Articoli

Il Merito Creditizio o Credit Score è la misura della capacità di una persona o di un’azienda di rispettare tempestivamente gli obblighi finanziari presi in carico e di restituire le somme prese in prestito secondo le scadenze concordate. In sostanza indica quanto ci si possa affidare a un individuo nel restituire un prestito. Quest’elemento è fondamentale nel settore finanziario poiché incide sulle scelte delle istituzioni creditizie e sulle prospettive finanziarie dei richiedenti. Un’analisi precisa e chiara del merito creditizio favorisce il relativo mercato più efficientemente stabile e tutela gli interessati da entrambe le parti coinvolte.

LA VALUTAZIONE

Valutare il credito di una persona è importante per molte ragioni: Le banche valutano il merito creditizio per determinare se approvare o meno una richiesta di prestito. Un punteggio elevato indica una maggiore affidabilità nel rimborso. Le condizioni fornite dipendono principalmente dal punteggio di credito del richiedente e possono includere il tasso di interesse applicato come principale fattore determinante per la valutazione delle offerte proposte da parte dei prestatori finanziari. La stabilità del sistema dipende anche da valutazioni precise del merito creditizio che impediscono il sovraccarico di crediti non performing (NPL) e promuovono una gestione oculata del rischio da parte delle istituzioni di credito.

Per valutare la solvibilità di un cliente per un prestito bancario o un finanziamento simile gli intermediari esaminano vari fattori, di seguito i principali:

STORIA DEL CREDITO Include dettagli relativamente ai finanziamenti passati, alla regolarità nei pagamenti e a eventualità di mancato adempimento. La situazione finanziaria attuale implica una valutazione del bilancio tra debiti già esistenti e il reddito disponibile dell’individuo; ciò consente di analizzare la capacità del soggetto di affrontare eventuali nuovi impegni finanziari.

GARANZIE PROPOSTE La presenza di beni, o altra tipologia di garanzia che possano garantire il rimborso dei prestiti di fronte a un’eventuale insolvenza. La stabilità professionale è importante sia per le persone che cercano continuità e sicurezza nel lavoro sia per le aziende che mirano ad avere un modello di business solido e ottime performance economiche.

UN BUON PUNTEGGIO DI CREDITO PORTA BENEFICI AI CANDIDATI

Accessibilità migliorata al credito per un’aumentata chance di ricevere i fondi desiderati. Condizioni economiche favorevoli con l’opportunità di approfittare di tassi d’interesse più bassi e condizioni contrattuali più favorevoli. Capacità di avere maggiore controllo nei negoziati per ottenere condizioni più flessibili con le istituzioni finanziarie.

Un merito creditizio basso può rendere difficile ottenere un prestito e/o comportare condizioni meno convenienti come tassi d’interesse più alti a causa del rischio maggiore che la banca percepisce. Di norma l’analisi del credito si basa principalmente su dati finanziari passati come bilancio aziendale e dichiarazioni fiscali insieme a report di credito. Solitamente vengono impiegati approcci statistici come l’analisi discriminante lineare (LDA), che consistono nella combinazione lineare delle caratteristiche per separare al meglio le varie classificazioni degli eventuali eventi come “affidabili” e “non affidabili”; la regressione logistica che valuta la probabilità di un evento come ad esempio l’irregolare restituzione di un finanziamento basandosi su una serie di variabili indipendenti e alberi decisionali che suddividono interattivamente i dati in gruppi omogenei rispetto a una variabile obiettivo semplificando la decisione dell’organo deliberante.

Nonostante venga comunemente utilizzato, il credit scoring tradizionale presenta diverse limitazioni:

IL RICORSO AI DATI PASSATI Questi tipi di modelli si basano soprattutto sui dati storici e ciò può creare delle complicazioni quando si valutano nuovi clienti o imprese che non hanno ancora una storia creditizia consolidata. In mancanza di informazioni pregresse diventa difficile valutare con precisione il rischio associato al soggetto richiedente.

