Nell’ultimo anno è stato rilevato un significativo aumento in termini di volumi delle esposizioni classificate a Stage 2. A Suo avviso in che modo le soluzioni tecnologiche possono rappresentare un valore aggiunto nella gestione di queste asset class?
Nel mercato dei crediti non performing, stanno emergendo dei nuovi protagonisti che meritano l’attenzione di tutti gli operatori. Sono gli Stage 2, crediti che manifestano un aumento significativo del rischio, ma senza evidenze oggettive di una riduzione di valore. Si tratta quindi, a tutti gli effetti, di crediti “vivi”, che hanno una buona probabilità di essere riportati in un contesto virtuoso, purché siano intercettati per tempo, monitorati e gestiti in modo efficace.
In questo contesto la tecnologia svolge un ruolo cruciale e sono quattro i pilastri fondamentali di una loro strategia di monitoraggio e gestione efficace:
- Dati: è necessario ampliare il corredo informativo, integrando le posizioni del cliente presso altri intermediari e utilizzando fonti esterne. Ciò permette un confronto con situazioni simili, migliorando l’efficacia dei meccanismi preventivi attraverso un’analisi completa della situazione creditizia.
- KPI (Key Performance Indicator): la tecnologia è impiegata per studiare e perfezionare le metriche di rilevazione. Definire indicatori specifici in base al settore e al ramo di attività dell’azienda consente di distinguere situazioni idiosincratiche, relative a un singolo cliente, da dinamiche di mercato più generali.
- Monitoraggio proattivo: la tecnologia supporta un approccio proattivo al monitoraggio, guardando alle tendenze delle controparti. L’obiettivo è individuare tempestivamente segnali di deterioramento, consentendo interventi rapidi e la definizione di meccanismi correttivi adeguati ad ogni situazione.
- Modelli predittivi: la tecnologia è impiegata attraverso algoritmi di intelligenza artificiale e sistemi di machine learning per analizzare il capitale informativo. Ciò aiuta a indirizzare le strategie di gestione in base alla tipologia specifica di cliente, anticipando il deterioramento e adottando misure preventive.
È ciò che facciamo con la nostra piattaforma EPC X, capace di supportare la gestione del credito problematico, integrando tutti gli elementi appena visti e utilizzando strumenti di intelligenza artificiale e machine learning per facilitare la definizione di strategie di recupero e pricing.
In sintesi, la tecnologia emerge come un elemento chiave nell’affrontare gli Stage 2 e gli UTP nel settore dei crediti non performing, consentendo una gestione più efficiente, tempestiva e personalizzata attraverso l’impiego di dati, KPI, monitoraggio proattivo e modelli predittivi.
Nell’ultimo anno è stato rilevato un significativo aumento in termini di volumi delle esposizioni classificate a Stage 2. A Suo avviso in che modo le soluzioni tecnologiche possono rappresentare un valore aggiunto nella gestione di queste asset class?
Nel mercato dei crediti non performing, stanno emergendo dei nuovi protagonisti che meritano l’attenzione di tutti gli operatori. Sono gli Stage 2, crediti che manifestano un aumento significativo del rischio, ma senza evidenze oggettive di una riduzione di valore. Si tratta quindi, a tutti gli effetti, di crediti “vivi”, che hanno una buona probabilità di essere riportati in un contesto virtuoso, purché siano intercettati per tempo, monitorati e gestiti in modo efficace.
In questo contesto la tecnologia svolge un ruolo cruciale e sono quattro i pilastri fondamentali di una loro strategia di monitoraggio e gestione efficace:
È ciò che facciamo con la nostra piattaforma EPC X, capace di supportare la gestione del credito problematico, integrando tutti gli elementi appena visti e utilizzando strumenti di intelligenza artificiale e machine learning per facilitare la definizione di strategie di recupero e pricing.
In sintesi, la tecnologia emerge come un elemento chiave nell’affrontare gli Stage 2 e gli UTP nel settore dei crediti non performing, consentendo una gestione più efficiente, tempestiva e personalizzata attraverso l’impiego di dati, KPI, monitoraggio proattivo e modelli predittivi.