Valutazione del rischio, l’intelligenza artificiale per efficientare i processi

Valutazione credito banca

La valutazione del rischio è una delle attività centrali nell’industria dei servizi finanziari e del credito. Nell’era fintech questo processo sta cambiando profondamente e anche le banche cercano nuove soluzioni tecnologiche che aumentino l’efficacia e l’efficienza dello scoring con l’obiettivo di ottenere risultati più precisi in tempi più rapidi. Le banche tradizionali, soprattutto dall’avvento della pandemia, stanno modificando il proprio business evolvendo verso un modello definibile come banking as a service. Anche per quanto riguarda l’erogazione di prestiti alle imprese e alle PMI, si parla sempre più spesso di “lending as a service”.

La digitalizzazione dell’erogazione dei finanziamenti permette di ridurre i tempi di attesa, migliorare la customer experience e ottimizzare i costi. A seguito del periodo pandemico dell’ultimo anno sono state attuate misure economico-finanziare finalizzate al sostentamento dell’economia reale. In queste misure rientra anche l’incentivo al credito verso le imprese i cui bilanci sono stati fortemente impattati dall’emergenza sanitaria.

Valutazione del rischio, le variabili considerate

Nell’attuale clima di incertezza, in cui si registrano continue variazioni della domanda e il principale fattore di successo è risultato essere la rapidità di risposta, le banche risultano avere una visione limitata della situazione del cliente. I classici sistemi per la valutazione e l’erogazione del credito spesso portano a valutazioni errate. Nella maggior parte degli istituti di credito tradizionali, le valutazioni si basano su un numero limitato di variabili (mediamente tra le 10 e le 20), ma in un clima reso ancora più incerto dalla situazione pandemica, utilizzare un numero così limitato di informazioni risulta insufficiente per ottenere una corretta valutazione del profilo del cliente.

Inoltre, in casi di difficile valutazione, spesso le scelte sono lasciate alla discrezionalità umana, ricorrendo ad un sistema di deroghe per la gestione delle eccezioni utilizzato da molti degli istituti di credito. Proprio questa discrezionalità, unita ad un modello decisionale limitato rispetto alla grande mole di dati di diversa natura che ogni banca colleziona sui suoi clienti, genera un’inefficienza che potrebbe essere superata utilizzando metodologie basate sull’AI e sull’oggettività del dato.

Valutazione del rischio, il processo 310

Le nuove società che si affacciano nel mercato del credito utilizzando tecnologie come l’intelligenza artificiale, la blockchain e il cloud computing, per dare un taglio netto con il passato hanno sposato l’idea del processo “310” che si suddivide in tre fasi:

  • 3: massimo tre minuti per la compilazione del form di richiesta del prestito
  • 1: massimo un secondo tra l’approvazione ed il trasferimento dei fondi
  • 0: nessun intervento manuale, azzerando le valutazioni soggettive

Nel 2021 il cliente è sempre meno disposto a recarsi in filiale, compilare moduli e aspettare diversi giorni per una risposta quando potrebbe fare tutto online e ricevere l’esito in 24-48h. Inoltre, le realtà che utilizzano l’intelligenza artificiale e offrono una customer journey totalmente digitale, come visto in precedenza, possono permettersi di offrire tassi di interesse più bassi, diventando attraenti per una grande parte del mercato. Diversi studi hanno infatti dimostrato che il prezzo è ancora oggi uno dei fattori tenuti maggiormente in considerazione nella scelta dell’istituto a cui affidarsi. Infatti, grazie alla gestione automatica del processo, le fintech riescono a sostenere minori costi operativi e gestionali che permettono di coprire le spese con un tasso inferiore.

Valutazione del rischio, i vantaggi dell’AI

Un approccio completamente digitale e basato sull’analisi dei dati può portare differenti vantaggi:

  • Riduzione dei rischi: automatizzando le scelte e riducendo la discrezionalità umana si minimizzano i rischi operativi, inoltre, potendo valutare simultaneamente un numero più elevato di variabili, si possono costruire modelli valutativi più precisi.
  • Risparmio sui costi operativi: la semplificazione di alcune fasi del processo di creazione del prestito permette di elaborare un volume maggiore di prestiti senza sostenere costi aggiuntivi.
  • Aumento della compliance: con un maggior grado di prevedibilità e ripetibilità del processo di creazione, si riduce il rischio di prendere scelte distorte e vi è la certezza di rimanere sempre conformi alle normative, sia interne, sia esterne.
  • Accesso a nuovi clienti: in meno di cinque anni i consumatori Millennial e Gen Z deterranno la quota maggiore di ricchezza disponibile, ma allo stesso tempo, saranno una delle generazioni più indebitate. E questi saranno proprio i consumatori target degli istituti di credito.
  • Migliorare esperienza del consumatore: una migliore esperienza, grazie ad un processo snello, rapido e certo, porta a incrementare la fidelizzazione della clientela.

La digitalizzazione e l’automazione dei processi di erogazione del credito possono dunque aiutare gli istituti a conquistare nuove quote di mercato e a incrementare la retention della propria clientela.

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