In uno scenario globale ancora incerto, i CRIF Metadati con l’intelligenza artificiale portano benefici concreti e misurabili ai player finanziari nei processi di credito, a vantaggio anche delle imprese loro clienti
L’Italia sta navigando in un periodo di crescita economica con fondamentali solidi: l’inflazione è stabile, prosegue il trend positivo di crescita del PIL, supportato dall’andamento delle esportazioni e da una forte domanda interna, e il tasso di occupazione è ai massimi storici. Tuttavia permangono rischi significativi, come i tassi di interesse che dopo il primo taglio deciso dalla BCE potranno restare ancora elevati per un periodo prolungato, la carenza di risorse umane, le tensioni geopolitiche e le sfide nei mercati di sbocco delle esportazioni. La capacità di mitigare questi rischi e sfruttare le opportunità emergenti sarà cruciale per mantenere la traiettoria positiva dell’economia nazionale.
“Dal nostro Osservatorio” – spiega Luca D’Amico, CEO di CRIF Ratings – “per quanto riguarda lo stato di salute dell’imprenditoria italiana emerge il lento ma costante aumento della rischiosità creditizia. Infatti, il tasso di default medio delle imprese italiane, dopo un lungo periodo di calo che ha portato l’indice al suo minimo a fine 2021 grazie anche alle misure di sostegno governative, ha cominciato a risalire per attestarsi al 2,39% a dicembre 2023. Le previsioni di CRIF Ratings stimano per il biennio 2024-25 un’ulteriore lieve crescita della rischiosità delle società di capitali, che rimarrà comunque su livelli sotto controllo e sostanzialmente in linea con il periodo pre-pandemico”.
Innovazione nel credito: la GenAI come fattore abilitante
In questo contesto diventa sempre più importante per gli istituti finanziari potenziare i sistemi di valutazione e gestione del credito alle imprese e la Generative AI, o intelligenza artificiale generativa, è uno dei principali fattori abilitanti e di innovazione.
“L’adozione della GenAI rappresenta un cambiamento significativo, che offre vantaggi in termini di efficienza, precisione e sicurezza, oltre alla riduzione di tempi e costi operativi. Questa tecnologia avanzata permette infatti di creare modelli predittivi sofisticati che potenziano notevolmente la valutazione del rischio e il credit management” – commenta D’Amico.
Nella data industry CRIF è tra i pionieri nell’utilizzo della GenAI. In quest’ambito ha adottato un approccio industriale basato sull’integrazione dell’intelligenza artificiale all’interno di processi e software e rafforzando il proprio mix distintivo di asset, i CRIF Metadati, che mette a disposizione di banche, società finanziarie e compagnie assicurative. Inoltre, tramite InnovEcos, il proprio global open innovation hub, CRIF ha centralizzato le iniziative sulla Generative AI con l’obiettivo di innovare i modelli di business e i servizi offerti su scala internazionale, nella sicurezza e nel pieno rispetto di tutte le normative vigenti. InnovEcos comprende professionisti multidisciplinari con una profonda esperienza nel settore fintech, acceleratori e opinion leader di mercato e può contare sull’ecosistema globale di partner e progetti di CRIF. La mission di InnovEcos è guidare alla scoperta di modelli di business e trend tecnologici del futuro per innovare servizi, prodotti e processi attraverso la ricerca, la sperimentazione e la collaborazione con le startup.
“Per sfruttarne appieno tutto il potenziale legato all’adozione tecnologica dell’AI è cruciale il dialogo tra il business e la data science. È fondamentale inoltre strutturare strumenti e processi che garantiscano robustezza, replicabilità e misurabilità, per ottenere risultati affidabili e sostenibili nel tempo, facilitando la valutazione delle performance e l’adozione su larga scala” – aggiunge d’Amico.
L’intervento umano rimane cruciale
Un altro aspetto essenziale nell’approccio CRIF è il coinvolgimento dei propri esperti nei processi di validazione e tuning dell’AI, che garantisce che le decisioni prese dall’intelligenza artificiale siano costantemente supervisionate e migliorate dall’intervento umano, il cosiddetto ‘human in the loop’. Infine, l’approccio multidisciplinare è imprescindibile: coinvolgere fin dall’inizio delle sperimentazioni non solo le aree business e IT ma anche il reparto Legal assicura che lo sviluppo e l’implementazione delle soluzioni di AI siano conformi alle normative e rispondano alle esigenze dell’intera organizzazione.
Dalla teoria all’implementazione: i casi d’uso concreti nel credit risk management
CRIF ha già introdotto l’utilizzo della Generative AI nella gestione del credito di player finanziari clienti per potenziare il processo di istruttoria dei finanziamenti e ottimizzare i controlli di primo e secondo livello.
In fase di istruttoria del credito alle imprese, l’applicazione della GenAI consente l’analisi dei documenti necessari, la segnalazione di anomalie o necessità di approfondimento ai gestori e fornisce strumenti avanzati di ricerca potenziando quindi la capacità di dialogo con l’operatore. Nello specifico, CRIF ha sviluppato un’applicazione di document management automation per l’annotazione e l’esplorazione di documenti aziendali – ad esempio, bilanci, perizie immobiliari, report – trasformando l’estrazione manuale di KPI in un processo automatizzato, preciso ed efficiente.
Relativamente ai controlli di secondo livello nelle banche, CRIF ha sviluppato un altro tool basato sulla GenAI che utilizza large language models e prompt specifici. Con il supporto di questo strumento CRIF ha automatizzato i controlli sui dossier di affidamento, permettendo di analizzare il 100% delle pratiche e fornendo una prevalutazione automatica che migliora l’efficienza e riduce i tempi delle verifiche. In particolare, vengono replicati i criteri di analisi che normalmente sarebbero effettuati manualmente dagli analisti bancari dedicati ai controlli di secondo livello, assegnando un ranking alle anomalie riscontrate e procedendo inoltre al rilevamento di nuove potenziali anomalie. L’AI confronta poi queste anomalie con informazioni qualitative e quantitative, effettuando un controllo di coerenza. Questo processo produce un output strutturato, che include un Indice di Anomalia e le motivazioni delle anomalie rilevate.
Servono dati di qualità e competenze specializzate
“L’era della Generative AI nel mercato finanziario offre enormi opportunità per i player del settore, soprattutto nel valorizzare la relazione con le imprese, cui si affiancano però sfide significative verso il successo di queste iniziative. Tra queste, l’assoluta necessità di dati affidabili e di alta qualità così come di competenze specializzate. Ad esempio, nella piena consapevolezza dei possibili rischi etici legati all’uso dell’AI, CRIF si è impegnata a sviluppare politiche robuste in tal senso. Solo in questo modo si può creare veramente valore per i clienti, le famiglie e le imprese, e rendere concrete le parole chiave di efficienza, sicurezza e innovazione accostate alla GenAI”.
Quale futuro ci aspetta? “Nel breve termine i player finanziari si stanno concentrando sull’automazione e sull’efficienza dei processi esistenti ma, superata questa fase transitoria, i prodotti e servizi finanziari saranno nativamente basati su tecnologie generative” – conclude Luca D’Amico.
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