Il contesto regolamentare sta spingendo verso l’evoluzione del framework di monitoraggio del credito, con particolare riferimento all’Early Warning. In quest’ottica è fondamentale analizzare i propri clienti non soltanto ex-post ma attraverso viste ex-ante, affidabili e predittive. I player finanziari capaci di integrare e utilizzare le nuove fonti strategiche di dati, come ad esempio quelli ESG, e di cogliere le opportunità della Data Augmentation hanno un indubbio vantaggio competitivo.
La combinazione di informazioni interne alla banca con quelle provenienti dagli ecosistemi esterni consente infatti di ottenere un Early Warning System (EWS) che individua in anticipo esposizioni a rischio e opportunità di sviluppo. Il modello di EW si differenzia dai tradizionali sistemi di rating grazie alla definizione mirata dell’evento target e alle metodologie di sviluppo (es. score statistico, metodo esperto, chaid analysis).
«La forza di questi KPI, compliant alle linee guida EBA LOM, sta nella reale messa a terra all’interno dei processi gestionali consentendo il controllo di qualità informativa nell’intero ciclo di vita del credito. Questo è il vero fattore chiave, che emerge dalla nostra esperienza maturata sul campo al fianco di importanti istituti del sistema bancario domestico e internazionale con piattaforme gestionali rilevanti come la CRIF Credit Management Platform» spiega David Pieragostini, Executive Director Global Solutions Strategist di CRIF.
Le caratteristiche distintive dell’approccio CRIF
Un Early Warning System (EWS) è un processo specifico e sistemico che consente:
1. l’identificazione dell’Early Risk, attraverso la cattura dei segnali di possibile default;
2. la misurazione del rischio, tramite lo sviluppo di uno score EW integrato con il rating interno;
3. azioni mirate, con interventi calibrati sui livelli di rischio individuati.
Tecnologie avanzate come AI, cloud computing e analytics trasformano oggi grandi volumi di dati in decisioni strategiche. La digitalizzazione dei processi di pianificazione e forecasting permette di adottare un approccio di “business data science”, accelerando le decisioni e migliorando il coinvolgimento degli stakeholder. In questo contesto, l’Early Warning System si basa su un monitoraggio continuo di KPI, identificando criticità future e opportunità.
«Ciò che è realmente determinante è un approccio integrato della controparte, che consideri informazioni finanziarie, settoriali e non strutturate come quelle ESG, potenziate da strumenti di analisi big data e machine learning. AI e GenAI aumentano la capacità computazionale su grandi volumi di dati in tempo reale, identificando pattern complessi e fornendo dashboard e report personalizzati».
Con il supporto di CRIF gli istituti bancari che adottano un EWS possono ottenere vantaggi rilevanti, tra i quali:
- l’ottimizzazione del monitoraggio creditizio per preservare la qualità del portafoglio;
- la riduzione del rischio di insolvenze, grazie all’identificazione tempestiva dei segnali di crisi;
- decisioni strategiche basate su dati completi e aggiornati;
- la riduzione dell’incidenza dei default, con impatti positivi su PD/LGD e requisiti di capitale.
«In uno scenario di incertezza e volatilità, la capacità di prevedere e rispondere ai cambiamenti in modo proattivo non è solo un vantaggio ma una necessità. I player bancari che stanno implementando il proprio Early Warning System arricchito da una visione integrata della controparte e delle sue relazioni/filiere otterranno importanti risultati nella gestione, cogliendo così nuove opportunità di sviluppo e rafforzando la propria posizione», conclude Pieragostini.
Questo articolo è stato pubblicato sul numero di dicembre 2024 di AziendaBanca ed è eccezionalmente disponibile gratuitamente anche sul sito web. Se vuoi ricevere AziendaBanca, puoi abbonarti nel nostro shop.
