L’affidabilità creditizia è un concetto centrale nel sistema finanziario, fondamentale per determinare il rischio associato alla concessione di credito a individui o aziende. Misurarla è essenziale per le istituzioni finanziarie, per valutare i profili creditizi, ridurre i rischi e ottimizzare i processi di concessione del credito, rispondendo ad alcune domande cruciali:
- Qual è il livello di rischio associato al mio cliente e come posso definire in modo efficiente e flessibile le griglie di accettazione per il credito al consumo?
- In che modo proteggere l’organizzazione definendo un sistema di rating per valutare il rischio creditizio di clienti e fornitori?
- Come posso integrare nei miei processi le strategie del credito sfruttando l’Intelligenza artificiale?
- Come minimizzare il rischio di insolvenza in modo accurato e intelligente?
Quando si tratta di valutare le richieste della clientela di finanziamento, prestito o mutuo, bisogna tenere presente che la quantità e la varietà dei dati disponibili per la valutazione dell’affidabilità creditizia sono in continua crescita, rendendo difficile per le aziende elaborarli, interpretarli e valorizzarli. Inoltre, queste realtà devono essere sempre aggiornate sulle ultime tendenze in materia di credit scoring per avere il vantaggio competitivo nella qualità del credito.
Per automatizzare i processi di valutazione, ridurre i costi e migliorare l’efficienza, aziende come Var Group hanno creato applicazioni di Intelligenza artificiale che ottimizzano il processo del credito grazie a un potente motore decisionale in grado di sfruttare i più moderni algoritmi di Machine Learning, comprimendo il tempo tra sviluppo e messa in produzione delle strategie del credito.
Uno strumento che garantisce accuratezza, flessibilità ed efficienza, abilitando diverse procedure legacy a sfruttare i benefici dell’Ai più avanzata. Si tratta di sistemi cosiddetti ‘supervisionati’, attraverso cui si effettua una fotografia alla clientela e si studia l’impatto delle variabili che la descrivono in quel momento rispetto a una variabile target che ha una valorizzazione nel futuro. Ad esempio: “Tasso di crescita/decrescita giacenza media del conto corrente” correlato a “default entro un anno?”.
I benefici sono evidenti: dalla velocizzazione del processo del credito tra addestramento, convalida e passaggio in produzione alla valutazione accurata e minimizzazione del rischio di credito relativo a fornitore o cliente sino a una massima flessibilità e rapidità di implementazione di nuove strategie di credito.
Un caso concreto di successo
Con oltre un terzo dei suoi conti che richiedevano ogni anno linee di credito, una banca di credito cooperativo desiderava implementare un processo di approvazione più efficiente. In particolare, voleva migliorare il livello di supporto rispetto a conti bancari che includevano linee di credito personali a consumatori e imprese. All’epoca, i direttori delle banche valutavano ogni richiesta di credito che arrivava, cercando di prendere la decisione giusta per l’organizzazione e i suoi membri con le informazioni a disposizione. E per le linee di credito già esistenti, questo stesso personale doveva valutare i limiti di credito esistenti ogni anno per determinare se dovessero essere rinnovati o adeguati. Serviva dunque accelerare facilmente il processo decisionale relativo ai conti critici.
Ora si riceve una risposta automatica alle richieste, anche al di fuori degli orari d’ufficio. I risultati non si sono fatti attendere: 50% delle richieste di credito ora vengono controllate e approvate senza intervento umano, e 10 dipendenti a tempo pieno possono essere riassegnati ad altre mansioni, risparmiando diverse migliaia di euro ogni anno e fornendo risposte più rapide agli utenti della banca.
Per informazioni:
Var Group Suisse
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