Intelligenza artificiale e qualità dei dati nella gestione creditizia
Intervista a Vanes Bolandrini, CEO di RAD Informatica, Gruppo Deda
Qual è il ruolo dell’intelligenza artificiale nella valutazione della propensione al pagamento e come può migliorare l’efficienza del processo di recupero crediti?
L’intelligenza artificiale, e in particolare il machine learning, rappresenta un valido supporto nella valutazione della propensione al pagamento. Analizzando alcune caratteristiche del cliente, l’AI può stimare con precisione la reale possibilità di rimborso, aiutando così a definire le priorità rispetto alle diverse tipologie di controparti. Questo approccio consente di automatizzare i processi in tutti quei casi in cui è sufficiente presentare al debitore una serie di proposte di riduzione del debito.
Alcune pratiche dell’AI nel de-risking includono, ad esempio, lo scoring creditizio dinamico, che permette di aggiornare continuamente i punteggi di credito tenendo conto delle nuove informazioni disponibili e delle variazioni del contesto economico. C’è poi la segmentazione avanzata della clientela, che aiuta a identificare gruppi omogenei di debitori in base al profilo di rischio, facilitando l’adozione di strategie di gestione differenziate. Non meno importante, l’AI migliora l’efficacia dei sistemi di antiriciclaggio, identificando con maggiore precisione le transazioni sospette.
Un caso concreto che evidenzia il potenziale di queste tecnologie è l’utilizzo dell’AI per supportare gli analisti finanziari. Grazie agli algoritmi di machine learning, è possibile effettuare una selezione preliminare dei casi più a rischio, permettendo agli esperti di concentrarsi su situazioni complesse dove il loro intervento ha un maggiore impatto.
Come si possono utilizzare gli analytics e l’AI per il monitoraggio e la valutazione del rischio?
L’utilizzo di analytics avanzati e dell’intelligenza artificiale consente di ottenere un monitoraggio continuo e in tempo reale dello stato di salute del portafoglio creditizio. Grazie agli algoritmi di machine learning, possiamo analizzare grandi volumi di dati eterogenei, finanziari, economici e persino sociali, in modo rapido ed efficiente.
Un’applicazione interessante è l’identificazione precoce di segnali di allarme: l’AI rileva pattern e anomalie nei dati, segnalando tempestivamente situazioni di potenziale deterioramento del credito. Questo consente di intervenire con azioni correttive mirate. I modelli predittivi basati sull’AI offrono una valutazione prospettica del rischio, stimando la probabilità di default futuri e quantificando l’impatto di diversi scenari economici sul portafoglio creditizio.
Nel concreto, utilizziamo modelli di Advanced Analytics e AI con un approccio a tre livelli: un modello macro che analizza l’impatto delle variabili macroeconomiche (PIL, tassi d’interesse, inflazione) sui settori economici; un modello micro che esamina l’andamento storico delle imprese all’interno di questi settori, considerando le specificità di ogni realtà aziendale; e infine, una proiezione dettagliata che valuta la capacità di rimborso del debito a livello di singola azienda, utilizzando dati storici e previsioni sui futuri flussi finanziari.
Come la qualità dei dati influenza l’efficacia dell’intelligenza artificiale nella gestione del credito?
L’intelligenza artificiale richiede dati accurati e coerenti per funzionare efficacemente. Uno dei problemi più comuni è la frammentazione e la variabilità della qualità dei dati, spesso provenienti da fonti diverse. Questo rende complesso il processo di formazione dei modelli di AI e limita l’efficacia delle analisi.
Un aspetto fondamentale è la qualità dei dati che rimane un tema centrale in qualunque intervento tecnologico. La data remediation permette di colmare eventuali lacune informative utilizzando fonti esterne e strumenti avanzati per confrontare e arricchire i dati disponibili.
Un ulteriore elemento chiave è la user experience: l’obiettivo è superare la classica modalità di consultazione dei dati attraverso un approccio conversazionale, che consente un’interazione più naturale tra l’utente e le informazioni disponibili, devono essere archiviate nel database o associarle a documenti specifici.
Un approccio basato sugli analytics consente di introdurre controlli di consistenza per verificare l’integrità, la coerenza e la congruenza dei singoli dati, oltre a variazioni anomale nelle serie storiche.
L’AI stessa può contribuire al miglioramento della qualità dei dati, grazie a tecniche di rilevamento di outlier per identificare anomalie e deviazioni, e funzioni di auto-completamento per colmare eventuali lacune nei dataset. Strumenti come il data profiling permettono di valutare la completezza e l’integrità referenziale dei dati, mentre i controlli logici verificano che essi rispettino le regole di business e le logiche dei sistemi informativi.
L’analisi di testi e documenti attraverso tecnologie di NLP (elaborazione del linguaggio naturale) è un’area di grande interesse. Questo approccio consente di integrare il patrimonio informativo esistente con nuove fonti, migliorando ulteriormente la capacità di analisi e supporto decisionale.
