Rischio di credito: come minimizzarlo con i Banking Virtual Assistant e l’AI

Nel complesso ecosistema finanziario contemporaneo, la gestione del rischio è diventata una sfida sempre più articolata e dinamica.

L'intelligenza artificiale generativa sta rivoluzionando radicalmente l'intero panorama del risk management, introducendo nuove metodologie per automatizzare, accelerare e ottimizzare ogni aspetto del controllo finanziario, dalla compliance al monitoraggio del rischio climatico.

I banking virtual assistant rappresentano l'avanguardia tecnologica in questo scenario, combinando analisi dei dati, apprendimento automatico e capacità predittive per supportare le istituzioni finanziarie nella gestione dei rischi finanziari con un livello di precisione e efficienza mai raggiunto precedentemente.

Come rilavato da Mckinsey in una survey di ottobre 2023, nel primo trimestre del 2023, le grandi aziende tecnologiche stavano integrando le capacità dell’AI generativa nei propri prodotti. Un anno dopo l’AI generativa ha già lasciato il segno in diversi settori, compresi quelli che tradizionalmente hanno adottato un approccio relativamente conservativo all'adozione di tecnologie emergenti, ad esempio il rischio di credito.

Va da sé aspettarsi che l’AI generativa sarà presto uno strumento imprescindibile per l’analisi del rischio di credito. Essa si inserisce nella cosiddetta generative AI banking, la nuova frontiera dell’intelligenza artificiale applicata al sistema finanziario, che sfrutta modelli di machine learning avanzati per generare contenuti, analizzare dati, ottimizzare operazioni e potenziare l'esperienza cliente.

I vantaggi dell’analisi e gestione del rischio di credito basate sull’intelligenza artificiale

L'implementazione di soluzioni AI nella gestione del rischio di credito offre diversi benefici che trasformano radicalmente l'approccio tradizionale del settore bancario:

• Velocità di Analisi: L'intelligenza artificiale può elaborare volumi enormi di dati in frazioni di secondo, accelerando drasticamente i processi di valutazione del merito creditizio. Gli algoritmi AI analizzano istantaneamente transazioni finanziarie, cronologia dei pagamenti, profili di spesa e variabili economiche esterne.

• Precisione nel credit scoring: Grazie all'analisi approfondita di dati storici, l'AI migliora significativamente il credit score, offrendo valutazioni più accurate e contestualizzate. I sistemi di intelligenza artificiale riescono a interpretare complessi pattern finanziari, identificare rischi potenziali e generare profili di rischio altamente dettagliati.

• Prevenzione delle frodi: I moderni sistemi di generative AI banking implementano sofisticati meccanismi di prevenzione delle frodi, utilizzando ad esempio il riconoscimento di pattern anomali, l’analisi comportamentale in tempo reale e sistemi di allerta preventiva.
• Esperienza cliente personalizzata: L'intelligenza artificiale consente di generare offerte di credito su misura, personalizzare prodotti finanziari e fornire consulenza immediata e contestualizzata.

Occorre aggiungere che l'implementazione dell'intelligenza artificiale nel risk management bancario, nonostante i numerosi vantaggi, presenta anche alcune criticità, sfide e potenziali limitazioni che è fondamentale comprendere e affrontare:

• Rischi di Discriminazione Inconsapevole
• Trasparenza nei criteri di valutazione
• Vulnerabilità Tecnologiche e Sicurezza
• Necessità di supervisione umana

Ciò vuol dire che l'adozione dell'intelligenza artificiale nella valutazione creditizia richiede un approccio critico, consapevole e costantemente aggiornato.

Come si misura e si riduce il rischio di credito con i banking virtual assistant

La valutazione creditizia moderna è una scienza complessa che richiede un approccio multidimensionale e altamente tecnologico. I banking virtual assistant rappresentano l'evoluzione più avanzata nella misurazione del rischio di credito, integrando tecnologie di intelligenza artificiale e analisi dei dati per trasformare radicalmente il processo di gestione del rischio finanziario.

I moderni sistemi di credit risk analysis implementano strategie sofisticate per la raccolta e l'integrazione di indicatori di rischio di credito da molteplici fonti.

Raccolta e integrazione dei dati

Per garantire un'analisi affidabile del rischio di credito, i banking virtual assistant aggregano e analizzano dati provenienti da fonti eterogenee. Questo approccio consente di ottenere una visione completa della situazione finanziaria del richiedente, riducendo al minimo le incertezze.