MODELLI RIGIDI Le metodologie statistiche convenzionalmente impiegate potrebbero non essere sufficientemente capaci di cogliere appieno le intricate e non lineari sfumature presentati nei dati finanziari, limitando così la loro efficacia predittiva.

BIAS L’inclusione di informazioni storiche può influenzare negativamente i modelli decisionali e condurre a trattamenti ingannevolmente discriminatori verso gruppi specifici di persone o aziende. Per esempio l’utilizzo esclusivo di dati legati alla demografia o alla geografia potrebbe penalizzare senza ragione precise categorie.

CAPACITÀ DI ADATTAMENTO LIMITATA In un ambiente economicamente e finanziariamente mutevole, i modelli convenzionalmente usati potrebbero non essere prontamente adeguati ai cambiamenti nei comportamenti dei consumatori o alle variazioni delle condizioni di mercato.

Una delle sfide principali dei sistemi convenzionali è la complessità nel valutare in modo preciso il credito di individui che non hanno un passato creditizio consolidato, il che rende difficile l’ottenimento di credito per:

- individui giovani che non hanno ancora avuto modo di stabilire una storia creditizia significativa.

- Nuove Imprese, startup o aziende appena nate che non hanno a disposizione dati finanziari storici sufficientemente dettagliati per una valutazione tradizionale.

- Individui Senza Accessibilità ai Servizi Bancari: Persone che non hanno avuto alcun contatto con le istituzioni bancarie tradizionali e quindi non hanno una storia creditizia ufficiale registrata.

La mancata valutazione accurata di tali gruppi porta alla loro esclusione dai servizi finanziari convenzionali e sottolineando l’esigenza di creare modelli di valutazione del credito più equilibrati e flessibili.

LA TECNOLOGIA, L’AI E IL CAMBIAMENTO NELLA VALUTAZIONE DEL MERITO CREDITIZIO

La crescita della tecnologia ha portato a importantissimi cambiamenti nei metodi di valutazione del credito, con l’introduzione di strumentazioni all’avanguardia che potenziano l’affidabilità e la precisione delle valutazioni finanziarie. Questa trasformazione si manifesta nel diffuso utilizzo di tecnologie come l’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico e l’esame dei grandi volumi di dati.

In Italia l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel credit scoring è ancora limitato, ma alcuni istituti finanziari ne stanno testando l’applicazione con modelli di machine learning per assistere nelle valutazioni di credito pur mantenendo la supervisione umana nella fase finale delle decisioni.

Integrare l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico consente di esaminare vastissimi quantitativi di dati istantaneamente e individuare schemi e tendenze che potrebbero non emergere dall’analisi umana. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono trarre insegnamenti dallo storico per prevedere il rischio di insolvenza dei clienti più accuratamente.

La tecnologia dell’intelligenza artificiale riesce ad analizzare grandi quantità di dati anche non convenzionalmente associati come le abitudini di spesa e le interazioni sui social media per offrire una panoramica più approfondita del profilo creditizio del cliente.

I modelli di apprendimento automatico possono individuare schemi nascosti nei dati che le metodologie tradizionalmente impiegate potrebbero non cogliere, con ciò abbassando il rischio di insolvenza e incrementando la qualità del portafoglio creditizio.

Il processo di analisi dei grandi dataset consente di integrare una vastissima gamma di informazioni non convenzionalmente utilizzate nel processo decisionale come ad esempio i dati provenienti dai social media e i comportamenti di navigazione online o transazioni finanziarie correlate a un profilo creditizio individuale o aziendale fornendo così una panoramica più dettagliata e completa della situazione creditizia dell’individuo o dell’azienda stessa.

