L’analisi dei dati provenienti dai principali osservatori del mercato del credito deteriorato rivela un trend significativo: l’inizio del processo di deleveraging nel 2015 ha portato a una marcata riduzione della presenza di Non Performing Exposures (NPE) nei bilanci delle banche. Tuttavia, rimane uno stock di oltre 300 miliardi, principalmente costituiti da NPL, che sono stati oggetto di cessione negli anni precedenti e rimangono in capo ai Servicer. Questa situazione mette in evidenza l’urgente necessità di ottimizzare i processi di recupero.
La possibilità di migliorare la conoscenza dei portafogli e di costruire un patrimonio di dati di qualità è fondamentale per supportare i processi di gestione dei portafogli acquisiti: il dato costituisce uno dei tre pilastri fondamentali dell’approccio all’innovazione, insieme agli strumenti tecnologici e all’ottimizzazione dei processi.
Una delle fonti di conoscenza associate ai portafogli NPE rimane il dossier documentale, nella gestione del quale la tecnologia offre un supporto essenziale in termini di riduzione del lavoro manuale e creazione di informazioni strutturate. La perdita di documenti nelle cessioni NPL può avere un impatto significativo, variabile in base alla dimensione del portafoglio, alla natura della documentazione e alla presenza di politiche di conservazione adeguate.
L’intelligenza artificiale e l’automazione dei processi possono supportare la digitalizzazione e l’analisi dei documenti utilizzando tecniche di computer vision, con vantaggi significativi:
1. Efficienza operativa: automazione di classificazione e archiviazione
2. Precisione e affidabilità: riduzione degli errori umani
3. Qualità delle informazioni: dati strutturati per attività di data remediation e data enrichment
4. Riduzione dei costi di gestione
5. Miglioramento della conformità operativa
L’utilizzo della tecnologia permette di gestire situazioni caratterizzate dalla presenza di dati scarsi o incompleti, adottando diverse strategie per reperirli o completarli. È possibile attingere a fonti esterne, anche pubbliche, tramite tecniche come lo scraping o l’utilizzo di info provider. Queste fonti consentono di monitorare procedure giudiziali, accedere a informazioni anagrafiche, finanziarie e catastali, verificare garanzie ipotecarie e analizzare eventi pregiudizievoli per valutare vincoli sui beni dei debitori
L’utilizzo di tecniche di machine learning può essere utilizzato per riempire le carenze nei dati esistenti, integrando i dati mancanti attraverso l’analisi dei dati esistenti. Anche con l’analisi di dati parziali è possibile estrarre informazioni utili per identificare tendenze o modelli predittivi. L’approccio migliore dipende dal contesto e, in generale, comporta la combinazione di diverse strategie.
L’ottimizzazione dei processi di recupero dei crediti deteriorati passa in ogni caso attraverso una gestione avanzata dei dati, perché la conoscenza è la base del successo, anche in questo campo. L’uso di strumenti tecnologici e l’integrazione di fonti esterne consentono di arricchire le informazioni disponibili e di massimizzare l’efficacia dei processi di recupero, riducendo al contempo i costi e i tempi di gestione. Investire nell’analisi dei dati rappresenta dunque una strategia vincente per affrontare le sfide del settore finanziario e migliorare le performance aziendali nel lungo periodo.
L’analisi dei dati provenienti dai principali osservatori del mercato del credito deteriorato rivela un trend significativo: l’inizio del processo di deleveraging nel 2015 ha portato a una marcata riduzione della presenza di Non Performing Exposures (NPE) nei bilanci delle banche. Tuttavia, rimane uno stock di oltre 300 miliardi, principalmente costituiti da NPL, che sono stati oggetto di cessione negli anni precedenti e rimangono in capo ai Servicer. Questa situazione mette in evidenza l’urgente necessità di ottimizzare i processi di recupero.
La possibilità di migliorare la conoscenza dei portafogli e di costruire un patrimonio di dati di qualità è fondamentale per supportare i processi di gestione dei portafogli acquisiti: il dato costituisce uno dei tre pilastri fondamentali dell’approccio all’innovazione, insieme agli strumenti tecnologici e all’ottimizzazione dei processi.
Una delle fonti di conoscenza associate ai portafogli NPE rimane il dossier documentale, nella gestione del quale la tecnologia offre un supporto essenziale in termini di riduzione del lavoro manuale e creazione di informazioni strutturate. La perdita di documenti nelle cessioni NPL può avere un impatto significativo, variabile in base alla dimensione del portafoglio, alla natura della documentazione e alla presenza di politiche di conservazione adeguate.
L’intelligenza artificiale e l’automazione dei processi possono supportare la digitalizzazione e l’analisi dei documenti utilizzando tecniche di computer vision, con vantaggi significativi:
1. Efficienza operativa: automazione di classificazione e archiviazione
2. Precisione e affidabilità: riduzione degli errori umani
3. Qualità delle informazioni: dati strutturati per attività di data remediation e data enrichment
4. Riduzione dei costi di gestione
5. Miglioramento della conformità operativa
L’utilizzo della tecnologia permette di gestire situazioni caratterizzate dalla presenza di dati scarsi o incompleti, adottando diverse strategie per reperirli o completarli. È possibile attingere a fonti esterne, anche pubbliche, tramite tecniche come lo scraping o l’utilizzo di info provider. Queste fonti consentono di monitorare procedure giudiziali, accedere a informazioni anagrafiche, finanziarie e catastali, verificare garanzie ipotecarie e analizzare eventi pregiudizievoli per valutare vincoli sui beni dei debitori
L’utilizzo di tecniche di machine learning può essere utilizzato per riempire le carenze nei dati esistenti, integrando i dati mancanti attraverso l’analisi dei dati esistenti. Anche con l’analisi di dati parziali è possibile estrarre informazioni utili per identificare tendenze o modelli predittivi. L’approccio migliore dipende dal contesto e, in generale, comporta la combinazione di diverse strategie.
L’ottimizzazione dei processi di recupero dei crediti deteriorati passa in ogni caso attraverso una gestione avanzata dei dati, perché la conoscenza è la base del successo, anche in questo campo. L’uso di strumenti tecnologici e l’integrazione di fonti esterne consentono di arricchire le informazioni disponibili e di massimizzare l’efficacia dei processi di recupero, riducendo al contempo i costi e i tempi di gestione. Investire nell’analisi dei dati rappresenta dunque una strategia vincente per affrontare le sfide del settore finanziario e migliorare le performance aziendali nel lungo periodo.