Un modello integrato, predittivo e automatizzato per la gestione del rischio di credito. È in questa direzione che evolve il mercato, accelerato dall’avvento del digital lending: perché oggi il cliente può richiedere un prestito o un mutuo direttamente da app, in pochi passaggi.
«Questo ha imposto alle istituzioni finanziarie di adottare sistemi in grado di valutare l’affidabilità creditizia in tempo reale, senza compromettere l’accuratezza – afferma Daniele Giuliani, CEO di Genio Diligence. Supportiamo questa evoluzione con soluzioni che digitalizzano e strutturano dati complessi, come quelli provenienti dalle buste paga, dai CU, dalle dichiarazioni dei redditi etc., per rendere i processi decisionali più rapidi, trasparenti e oggettivi, anche per i segmenti più complessi del mercato».
Nuove esigenze nel presidio del rischio
Le maggiori sfide che gli istituti di credito devono superare nella gestione del credit risk sono tre: la qualità e la affidabilità dei dati, la gestione delle diverse tipologie di documenti e la transizione dai processi legacy a flussi completamente digitali.
«A queste – prosegue Giuliani – si aggiunge l’esigenza di presidiare il rischio in modo granulare, anche in presenza di profili non standard o informazioni frammentarie. È necessario combinare analisi documentale automatizzata, estrazione dati intelligente e standardizzazione dei flussi informativi, riducendo i margini di errore umano e aumentando la capacità di valutazione predittiva».
Le tecnologie dietro lo smart lending
Serve la tecnologia, capace di trasformare documenti disomogenei in dati strutturati. Pronti per essere analizzati e confrontati in ottica creditizia.
«Con vantaggi concreti: tempi di istruttoria ridotti, maggiore coerenza nelle valutazioni, minori rischi di frode e maggiore capacità di servire clienti non bancabili attraverso metodi tradizionali – osserva Giuliani. Con le nostre soluzioni per lo smart lending, i partner velocizzano fino al 60% i processi e migliorano la qualità delle decisioni creditizie, anche su pratiche complesse».
Con l’integrazione di AI, GenAI e machine learning si innestano poi analisi predittive sui comportamenti finanziari: identificano pattern di rischio e generano alert automatici, dimostrandosi strumenti preziosi per aumentare l’efficacia di modelli di scoring e ridurre l’esposizione alle frodi.
«Nel KYC e nell’AML, queste tecnologie permettono verifiche in tempo reale su grandi volumi di dati, anche non strutturati o provenienti da fonti aperte – precisa Giuliani. Non si può prescindere dall’integrare funzionalità AI nei processi di verifica automatica, per offrire un controllo più profondo e tempestivo sul profilo dei richiedenti».
Nuove figure professionali
Per gestire il rischio creditizio servono quindi figure ibride: esperti di finanza, che sappiano leggere i dati, ma anche data analyst, esperti di AI e professionisti in grado di disegnare e governare flussi digitali.
«È fondamentale – conclude Giuliani – investire nella formazione continua e in team multidisciplinari, consapevoli che la capacità di coniugare tecnologia, business e compliance sarà il vero vantaggio competitivo nei prossimi anni».
Questo articolo è stato pubblicato sul numero di giugno 2025 di AziendaBanca ed è eccezionalmente disponibile gratuitamente anche sul sito web. Se vuoi ricevere AziendaBanca, puoi abbonarti nel nostro shop.