Le startup emergenti oppure quelle che non hanno un lungo background creditizio spesso incontrano difficoltà nel garantirsi finanziamenti tramite i canali che tradizionalmente utilizzano dati passati per valutare l’affidabilità creditizia. L’utilizzo dell’intelligenza artificiale può superare queste sfide analizzando informazioni non convenzionalmente utilizzate come le transazioni commerciali e-commerce e le opinioni della clientela presenza online per valutare il merito creditizio di questa tipologia imprenditoriali.

Questa applicazione inclusiva favorisce l’ampliamento dell’accessibilità al credito per un vastissimo ventaglio di individui, sostenendo lo sviluppo e la prosperità economica.

In diversi processi di valutazione del credito vengono utilizzati vari algoritmi di ML (Machine Learning):

- Alberi decisionali e foreste casuali: strumenti che dividono i dati considerando aspetti significativamente pertinenti e creano una struttura a forma di albero che semplifica la valutazione del rischio di credito.

- Reticoli neurali artificiali che simulano il modo in cui il cervello umano elabora le informazioni per identificare pattern complessi nei dati e potenziare le previsioni.

Le macchine a supporto vettoriale (Support Vector Machine - SVM) impiegano iperpiani per dividere i dati tra varie categorie al fine di distinguere tra clientela attendibile e non affidabile.

L’ESEMPIO - AI APPLICATA

Un esempio del possibile impatto dell’intelligenza artificiale nell’analisi del credito potrebbe essere illustrato in un’analisi delle funzioni e dei risultati come di seguito esposto in una sequenza di passaggi.

L’esame del bilancio e dei dati contabili: L’intelligenza artificiale ha la capacità di esaminare dettagliatamente le situazioni finanziarie delle aziende rilevando schemi e anomalie che non sarebbero rilevate tramite analisi convenzionali, possiede anche la capacità di confrontare le prestazioni dell’azienda rispetto ai concorrenti e al settore specifico offrendo una visione più completa del suo stato finanziario.

Valutazione della gestione e della strategia aziendale: L’intelligenza artificiale può esaminare dettagli come il gruppo dirigenziale e la loro esperienza lavorativa insieme alle strategie dell’azienda e le previsioni dei mercati futuri; questo aggiunge un livello extra alla valutazione del rischio.

Il Natural Language Processing (Elaborazione del Linguaggio Naturale - NLP) può essere impiegato per esaminare documentazioni come piani di business e comunicazioni aziendali.

Esame della catena di approvvigionamento: L’intelligenza artificiale è capace di esaminare le informazioni riguardanti la catena di approvvigionamento dell’azienda valutando la affidabilità dei fornitori, la dipendenza da clientela specifiche e la resilienza della supply chain rispetto a eventuale imprevisti esterni. Quest’aspetto è particolarmente cruciale per le imprese che operano nei settori complessi e globalizzati.

Previsione del Cash Flow: Gli algoritmi predittivi possono stimare i flussi di liquidità dell’impresa più precisamente rispetto ai modelli convenzionalmente impiegati; considerando variabili come le oscillazioni del mercato finanziario e la ciclicità delle vendite nel corso dell’anno lavorativo attuale. Questa informazione risulta essenziale per valutare la solvibilità finanziaria dell’organizzazione nel rimborso dei finanziamenti ottenuti.

Individuazione delle truffe finanziarie: L’intelligenza artificiale è capace di riconoscere modelli insoliti e anomalie nei dati economici che potrebbero suggerire attività fraudolente, garantendo la protezione degli intermediari da possibili perdite.

SOFTWARE CHE SFRUTTANO L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER VALUTARE IL MERITO CREDITIZIO

Il software GiniMachine utilizza algoritmi di apprendimento automatico per creare modelli personalizzati di valutazione del rischio di default rapidamente e con precisione. Grazie alla capacità di analizzare enormi quantità di dati, inclusi quelli non convenzionali come l’interazione sui social media e gli acquisti online, GiniMachine è in grado di fornire valutazioni più precise ed efficienti.

