Recentemente concedere credito è diventato sempre più complesso. Gli istituti finanziari hanno la necessità di analizzare molti più parametri e indicatori per poter stabilire se un’azienda è meritevole di ottenere un credito e a quali condizioni.
Per la valutazione del merito di credito aziendale, vengono analizzati, ad esempio, il reddito, il livello di indebitamento, eventuali insolvenze o ritardi nei pagamenti. Ma negli ultimi anni, abbiamo assistito ad un ampliamento dei dati che occorre analizzare per avere un quadro più ampio e dettagliato.
Non si tratta più di analizzare soltanto gli indicatori patrimoniali ed economico-finanziari, l’andamento dei conti e dei pagamenti, ma anche dati di tipo socio-demografico, dati derivanti da analisi realizzate grazie all’open banking, fino alle informazioni presenti online e sui social network. In questo contesto anche l’analisi della reputazione aziendale risulta cruciale per banche e istituti finanziari che vogliano concedere un prestito in maniera sicura ed efficace, in quanto contribuisce a conoscere meglio i propri clienti e a ridurre così il rischio di insoluti.
In un mondo ormai globalizzato e digitale, la reputazione si è spostata quasi totalmente sul canale online: si parla infatti di web reputation. Ma cos’è la web reputation? Perché è così importante nell’analisi creditizia? E come si rileva?
Di fatto la web reputation di un’azienda è costituita dalla percezione che gli utenti online hanno di essa a seguito di notizie e informazioni presenti sul web. Concorrono alla sua definizione non solo i comportamenti online dei dipendenti e le opinioni degli utenti sulle sue attività, ma soprattutto la condotta dei vertici, manager e key people ed eventuali provvedimenti giuridici a loro carico.
Abbiamo già affrontato l’importanza dell’analisi creditizia per le aziende che vogliano concedere servizi come il buy now pay later ad altre aziende senza incorrere in inconvenienti riguardanti possibili insolvenze.
Oggi invece approfondiamo qui come banche, asset manager e in generale gli istituti finanziari possono utilizzare la web reputation per migliorare l’analisi creditizia dei propri clienti business.
L’analisi della web reputation aziendale e del suo impatto sulle decisioni di credito è determinante. Una buona analisi della reputazione online delle aziende favorisce un’analisi creditizia accurata e affidabile.
Effettuare questo tipo di analisi sulla reputazione aziendale online può risultare complicato e dispendioso a livello di tempo: infatti, esistono molte variabili che entrano in campo nel calcolo del rischio e per un istituto finanziario non è facile avere una visione completa, corretta e accurata dello stato finanziario di un’azienda in poco tempo.
Una volta stabilito il rating creditizio, determinato il grado di affidabilità dell’azienda e valutato altri aspetti qualitativi, è possibile dedurre il merito creditizio e stabilire le condizioni alle quali si è disposti a erogare un prestito (esempio l’importo concesso, il tasso di interesse o le garanzie da richiedere).
Ma cosa si intende per affidabilità creditizia? Si tratta della capacità da parte di un’azienda di rimborsare un credito secondo i termini e le condizioni previste. Di fatto si procede ad una valutazione del merito creditizio, che viene normalmente verificato durante la fase di istruttoria, facendo ricorso ad esempio a:
Una volta fatte tutte le analisi del caso, viene emesso un punteggio di affidabilità, chiamato “credit score”, ossia un indicatore numerico che esprime il rischio di credito associato ad un’impresa che ha richiesto un finanziamento. In altre parole, si tratta di quello che viene chiamato anche merito creditizio, ossia il risultato di una valutazione approfondita della capacità dell’azienda di rimborsare un credito e si esprime in lettere: il credit score va da AAA, che indica il più alto livello di sicurezza finanziaria, fino a C, che invece indica il più basso.
Ad andare incontro alla necessità di banche e asset manager di effettuare una valutazione creditizia delle aziende che comprenda l’analisi della reputazione vi è l’intelligenza artificiale, che permette analisi veloci e puntuali attraverso algoritmi che assicurano una maggiore accuratezza, oltre che tempi ridotti di rilevazione. Tali tecnologie consentono di analizzare moltissimi dati reputazionali relativi alle imprese: dalle notizie alle interazioni sui social media.
