AI nel Credit Scoring: più precisione e personalizzazione
Sono sempre di più le banche e gli istituti finanziari che scelgono di affidarsi all’intelligenza artificiale e al machine learning per effettuare delle più attente valutazioni del rischio, e quindi anche per il calcolo del Credit Scoring.
Ma cos’è nel concreto il Credit Scoring bancario? In questo articolo scopriremo come si calcola il credit score di un’azienda e quali sono i vantaggi di utilizzare l’intelligenza artificiale per effettuare questi controlli, spesso indispensabili prima di concedere un finanziamento o un prestito. Inoltre, approfondiremo il rapporto sempre più stretto tra AI e Credit Scoring.
Cos’è il Credit Scoring?
Per chi opera al di fuori del campo finanziario potrebbe non essere chiaro cos’è il credit scoring. Per prima cosa, quindi, proviamo a darne una definizione. Con questo termine si indica il sistema automatizzato adottato dagli istituti di credito, dagli investitori e dagli intermediari finanziari per valutare le richieste di finanziamento della propria clientela, composta sia da semplici cittadini che da imprese.
Il Credit Scoring si traduce dunque in un indicatore numerico capace di esprimere il rischio di credito associato a un soggetto, sia esso una singola persona o un’impresa, che ha richiesto un finanziamento. Il rischio creditizio viene quindi calcolato mediante l’applicazione di appositi modelli statistici, così da fornire all’ente il dato fondamentale in base al quale capire se concedere o meno un finanziamento, un prestito oppure un mutuo.
Ma come viene calcolato nel concreto il Credit Scoring bancario? Vediamolo insieme.
Com’è calcolato il Credit Score aziendale
Un’azienda che desidera accedere a un finanziamento può ovviamente domandarsi in quale modo venga effettivamente calcolato il Credit Score, così da lavorare per migliorare le proprie performance e aumentare le possibilità di vedersi concedere quando desiderato.
Il calcolo del Credit Scoring viene però effettuato attraverso dei sistemi automatizzati, i più evoluti dei quali sfruttano peraltro come vedremo l’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning. La mole di dati che può essere pressa in considerazione per valutare il rischio creditizio può essere infatti molto grande: all’aumentare delle informazioni analizzate, va sottolineato, aumenta la precisione del Credit Scoring ottenuto, così da dare all’ente un dato oggettivo e completo in base al quale decidere se accogliere o meno la richiesta di finanziamento.
È possibile in ogni caso suddividere in tre fasi il processo di calcolo del Credit Scoring, ovvero:
- la raccolta dei dati sul soggetto richiedente;
- la profilazione, ovvero la fase di data mining;
- il processo decisionale automatizzato.
I parametri per il calcolo del credit scoring
Sono numerosi i fattori che vengono considerati dalle banche per la valutazione del merito di credito. Tra i principali troviamo:
- reddito dimostrabile e solidità dello stesso per il periodo del prestito;
- livello di indebitamento;
- presenza di precedenti insolvenze o di ritardi nell’effettuare i pagamenti dovuti;
- possesso di conto corrente bancario.
Per aumentare il proprio Credit Scoring in vista della richiesta di un prestito un’azienda deve quindi, per esempio, effettuare i pagamenti in modo regolare e puntuale, evitare di accumulare garanzie come ipoteche, evitare di variare troppi conti correnti e monitorare regolarmente lo stato di salute dell’azienda.
Per quest’ultimo punto, la tecnologia può darci una mano. Grazie a un software per la gestione degli indicatori di impresa, come Check Up Impresa di TeamSystem, è possibile monitorare costantemente lo stato di salute del business e prevenire situazioni di crisi che potrebbero intaccare il credit scoring, tutto in un’unica soluzione in cloud.
L’uso dell’AI e del machine learning nel Credit Scoring
L’uso dell’Intelligenza Artificiale e del machine learning per il calcolo del Credit Scoring è sempre più diffuso in Italia. Anche la Banca d’Italia, nella ricerca dal titolo “Intelligenza artificiale nel credit scoring”, ha analizzato l’utilizzo di modelli AI-ML nel Credit Scoring.
In questa ricerca, gli studiosi hanno indagato sugli effettivi vantaggi dell’utilizzo dell’AI e del machine learning nell’analisi della valutazione del rischio del credito al consumo.
Ciò che ne è emerso è che, seppure siano ancora necessari controlli e analisi sui dati, per scongiurare eventuali rischi ed effetti distorsivi (come, ad esempio, fenomeni di natura discriminatoria), l’intelligenza artificiale può essere un valido elemento a supporto dei processi decisionali.
Con strumenti come Business Information di TeamSystem valutare il rischio di credito della controparte o la propria esposizione al rischio è molto più facile. Con una soluzione integrata è possibile avere report contenenti informazioni economico-finanziarie in pochi e semplici click, dalla struttura societaria delle aziende, al loro assetto societario/aziendale, fino allo storico, lo stato di salute dell’azienda e l’analisi del bilancio in modo completo, comprensivo di nota integrativa.
I vantaggi dell’AI per il calcolo del credit score
Secondo lo studio della Banca d’Italia sull’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale per il calcolo del Credit Scoring bancario, l’AI non aumenta le possibilità di discriminazione.
Ma non è tutto qui. L’uso di modelli di Intelligenza Artificiale e di Machine Learning porta a benefici come:
- performance migliori rispetto a quelle tipiche dei modelli tradizionali;
- maggiore accuratezza delle previsioni;
- possibilità di effettuare più facilmente dei processi di prestito istantaneo;
- possibilità di sfruttare delle fonti dati definite alternative – grazie al Machine Learning – come, per esempio, dati sulle movimentazioni del conto corrente, dati di fonti interne o acquistati di fornitori di analytics e persino dati provenienti dal web e dai social media.
