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Anche in questo caso, le nuove tecnologie possono venire in aiuto ed essere una soluzione molto efficace. L’aumento sempre maggiore dei dati a disposizione, insieme alla disponibilità di software sempre più performanti, ha reso disponibili nuove opportunità che possono essere sfruttate dal Risk management – per valutare come si misura il rischio di default dei clienti –, in alternativa o insieme ai metodi tradizionali di stima dei fattori di rischio basati sulla statistica tradizionale. Per effettuare un'analisi adeguata su come si misura il rischio di default, bisogna compiere diversi Step.

Realizzare modelli di Scoring per la misura del rischio di credito

Un passo essenziale da compiere è quello di sviluppare dei modelli di Scoring. L’obiettivo è quello di distinguere i clienti, in fase di valutazione, tra solidi e meno solidi, sulla base delle informazioni a disposizione. Con questi sistemi, è possibile definire il Credit scoring, per avere un giudizio sintetico sul grado di solvibilità del cliente, la cosiddetta Probabilità di Default (in gergo tecnico, abbreviata in Pd). In pratica, per cercare di capire in anticipo se una certa azienda potrebbe fallire o meno.

Per sviluppare bene un sistema su come si misura il rischio di default, si devono tenere presenti molte informazioni. Tra queste, per esempio, i bilanci, il budget, gli insoluti, il piano industriale e l’organizzazione aziendale.

Analisi dei Bias, test e aggiornamento dei modelli applicativi

Un aspetto importante da considerare in fase di stima, è quantificare il fenomeno della mancanza di informazioni adeguate, in pratica i Bias, i difetti o pregiudizi che possono finire nei dati di Input, e così portare a risultati distorti o meno attendibili.

Le cause di queste mancanze ed errori nelle informazioni sulla clientela possono derivare dalla perdita di dati in fase di archiviazione, oppure da una gestione non corretta, o da altre variabili. Un elevato numero di Bias ed errori può pregiudicare l'efficacia del sistema di Scoring su come si misura il rischio di credito. Anche per questo, il modello va testato e poi tenuto costantemente aggiornato.

Applicazione dei sistemi per come si misura il rischio di credito

Il punteggio di Score ottenuto dal modello applicativo, che valuta come si misura il rischio di credito, viene convertito in una probabilità di Default del cliente, consentendo di stimare la probabilità che un’azienda possa fallire o meno.
L’assegnazione della rischiosità viene fatta sulla base di classi di rischio, quindi suddividendo la scala di Scoring in fasce dalla rischiosità più alta alla più bassa. Si può usare anche un valore di soglia, cosiddetto Cut-off, al di sotto del quale le richieste del cliente vengono respinte, o quantomeno ricontrollate in maniera ancora più approfondita.

Come si misura il rischio di credito: l'uso dei dati innovativi

Nuove e importanti opportunità, nelle attività su come si misura il rischio di credito, arrivano dall’integrazione dei dati innovativi – tutti quelli che provengono dal mondo digitale –, che possono identificare, da un lato, nuove possibilità di Business, e dall’altro intercettare e limitare i rischi nell’ambito della valutazione del merito creditizio dei clienti.

Del resto, i sistemi di Intelligenza artificiale e Machine learning negli ultimi anni stanno assumendo un ruolo sempre di maggiore importanza per molte aziende in svariati settori. E hanno sempre più utilità e applicazione anche all'interno del settore amministrativo e finanziario delle imprese, anche per rendere più efficienti le attività su come si misura il rischio di credito.

Il ricorso all'Intelligenza artificiale per come si misura il rischio di credito

Questa ampia applicabilità del Machine learning e dell'Intelligenza artificiale è dovuta al fatto che i computer possono imparare a eseguire delle operazioni basandosi sull’osservazione dei dati e imparando da essi, indipendentemente dal tipo di attività o di dati in questione. Questo apprendimento automatico è favorito dalla sempre maggiore disponibilità di dati in termini di volumi e varietà, e da strumenti di calcolo sempre più potenti. Per questo nel Risk management il Machine learning trova sempre più applicazione anche nelle tecniche su come si misura il rischio di credito della clientela e del mercato.

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