A differenza dei modelli tradizionali, i modelli AI riescono così a captare quindi anche dati alternativi a quelli solitamente analizzati. L’inclusione di questi dati migliora l’accuratezza delle previsioni ed estende la valutazione del merito di credito a imprese generalmente escluse o penalizzate dall’accesso al credito.
L'utilizzo di modelli di AI nel credit scoring è ancora poco diffuso in Italia, sebbene si tratti però di un fenomeno in crescita: infatti, tali modelli si avviano ad essere sempre più accurati nelle stime rispetto ai modelli statistici tradizionali utilizzati attualmente dalla maggior parte degli istituti finanziari, guidati per lo più dalla teoria economica.
Gli operatori finanziari che già fanno uso di intelligenza artificiale e machine learning, come noi di Opyn, confermano una migliore performance rispetto ai modelli tradizionali.
Non bisogna dimenticare, però, che è sempre importante affiancare all’uso della tecnologia anche la componente umana in modo da ridurre eventuali errori. Infatti, le analisi prodotte dai modelli di intelligenza artificiale vengono affiancati alla valutazione del merito creditizio realizzata dagli analisti, che sono poi i responsabili della decisione finale.
Diversi studi mostrano che l’accuratezza dei modelli basati sull’intelligenza artificiale nell’individuare le insolvenze è generalmente migliore rispetto a quella dei modelli econometrici e statistici tradizionali.
Per poter minimizzare il rischio d’insolvenza e prendere decisioni rapidamente e in modo sicuro è importante affidarsi a esperti competenti. Noi di Opyn da oltre 10 anni garantiamo a clienti e partner istituzionali i più alti standard di analisi e performance attraverso la nostra tecnologia proprietaria basata su Ai e machine learning che in questi anni ha permesso la valutazione del merito creditizio di 50.000 aziende per un totale di oltre 15 miliardi di crediti analizzati.
Lo facciamo attraverso il nostro Opyn Universe, ossia la piattaforma Lending as a Service che permette una gestione del credito end-to-end grazie ad una soluzione tecnologica modulare e scalabile e ad oltre 12 anni di esperienza nella gestione dei processi legati alla valutazione creditizia.
Grazie ad Opyn Universe, ai diversi moduli di analisi descritti di seguito, l’analista può valutare il merito creditizio di un’azienda in appena due ore. Il processo di valutazione è costruito su misura, per rispondere alle policy di credito dell’investitore.
Ma come funziona la nostra valutazione creditizia?
A patire dal codice fiscale dell’azienda, la piattaforma cattura centinaia di dati da fonti interne ed esterne e li elabora attraverso i propri algoritmi. Incrociando queste informazioni è possibile sapere subito se l’impresa è affidabile e ha quindi le caratteristiche per accedere ad un finanziamento. Ma non solo, la piattaforma analizza i suoi “numeri”, svolge controlli antifrode sul suo numero di telefono, indirizzo email, IP, verifica la sua web reputation e tanto altro ancora.
All’interno di Opyn Universe è compreso anche il modulo Web reputation, attraverso cui vengono ricercate su internet notizie ed informazioni su:
• Azienda da analizzare
• Persone chiave (principali cariche societarie)
• Dipendenti
L’algoritmo, dopo aver interrogato il web, presenta una lista di link ai quali viene attribuito un sentiment in base alla tipologia di informazione rilevata. Eventuali notizie negative verranno segnalate come alert: l’analista a questo punto andrà a verificare gli alert emersi per confermare l’esito o modificare il sentiment in caso, ad esempio, di omonimia.
La tecnologia snellisce il lavoro dell’analista, evita errori di data collection e garantisce un notevole risparmio sui costi e sul timing di gestione. L’intervento dell’analista viene limitato all’approfondimento di eventuali anomalie segnalate.
Altro aspetto importante è quello che chiamiamo “monitoraggio attivo”: significa che anche dopo il primo esito del monitoraggio, vengono effettuati dei controlli nel tempo tali per cui, se vengono rilevati risultati negativi, la piattaforma attiva immediatamente un alert e permette all’analista di verificarlo prontamente.
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