I sistemi di credit risk analysis attingono a:

• Banche dati creditizie, per verificare eventuali insolvenze pregresse.
• Registri pubblici, per ottenere informazioni su eventuali procedure giudiziarie in corso.
• Dichiarazioni fiscali, per valutare la solidità finanziaria dell'impresa o del soggetto analizzato.
• Comportamenti transazionali digitali, per identificare trend nei pagamenti e nelle abitudini finanziarie.

L'uso combinato di queste informazioni permette di ottenere una valutazione più precisa e tempestiva, migliorando il processo decisionale.

Automatizzazione del rating creditizio

Grazie all'uso dell'intelligenza artificiale, i banking virtual assistant automatizzano il calcolo del rating creditizio, riducendo significativamente i tempi di analisi e migliorando la precisione delle previsioni.

Gli strumenti di risk management software generano istantaneamente:

• Rating creditizio dinamico, che si adatta automaticamente ai cambiamenti delle condizioni economiche e finanziarie del soggetto valutato.
• Credit score calculator automatizzato, basato su algoritmi avanzati che minimizzano il rischio di errore umano.
• Credit report dettagliati e immediati, fornendo agli analisti finanziari insight utili per prendere decisioni consapevoli e tempestive.

Questa automazione consente di ridurre il rischio di frodi e di migliorare l'affidabilità delle valutazioni.

Valutazione multifattoriale degli indicatori di rischio di credito

L'analisi del rischio di credito non si basa più su un singolo indicatore, ma su una valutazione multifattoriale che considera una serie di variabili chiave.

Gli strumenti di banking virtual assistant prendono in esame:

• Stabilità lavorativa, per valutare la continuità del reddito.
• Flussi di cassa, per comprendere la capacità di far fronte agli obblighi finanziari.
• Esposizioni finanziarie pregresse, per individuare eventuali segnali di sovraindebitamento.
• Variabili macroeconomiche, come inflazione e tassi di interesse, che possono influenzare la solvibilità di un'impresa o di un individuo.

Questo approccio consente di affinare la precisione della valutazione e di ridurre il rischio di insolvenza.

Appare evidente che la valutazione creditizia stia vivendo una trasformazione epocale, dove l'intelligenza artificiale non è più un optional ma un elemento strategico fondamentale per competere nel mercato finanziario globale.

Opyn Credit AI per la gestione del rischio di credito nelle banche e nelle grandi aziende

Per rispondere alle sfide più complesse del bank risk management, Opyn ha ideato Opyn Credit AI, un insieme di soluzioni innovative per velocizzare e potenziare il lavoro degli esperti di analisi e valutazione creditizia. Si tratta di soluzioni all'avanguardia, ideali per istituti finanziari, banche, istituti di credito, società finanziarie ma anche grandi aziende.

Il punto di forza di Opyn Credit AI risiede nell’esperienza e nel patrimonio informativo di Opyn, derivante dall’analisi di oltre 15 miliardi di crediti in 10 anni.

Mediante la corporate credit risk analysis, la piattaforma Opyn Credit AI utilizza generative AI banking per eseguire un controllo di rischio di credito con precisione e profondità. Grazie alle tecniche più avanzate di AI generativa, automatizza e velocizza le attività manuali ripetitive, riducendo rischi e costi operativi.

Tra le sue caratteristiche distintive possiamo citare l’Analisi predittiva avanzata, la Valutazione real-time del rischio, l’Integrazione con sistemi esistenti e la Conformità normativa garantita.

All’interno di Opyn Credit AI è possibile trovare:

• Un Assistente virtuale, progettato per supportare gli esperti di analisi creditizia nella gestione delle pratiche di credito, affiancando il team nell'esecuzione di attività ripetitive e time consuming.
• Il modulo Analisi degli estratti conto, che categorizza tutti i movimenti bancari per offrire informazioni utili nella valutazione di un'azienda, al di là dei classici indici di bilancio.

L'intelligenza artificiale sta ridefinendo i confini della gestione del rischio di credito, trasformando un'attività tradizionalmente analitica in un processo dinamico, predittivo e altamente personalizzato.

Con soluzioni innovative come Opyn Credit AI, le istituzioni finanziarie possono finalmente contare su strumenti che non solo mitigano i rischi, ma li anticipano e li governano con maggiore efficienza. Scopri di più su Opyn Credit AI e chiedi subito una consulenza da parte dei nostri esperti.