezza. Le aziende possono così massimizzare l’esperienza complessiva offerta al cliente.
Come l’AI supporta il credit risk management
L’intelligenza artificiale supporta gli istituti finanziari lungo l’intero ciclo di vita del finanziamento. L’impiego di modelli predittivi consente infatti di migliorare l’accuratezza delle analisi e l’efficienza dei processi, vediamo come.
Credit scoring, early warning, default prediction e segmentazione del rischio
Come si usa l’AI nel credit risk management? I modelli predittivi basati sull’intelligenza artificiale trovano applicazione soprattutto nei seguenti ambiti:
- credit scoring: l’AI integra dati tradizionali e, laddove disponibili, informazioni aggiuntive per supportare una valutazione più completa del profilo di rischio del richiedente;
- early warning: l’intelligenza artificiale potenzia gli EWS (Early Warning Systems), sistemi pensati per anticipare le situazioni di crisi, utili per evitare un’irreversibilità degli effetti finanziari;
- default prediction: i modelli stimano la probabilità di default del richiedente, fornendo un indicatore utile per valutare la capacità di rimborso e adottare strategie di gestione del rischio maggiormente consapevoli.
- segmentazione del rischio: gli strumenti di analytics contribuiscono a classificare il portafoglio in gruppi omogenei sulla base delle caratteristiche di rischio, facilitando il monitoraggio delle esposizioni, l’individuazione delle aree più critiche e la definizione di interventi mirati.
Prevenzione frodi, gestione portafoglio e strategie di collection
L’intelligenza artificiale è uno strumento in grado di coadiuvare gli istituti finanziari anche nelle fasi successive alla concessione del credito, in particolare in questi aspetti:
- prevenzione di frodi e furti d’identità: l’intelligenza artificiale è in grado di analizzare dati, comportamenti e anomalie per individuare schemi riconducibili a possibili tentativi di frode o furto d’identità, supportando i processi di verifica delle operazioni;
- gestione del portafoglio creditizio: i modelli predittivi consentono di monitorare l’evoluzione del portafoglio, segmentare le esposizioni sulla base del rischio e individuare le posizioni che richiedono un livello di attenzione maggiore, favorendo una gestione più dinamica del rischio;
- strategie di collection: l’analisi predittiva contribuisce a definire strategie di collection differenziate in funzione delle caratteristiche delle singole posizioni, implementando la pianificazione delle attività di recupero crediti e la definizione delle priorità di intervento.
Perché l’AI abilita un credito più responsabile
L’impiego dell’intelligenza artificiale nel credit risk va oltre la semplice automazione e velocizzazione delle analisi.
Quando i modelli predittivi vengono integrati all’interno di processi strutturati e sottoposti a una supervisione adeguata, contribuiscono a rendere la gestione del credito più responsabile, sostenibile e orientata alla prevenzione del rischio. Entriamo più nel concreto.
Intercettare segnali di difficoltà prima del default
Uno dei principali vantaggi dei modelli predittivi consiste nella capacità di individuare con anticipo i segnali che possono indicare un progressivo deterioramento della posizione creditizia.
L’analisi continuativa dei dati consente infatti di rilevare variazioni nei comportamenti e negli indicatori di rischio, offrendo agli istituti finanziari elementi utili per intervenire prima che la situazione evolva in un’insolvenza conclamata.
Migliorare decisioni di concessione e sostenibilità del credito
L’intelligenza artificiale aiuta a ottenere decisioni di concessione del credito più informate, grazie alla capacità di elaborare grandi quantità di dati aggiornati in tempo reale: è quindi efficace per affinare la valutazione del profilo di rischio del richiedente.
Ciò favorisce un’allocazione del credito maggiormente coerente con la capacità di rimborso del cliente e con gli obiettivi di una gestione sostenibile del rischio.
Governance e controlli necessari per usare l’AI nel credito
L’efficacia dei modelli predittivi è strettamente correlata alla governance, da intendere, in questo caso, come l’insieme di regole, controlli, processi e responsabilità che garantiscono che l’AI venga sviluppata e utilizzata in modo affidabile, trasparente, sicuro e conforme alla normativa.
La governance è un aspetto tra i più delicati e comprende elementi quali la conformità normativa, la qualità dei dati, la validazione dei modelli e la supervisione umana: presidi essenziali per garantire un impiego dell’intelligenza artificiale affidabile, trasparente e coerente con il contesto bancario.
Qualità dei dati, validazione dei modelli e monitoraggio del drift
Affinché i modelli di AI supportino il credit risk management in modo affidabile, è necessario adottare presidi che ne garantiscano accuratezza e continuità operativa. Ecco una panoramica di quelli principali:
- qualità dei dati: dataset completi, accurati e rappresentativi costituiscono una base efficace per sviluppare modelli predittivi coerenti con il contesto operativo;
- validazione dei modelli: verifiche periodiche consentono di valutare prestazioni, accuratezza e capacità predittiva dei modelli, assicurandone l’affidabilità nel lungo periodo;
- monitoraggio del model drift: il controllo continuo delle prestazioni del modello consente di individuare il cosiddetto model drift, ovvero il progressivo calo di accuratezza che può verificarsi quando cambiano i dati utilizzati o il contesto in cui il modello opera. Un modus operandi che permette di intervenire in chiave migliorativa, con aggiornamenti o ricalibrazioni.
Audit trail, cybersecurity, presidio dei fornitori e supervisione umana
L’impiego dell’AI nel credit risk richiede ulteriori misure di governance, anche alla luce di quanto disposto nell’AI Act e nelle indicazioni dell’EBA (European Banking Authority).
Nello specifico, l’AI Act prevede, per i sistemi ad alto rischio tra cui rientrano quelli impiegati nel credit risk, il rispetto dei requisiti relativi alla tracciabilità delle operazioni (audit trail), alla supervisione umana, all’accuratezza e alla cybersecurity.
Comporta inoltre l’adozione di sistemi di gestione e controllo dei sistemi di intelligenza artificiale. Nel settore bancario, tali requisiti si integrano con i presidi di governance e gestione del rischio già previsti dalla regolamentazione prudenziale.
AI Act e regole bancarie: come si integrano
L’AI Act non sostituisce le regole già applicabili agli istituti finanziari: introduce un ulteriore livello di salvaguardia per lo sviluppo e l’utilizzo dei sistemi di intelligenza artificiale.
Ciò viene confermato dall’EBA, secondo la quale tali requisiti devono integrarsi con il quadro normativo bancario esistente, in modo da assicurare un’applicazione coordinata della governance e della gestione del rischio.
Nello specifico, le Linee guida dell’EBA sulla Loan Origination and Monitoring richiedono standard prudenti per la concessione, la gestione e il monitoraggio del credito lungo l’intero ciclo di vita.
L’intelligenza artificiale può quindi rappresentare un valido supporto ai processi decisionali, purché il suo impiego rimanga inserito all’interno di un framework di governance robusto, trasparente e conforme alla normativa.