Doppia sfida per le banche nel credito alle imprese. Da un lato, c’è la forte spinta normativa, che pone controlli più serrati nei processi di valutazione delle aziende che richiedono finanziamenti.
E, dall’altro, l’evoluzione tecnologica, che porta con sé revisioni infrastrutturali, l’introduzione dell’automazione nei processi del credito e la capacità di sfruttare le potenzialità predittive degli algoritmi di intelligenza artificiale.
«Le linee guida EBA hanno ri-ammodernato il processo di erogazione del credito, introducendo un approccio strutturato e rigoroso nella valutazione delle imprese che richiedono sostegno finanziario alle banche – racconta Antonio D’Amore, CEO Deda Spark, boutique company in ambito consulenza del gruppo Deda. L’obiettivo è permettere agli istituti finanziari di conoscere meglio le imprese, così da ridurre le possibilità che il finanziamento si trasformi in credito distressed e vada in sofferenza».
I tre elementi della sfida tecnologica
La seconda sfida è tutta tecnologica e coinvolge le agende quotidiane di CIO e CTO.
« Al momento, le banche sono concentrate su tre temi legati alla tecnologia che possono incidere sulla valutazione del credito – osserva D’Amore. Una delle prime necessità delle banche è ridurre i costi e spesso si parte dalla infrastruttura IT, per renderla più potente, scalabile e a minor costo, valutando il cloud computing oppure il data center. Il secondo pillar tecnologico è l’automazione dei processi, necessaria ma difficoltosa nell’ambito dell’erogazione del credito alle imprese, che a oggi sono altamente frammentati e ricchi di documentazione cartacea, spesso difficile da recuperare: elementi che rendono non immediata l’automazione dei processi. Infine, l’integrazione del machine learning e dell’AI potranno sicuramente aiutare le banche a migliorare la valutazione del merito creditizio sui dati storici in loro possesso, per una analisi più puntuale».
Verso l’analisi predittiva
Anche il framework regolamentare ha d’altronde stimolato le banche ad ampliare il numero di indicatori utilizzati nella valutazione del merito creditizio.
«Tutti gli istituti hanno già iniziato, o si stanno preparando, a sfruttare in modo massivo i dati in loro possesso per abilitare modelli predittivi che consentono di individuare in anticipo potenziali segnali di deterioramento del credito – commenta D’Amore. Mettendo insieme algoritmi predittivi e altri indicatori specifici, si può valutare se una impresa potrebbe incontrare, nel tempo, problemi di natura finanziaria e non onorare quindi il debito accordato».
Le prospettive future
Servono naturalmente dati di qualità, certificati e completi, per condurre una analisi efficace. E Deda Spark, nata un anno e mezzo fa e specializzata in Management & Technology Consulting, è al fianco degli istituti di credito per procedere in una roadmap di transizione digitale e tecnologica.
«Al momento contiamo su un team di venti professionisti, ma – annuncia D’Amore – prevediamo, nel breve periodo, l’ingresso di ulteriori dieci figure specializzate, che conoscono la tecnologia, i processi del credito e sanno come automatizzarli».
Questo articolo è stato pubblicato sul numero di ottobre 2025 di AziendaBanca ed è eccezionalmente disponibile gratuitamente anche sul sito web. Se vuoi ricevere AziendaBanca, puoi abbonarti nel nostro shop.