H20.ai fornisce soluzioni di intelligenza artificiale per ottimizzare i portafogli di credito e verificare le entrate degli individui, automatizzando le decisioni creditizie istantanee. Mediante l’utilizzo di fonti dati alternative questa piattaforma supporta gli esperti del settore a valutare l’affidabilità dei debitori e prevedere il loro potenziale di credito anche per coloro che non hanno una storia creditizia consolidata.

Faire.ai utilizza l’autorizzazione preventiva per accedere alle transazioni bancarie (direttiva PSD2) al fine di creare più di 100 indicatori finanziari utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per supportare le banche e altre istituzioni nel prendere decisioni di credito più affidabili, valutando i dati in tempo reale per una migliore valutazione del rischio.

VANTAGGI E SVANTAGGI

Nonostante i molteplici vantaggi offerti dall’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel Credit Scoring. Si presentano notevoli sfide durante l’applicazione di questa tecnologia.

Trasparenza e comprensibilità: Gli algoritmi di intelligenza artificiale, soprattutto quelli che si basano sul Deep Learning (apprendimento profondo) potrebbero sembrare poco chiari e rendere difficile capire le motivazioni che stanno dietro a una specifica valutazione del punteggio decisionale. Questa mancanza di trasparenza potrebbe sollevare preoccupazioni tra i clienti e le istituzioni regolatorie.

Prevenire il Bias nei Dati e negli Algoritmi è cruciale per evitare che l’intelligenza artificiale mantenga o peggiori eventualmente i pregiudizi presentati nei dati di addestramento degli algoritmi stessi importando un trattamento ingiusto o discriminatorio delle informazioni e dei soggetti coinvolti. È essenziale garantire una rappresentazione accurata dei dati e assicurarsi della loro neutralità per prevenire qualsiasi forma di discriminazione o distorsione.

Conformità normativa e regolamentare: È necessario che l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel punteggio del credito si conformi alle leggi vigenti come il GDPR nell’Unione Europea che impone la trasparenza nelle decisioni automatizzate. In aggiunta all’AI Act dell’UE classifica i sistemi di intelligenza artificiale per il punteggio di credito come ad alto rischio e stabilisce requisiti specifici riguardanti la qualità dei dati la documentazione e il controllo umano.

CONCLUSIONI

Le istituzioni finanziarie devono affrontare il compito di garantire il rispetto delle regole sulla riservatezza e sulla sicurezza dei dati attraverso approcci che si conformano alle norme e al codice etico. La precisione dei modelli di intelligenza artificiale dipende dalla qualità dei dati impiegati; dati incompleti o obsoleti possono comprometterne l’affidabilità e portare a valutazioni errate del rischio creditizio. Protezione dei Dati Personali - La combinazione di varie fonti di dati rende più complessa la sicurezza delle informazioni riservate e richiede l’utilizzo di misure avanzate per garantire la protezione informatica. In conclusione, l’inserimento dell’intelligenza artificiale all’interno dei procedimenti di valutazione del credito costituisce un notevole progresso rispetto alle metodologie convenzionali: offre valutazioni più precise e puntuali grazie alla sua abilità di analizzare rapidamente una vastità di dati diversificati e individuare schemi complessi presentando opportunità rilevanti per potenziare l’esattezza e l’economicità delle valutazioni di credito.

Tuttavia è fondamentale affrontare le sfide relative alla trasparenza dei processi, adeguatezza normativa e qualità dei dati assicurando che questi sistemi siano imparziali, affidabili e rispettino le leggi vigenti.

PER APPROFONDIRE:

Questioni di Economia e Finanza - Banca D’Italia; Credit Scoring Intelligente - Rivista di Diritto Bancario; Advanced Analytic - PwC; Metodi statistici Multivariati per il Credit Scoring - UniBo; Internal Rate Based - Fisco & Tasse; Credit Scoring - Agenda Digitale; Scoring Model - Univ. Carlo Cattaneo