Credit risk modeling: cosa significa questo termine sempre più spesso citato in ambito finanziario?
Grazie ai PC e al web, si è ampliata notevolmente la quantità di dati a disposizione di persone e imprese. Dati che possono essere archiviati, analizzati e impiegati per prendere decisioni migliori, grazie alla big data analytics. Dati impiegati sempre più da imprese, banche e altre società finanziarie anche per analizzare i crediti, grazie al credit risk modeling.
Cos’è il credit risk modeling
Il credit risk modeling comprende tutte le tecniche statistiche impiegate dalle istituzioni finanziarie che prestano denaro, quali banche e società fintech che erogano credito alle pmi, per stimare la probabilità che un papabile debitore fallisca (rischio di default). In base all’analisi del rischio di credito, le istituzioni finanziarie decidono se concedere o estendere un prestito. Del credit risk modeling si avvalgono anche le imprese più attente alla liquidità aziendale: controllare lo stato di salute dei crediti è infatti fondamentale per non intaccarla, ottimizzando la gestione del rischio di credito e riducendo così il rischio di mancato pagamento da parte dei creditori (rischio di insolvenza).
Come funziona il credit risk modeling
Il credit risk modeling consiste nell’individuazione dei fattori che influenzano il rischio di credito e nella loro successiva analisi, al fine di elaborare delle stime attendibili sul futuro comportamento del creditore. Il rischio di credito è influenzato sia dall’andamento dell’economia nel complesso, sia da eventi specifici legati alla singola azienda (rischio emittente o rischio specifico). Maggiore è il rischio di credito, maggiore sarà il tasso di interesse richiesto per concedere un finanziamento.
Il crediti risk modeling stima due elementi-chiave del rischio d’insolvenza: la probabilità di mancato o parziale pagamento da parte del debitore e il suo impatto sul creditore. La probabilità di mancato o parziale pagamento è espressa sotto forma di punteggio (credit score).
In che modo la tecnologia cambia la valutazione del rischio
Attualmente stanno prendendo sempre più piede tecniche basate su un’analisi spinta di grandi quantità di dati (big data analytics), come il machine learning. I dati analizzati sono le informazioni finanziarie e contabili (bilanci), la storia pregressa dei pagamenti. Dati che banche e imprese hanno a disposizione sempre più facilmente, per merito della digitalizzazione dei documenti commerciali e della fatturazione elettronica. E’ anche importante includere un’analisi del contesto di mercato, desumibile da banche dati e ricerche di settore. In generale, è utile arricchire il profilo del debitore con il maggior numero di informazioni possibili e prestare molta attenzione alla qualità dei dati.
Machine learning e big data analytics diventano sempre più efficaci con il passare del tempo, apprendendo e migliorando le loro performance grazie all’intelligenza artificiale. Per questi motivi, machine learning e i big data analytics assicurano una maggiore accuratezza al credit risk modeling rispetto ai sistemi di valutazione del merito di credito tradizionali.
Secondo una ricerca condotta da McKinsey e International Association of Credit Portfolio Managers (IACPM), condotta su 44 istituzioni finanziarie a livello globale e pubblicata nel dicembre 2022, oltre il 60% degli intervistati ha dichiarato di aver incrementato negli ultimi due anni l’utilizzo di nuove tipologie di dati e di tecniche analitiche avanzate, come il machine learning, per la gestione del portafoglio crediti. Non solo: oltre il 75% degli intervistati prevede che queste tendenze continueranno nei prossimi due anni. Secondo lo studio, il machine learning è impiegato soprattutto per:
- credit scoring: un metodo statistico che permette di valutare l’affidabilità creditizia e la solvibilità di una persona o impresa, al termine del quale la solvibilità del debitore è espressa sotto forma di punteggio (score);
- pricing del credito: la procedura di determinazione dei tassi d’interesse da applicare ai prestiti;
- sviluppo di early warning signal: sono quei segnali per la diagnosi precoce dello stato di difficoltà delle imprese, introdotti dal nuovo Codice della crisi d’impresa e dell’insolvenza per individuare tempestivamente le situazioni di tensione economico-finanziaria, che potrebbero sfociare in una crisi aziendale.
