SFIDA PMI

Banca AideXa. Dati e AI per espandere il credito e mantenerne la qualità

Banca Aidexa AI

Walter Rizzi, Vice Direttore Generale e Responsabile Prodotti di Banca AideXa

Migliorare ulteriormente la gestione del rischio è un mantra nell’attuale “tempesta perfetta” del credito.

Il 2023 ha infatti portato a un ulteriore rallentamento economico, complice anche il peggioramento dell’instabilità geopolitica. A cui si sommano le modifiche al Temporary Framework, che ha confermato l’intenzione politica di sostenere gli investimenti, ma con minori garanzie per la liquidità. E le strategie di gestione, inevitabilmente, dovranno evolvere.

«Per il 2024, banche e fintech attive nel credito presteranno una attenzione ancora più forte al miglioramento della loro capacità di leggere il rischio – spiega Walter Rizzi, Vice Direttore Generale e Responsabile Prodotti di Banca AideXa – e indubbiamente l’intelligenza artificiale è una delle tecnologie più promettenti».

Open Banking e dati aggiornati

AideXa nasce, come altri player digitali innovativi, proprio con l’obiettivo di cambiare il modo in cui il merito creditizio di una impresa viene valutato.

«La nostra proposizione si basa da sempre sull’utilizzo dei dati transazionali dell’open banking – prosegue Rizzi – per alimentare sistemi di intelligenza artificiale, supportati dal machine learning, per rendere il processo di valutazione sia più veloce sia più accurato.

Perché i dati di bilancio, nel migliore dei casi, ci indicano lo stato di salute dell’azienda con un ritardo di almeno sei mesi. Mentre il flusso di cassa racconta una storia molto più attuale.

Stiamo anche valutando di integrare altri dati potenzialmente importanti, possiamo quindi dire che i nostri modelli non sono ancora definitivi. Siamo però arrivati a un punto in cui solo dati di tipo diverso possono effettivamente portare valore alle nostre valutazioni.

Penso, ad esempio, al digital footprint dell’impresa cliente, oppure all’integrazione con l’ERP aziendale. Ma bisogna sempre considerare se ci sono limiti all’utilizzo di quei dati e come è possibile sfruttarli al meglio».

Una prima indicazione dall’AI

Il modello di valutazione di Banca AideXa si basa, a oggi, su quattro fonti: il bilancio, la storia creditizia, l’anagrafica dell’azienda e la componente transazionale.

«Nei quattro anni di vita, l’analisi delle transazioni è stata automatizzata grazie a intelligenza artificiale e machine learning – racconta Rizzi – ormai circa il 50% della valutazione si basa proprio sui movimenti del conto.

L’AI estrae degli indicatori che consentono di analizzare il rischio della controparte e di dare una prima indicazione di finanziabilità. Andiamo poi a integrare la valutazione con le altre fonti, più tradizionali».

I vantaggi per le imprese

Per le aziende, questo approccio rappresenta innanzitutto un allargamento del mercato.

Se la banca di riferimento non estende le linee di credito, l’impresa può subito rivolgersi a un player digitale, senza aprire un nuovo conto corrente, condividendo le informazioni sui propri movimenti.

Inoltre, sempre di più si affermeranno modelli di comparazione dei costi simili a quelli già in voga per i privati.

Tutti al lavoro sui dati

I dati sono il cantiere su cui stanno ragionando tutti i player, dai più innovativi fino agli incumbent.

«L’approccio forward looking richiesto dall’EBA spinge inevitabilmente tutti a chiedersi come integrare nuove fonti – precisa Rizzi.

Ovviamente, una grande banca tradizionale ha a disposizione una quantità di dati molto cospicua, che al momento utilizza soprattutto per gestire i clienti attuali, non per acquisirne di nuovi.

Tutti gli attori investiranno sul proprio modello di business per adattarlo alla nuova realtà e crescere in modo equilibrato, mantenendo una elevata qualità del credito».

Modelli di business alla prova

Ed è in questo contesto difficile che si gioca anche il futuro del fintech.

Molti operatori innovativi sono entrati sul mercato in anni di abbondante liquidità e hanno potuto beneficiare anche delle misure straordinarie varate dai governi per cercare di ridurre l’impatto della pandemia.

Questo ha aperto il mercato, iniziando a diffondere l’idea che un’impresa potesse avere anche interlocutori diversi dalla banca tradizionale.

«La forte crescita dell’economia nel 2022, con tassi di default e di interesse molto bassi, è durata poco – racconta Rizzi – e l’aumento dei tassi, già a fine 2022, si è tradotto sul costo del funding, che ha messo sotto pressione alcuni modelli di business di banche, fintech e aziende. Il 2024 ha nuove sfide più legate al costo del credito, ma noi ci siamo preparati ad affrontarle».

La difficile sfida delle PMI

Un capitolo a parte è quello delle PMI, notoriamente molto numerose in Italia. Che, da qualche anno, sono entrate nel radar del mondo fintech, con offerte mirate sia delle neobanche sia di realtà del credito.

«Acquisire un cliente SME non è affatto una operazione banale – commenta Rizzi. Parliamo di un segmento con caratteristiche specifiche e composto da moltissime aziende, molto diverse tra loro. Hanno un valore potenziale altissimo, ma sfruttarlo è molto complesso.

Noi abbiamo deciso di focalizzarci solo su questo segmento e di usare i dati per conoscere al meglio l’azienda. Poi magari con una video call si conosce meglio l’azienda e si prendono decisioni migliori».

 

Questo articolo è stato pubblicato sul numero di gennaio/febbraio 2024 di AziendaBanca ed è eccezionalmente disponibile gratuitamente anche sul sito web. Se vuoi ricevere AziendaBanca, puoi abbonarti nel nostro shop