Intelligenza artificiale e qualità dei dati nella gestione creditizia
Intervista a Vanes Bolandrini, CEO di RAD Informatica, Gruppo Deda
Qual è il ruolo dell’intelligenza artificiale nella valutazione della propensione al pagamento e come può migliorare l’efficienza del processo di recupero crediti?
L’intelligenza artificiale, e in particolare il machine learning, rappresenta un valido supporto nella valutazione della propensione al pagamento. Analizzando alcune caratteristiche del cliente, l’AI può stimare con precisione la reale possibilità di rimborso, aiutando così a definire le priorità rispetto alle diverse tipologie di controparti. Questo approccio consente di automatizzare i processi in tutti quei casi in cui è sufficiente presentare al debitore una serie di proposte di riduzione del debito.
Alcune pratiche dell’AI nel de-risking includono, ad esempio, lo scoring creditizio dinamico, che permette di aggiornare continuamente i punteggi di credito tenendo conto delle nuove informazioni disponibili e delle variazioni del contesto economico. C’è poi la segmentazione avanzata della clientela, che aiuta a identificare gruppi omogenei di debitori in base al profilo di rischio, facilitando l’adozione di strategie di gestione differenziate. Non meno importante, l’AI migliora l’efficacia dei sistemi di antiriciclaggio, identificando con maggiore precisione le transazioni sospette.
Un caso concreto che evidenzia il potenziale di queste tecnologie è l’utilizzo dell’AI per supportare gli analisti finanziari. Grazie agli algoritmi di machine learning, è possibile effettuare una selezione preliminare dei casi più a rischio, permettendo agli esperti di concentrarsi su situazioni complesse dove il loro intervento ha un maggiore impatto.
Come si possono utilizzare gli analytics e l’AI per il monitoraggio e la valutazione del rischio?
L’utilizzo di analytics avanzati e dell’intelligenza artificiale consente di ottenere un monitoraggio continuo e in tempo reale dello stato di salute del portafoglio creditizio. Grazie agli algoritmi di machine learning, possiamo analizzare grandi volumi di dati eterogenei, finanziari, economici e persino sociali, in modo rapido ed efficiente.
Un’applicazione interessante è l’identificazione precoce di segnali di allarme: l’AI rileva pattern e anomalie nei dati, segnalando tempestivamente situazioni di potenziale deterioramento del credito. Questo consente di intervenire con azioni correttive mirate. I modelli predittivi basati sull’AI offrono una valutazione prospettica del rischio, stimando la probabilità di default futuri e quantificando l’impatto di diversi scenari economici sul portafoglio creditizio.
Nel concreto, utilizziamo modelli di Advanced Analytics e AI con un approccio a tre livelli: un modello macro che analizza l’impatto delle variabili macroeconomiche (PIL, tassi d’interesse, inflazione) sui settori economici; un modello micro che esamina l’andamento storico delle imprese all’interno di questi settori, considerando le specificità di ogni realtà aziendale; e infine, una proiezione dettagliata che valuta la capacità di rimborso del debito a livello di singola azienda, utilizzando dati storici e previsioni sui futuri flussi finanziari.
Come la qualità dei dati influenza l’efficacia dell’intelligenza artificiale nella gestione del credito?
L’intelligenza artificiale richiede dati accurati e coerenti per funzionare efficacemente. Uno dei problemi più comuni è la frammentazione e la variabilità della qualità dei dati, spesso provenienti da fonti diverse. Questo rende complesso il processo di formazione dei modelli di AI e limita l’efficacia delle analisi.
Un aspetto fondamentale è la qualità dei dati che rimane un tema centrale in qualunque intervento tecnologico. La data remediation permette di colmare eventuali lacune informative utilizzando fonti esterne e strumenti avanzati per confrontare e arricchire i dati disponibili.
Un ulteriore elemento chiave è la user experience: l’obiettivo è superare la classica modalità di consultazione dei dati attraverso un approccio conversazionale, che consente un’interazione più naturale tra l’utente e le informazioni disponibili, devono essere archiviate nel database o associarle a documenti specifici.
Un approccio basato sugli analytics consente di introdurre controlli di consistenza per verificare l’integrità, la coerenza e la congruenza dei singoli dati, oltre a variazioni anomale nelle serie storiche.
L’AI stessa può contribuire al miglioramento della qualità dei dati, grazie a tecniche di rilevamento di outlier per identificare anomalie e deviazioni, e funzioni di auto-completamento per colmare eventuali lacune nei dataset. Strumenti come il data profiling permettono di valutare la completezza e l’integrità referenziale dei dati, mentre i controlli logici verificano che essi rispettino le regole di business e le logiche dei sistemi informativi.
L’analisi di testi e documenti attraverso tecnologie di NLP (elaborazione del linguaggio naturale) è un’area di grande interesse. Questo approccio consente di integrare il patrimonio informativo esistente con nuove fonti, migliorando ulteriormente la capacità di analisi e supporto decisionale.