La gestione del credito rappresenta un aspetto cruciale per qualsiasi azienda, dal momento che influisce in maniera considerevole sulla sua stessa operatività nonché sul processo di decision making.
In questo contesto, il credit risk si rivela uno dei fattori da valutare con maggiore attenzione. Conseguire un approccio manageriale appare imprescindibile, così da relazionarsi con maggiore sicurezza e solidità con mercati che registrano una continua e costante evoluzione.
Lo sa bene Experian, realtà attiva su scala globale, da anni al fianco di aziende, comunità e consumatori. Le sue soluzioni di credit risk management si basano su un’analisi accurata di grandi volumi di dati – i cosiddetti big data –, assicurando modelli che denotano stime affidabili e risultano in linea con le disposizioni normative attuali.
Ma vediamo meglio cos’è il credit risk o rischio di credito, analizzando quali sono i fattori che influenzano una vision manageriale, cosa si intende per credit risk modeling e cosa fa un credit risk analyst.
Cos’è il credit risk management
Quando si parla di credit risk management si fa riferimento all’insieme di metodologie, processi e strumenti volti a monitorare, prevenire e contenere le possibili perdite che possono verificarsi in presenza di un rischio di credito, ovvero un mancato pagamento di quanto dovuto da parte di un soggetto debitore.
Si tratta di situazioni che si dimostrano sempre più frequenti alla luce dell’instabilità globale a livello geopolitico e della crisi finanziaria in cui si trovano coinvolti diversi mercati.
Pertanto, in una gestione di stampo credit & risk si valuta sostanzialmente l’adozione di un piano volto a tutelare in caso di inadempienze o pagamenti effettuati in ritardo. Tra le analisi principali:
- individuazione del merito creditizio del soggetto debitore ed assegnazione di un livello di rischio;
- assegnazione dei limiti di credito alla luce dei fattori elencati in precedenza;
- monitoraggio costante della situazione e dell’esposizione creditizia;
- attuazione di misure correttive qualora sussistesse un peggioramento del livello di credit risk;
- monitoraggio anche della rispondenza delle misure adottate dal punto di vista normativo.
I fattori che influenzano il credit risk
I fattori che determinano il rischio di credito sono diversi. Alcuni sono relativi alle caratteristiche che presenta il cliente (e sono perciò interni), altri risultano invece di natura esterna. Alla luce di ciò, vediamo quali sono gli elementi da considerare maggiormente in un approccio di credit risk management:
- storia creditizia del cliente ed età: se il soggetto debitore è giovane, è più probabile che si verifichi una situazione di ritardo o insolvenza dei pagamenti;
- livello di rating: se è basso, il rischio è più alto;
- condizioni macroeconomiche dello Stato in cui opera il soggetto: occorre valutare fattori come inflazione, tassi di interesse, andamento dei mercati, disoccupazione e simili;
- condizioni geopolitiche: in presenza di conflitti (anche commerciali, non soltanto militari) o fenomeni esogeni come pandemie o shock normativi è facile che il soggetto creditore possa trovarsi in situazioni di difficoltà, a fronte di un livello di credit risk più elevato;
- condizioni specifiche del settore di riferimento: ogni ambito presenta delle criticità differenti, in termini di disponibilità delle materie prime e sicurezza sui luoghi di lavoro, ad esempio.
In base a questi fattori, il rischio di credito viene solitamente determinato sulla base della valutazione di tre categorie:
- rischio di insolvenza, e dunque che il cliente non assolva agli adempimenti contrattuali;
- rischio di concentrazione che tale eventualità si verifichi per un numero più o meno importante di clienti;
- rischio relativo al Paese, a fronte di elementi di natura geopolitica e macroeconomica, comunque esogeni.
Cos’è il credit risk modeling
Ora che abbiamo analizzato i fattori generali per quanto riguarda il credit & risk, possiamo entrare nel vivo della questione, focalizzandoci sul cosiddetto credit risk modeling.
Si tratta di una metodologia – che porta quindi all’elaborazione di un processo – la quale permette di analizzare i singoli fattori che vanno a definire il rischio di credito, ottenendo uno sguardo di più ampio respiro.
Quali sono i modelli più affidabili per effettuare una stima concreta di un possibile rischio di insolvenza da parte di un cliente?
Il più efficace è certamente un approccio data driven – come quello di Experian –, ovvero orientato all’analisi di grandi volumi di dati, e basato su metodologie analitiche avanzate. Il focus verterà sulle due principali situazioni che appaiono fonte di criticità:
- percentuale di probabilità che il cliente non mantenga gli impegni concordati;
- impatto che tale comportamento genera sulla situazione finanziaria del soggetto creditore.
Nel credit risk modeling a questi elementi vengono conferiti dei punteggi numerici, calcolati attraverso l’utilizzo dei big data elaborati con dei modelli di machine learning.
In questo contesto si rivela essenziale avere una data quality affidabile, acquisendo informazioni di supporto al processo di decision making. Un credit risk modeling che possa dirsi di valore (e dunque efficace) dovrebbe sempre avere una fase importante di data quality.
Cosa fa un credit risk analyst
Un’analyst di credit risk (o credit risk analyst) è un professionista che assume un ruolo centrale in tutte le fasi del processo di gestione del rischio.
Vista la delicatezza del compito, deve essere in possesso di competenze inerenti sia l’uso di tecnologie digitali all’avanguardia, sia di tipo normativo e finanziario, cercando di aggiornarsi costantemente in tutti gli aspetti. Quali sono le attività di cui si occupa? Si tratta soprattutto delle seguenti:
- analisi del rischio e individuazione del credit risk del cliente;
- monitoraggio costante dei fattori di rischio in base al livello in cui versa del cliente;
- ottimizzazione delle strategie (procedure e policy) da adottare per contenere i fattori di criticità;
- redazione di documenti di reportistica esaustivi, aggiornati e dettagliati, contribuendo a un processo di decision making efficace.
Si tratta di un ruolo di grande responsabilità e che richiede l’attitudine a lavorare sotto stress e capacità di problem solving.
Fraud Analytics: come contrastare il rischio frodi
Il rischio di frodi è un aspetto da non sottovalutare per qualsiasi azienda nell’epoca odierna.
Gli attacchi informatici sono infatti in aumento e non interessano soltanto i furti di identità, ma anche la creazione di identità 100% sintetiche nonché un fenomeno quale il Money Muling: una pratica illecita di riciclaggio di denaro, che vede al centro gli introiti ottenuti tramite le frodi online.
Una buona notizia tuttavia c’è: questi fenomeni possono essere prevenuti attraverso le soluzioni di Fraud Analytics di ultima generazione, basate su AI e Machine Learning.
Le soluzioni Experian sulla gestione del rischio del credito
Gli strumenti messi in campo da Experian per la gestione del credit risk utilizzano dati e metodologie statistiche avanzate, e che si basano su una solida data quality.
Gli eccellenti risultati ottenuti risultano possibili grazie all’adozione delle tecnologie più innovative, quali quelle dell’AI e del Machine Learning – approntate anche in chiave Fraud Analytics –, a cui aggiungono soluzioni di test e di validazione attuate periodicamente, persino per la compliance in merito alle normative di vigilanza.
I credit and risk analyst di Experian presentano una solida preparazione sotto tutti i punti di vista, supportando a livello tecnico (e non solo).