L’IA trasforma l’accesso al credito: nuove opportunità per le PMI

Proprio perché questa tecnologia sarà sempre più utilizzata in futuro, molti operatori del settore stanno investendo sempre di più in questa direzione per offrire soluzioni tecnologiche in grado di guidare la digitalizzazione dei servizi di credito.

Il processo tradizionale di valutazione del merito creditizio

La valutazione del merito creditizio è storicamente basata su modelli tradizionali che utilizzano dati finanziari strutturati, come bilanci e storici di pagamento. Tuttavia, questi strumenti spesso si rivelano insufficienti per fornire un quadro completo della solidità di un’impresa, specialmente nel caso delle PMI, che possono avere limitate informazioni storiche disponibili.

L’impatto dell’AI sul processo di concessione del credito

L’utilizzo dell’AI consente di effettuare analisi più efficaci, veloci e precise, analizzando un volume molto più elevato di dati strutturati, come le transazioni effettuate, i flussi di cassa proiettati, gli stipendi accreditati negli anni, e non strutturati, come ad esempio l’analisi del sentiment proveniente dai canali social e dalle recensioni online e indicatori macroeconomici specifici del settore.

I vantaggi dell’AI per istituti finanziari e imprese

Questa capacità di integrare e analizzare una grande mole di dati di natura diversa, in modo rapido ed efficiente, permette di costruire un profilo creditizio più accurato e dinamico, aumentando l’affidabilità delle decisioni di concessione del credito.

L’adozione dell’AI applicata al credito alle imprese comporta numerosi vantaggi per tutti gli attori coinvolti. Per le banche e gli istituti finanziari si registra una significativa riduzione del rischio di insoluto, potendo individuare in anticipo i segnali di rischio e migliorare la qualità del portafoglio crediti; altri benefici comprendono il migliorando dell’efficienza operativa, con processi di valutazione più rapidi che riducono i costi amministrativi e migliorano i tempi di risposta e l’ottimizzazione della conformità normativa, poiché l’AI aiuta a monitorare la compliance in tempo reale, garantendo l’aderenza a regolamenti complessi come il GDPR o le normative antiriciclaggio.

Per le imprese, invece, tra i principali vantaggi emerge la semplificazione dell’accesso al credito, un aspetto cruciale, poiché le PMI sono spesso penalizzate dai modelli tradizionali, e la promozione di valutazioni creditizie più accurate e inclusive. Inoltre, si osserva un miglioramento delle condizioni personalizzate, grazie ad analisi dettagliate che permettono di offrire prodotti finanziari su misura, con tassi di interesse e piani di rimborso adattati alle specifiche esigenze aziendali.

Rischi associati all’uso dell’AI nel merito creditizio

Sebbene si tratti di un fenomeno in forte crescita, l’utilizzo di modelli di AI nell’analisi di merito creditizio è ancora poco diffuso in Italia. Questo fenomeno può essere imputato ai limiti legati soprattutto alla qualità e alla natura dei dati utilizzati per addestrare gli algoritmi in questa tecnologia.

Un primo rischio è relativo alle distorsioni nella valutazione del rischio di credito, poiché gli algoritmi riflettono i dati impiegati per il loro training, una distorsione nei dati può portare a una valutazione errata del rischio. Ciò può far sì che il sistema non riesca a ordinare correttamente i clienti in base al loro merito di credito, portando a decisioni errate, come la concessione di prestiti a clienti ad alto rischio o la fissazione di tassi di interesse non adeguati. In tal modo, si rischia di compromettere l’efficacia dell’analisi e di alterare l’equità delle scelte creditizie.

Un altro rischio è che gli algoritmi possano discriminare alcuni gruppi di clienti, favorendo o penalizzando determinati segmenti di mercato in modo ingiustificato. Questo fenomeno, noto come coded bias, può verificarsi quando l’algoritmo si basa su variabili sensibili, come la geolocalizzazione, che potrebbero penalizzare aziende situate in aree considerate a rischio, indipendentemente dalla loro effettiva solidità finanziaria. La discriminazione può essere esplicita, tramite l’inclusione di caratteristiche che favoriscono un gruppo rispetto ad un altro, oppure implicita, dove l’algoritmo sviluppa distorsioni difficili da individuare e correggere.

In entrambi i casi, si crea un rischio di esclusione finanziaria, in cui determinate imprese o individui vengono svantaggiati da una valutazione che non rispecchia correttamente la loro situazione.

Il ruolo dell’intervento umano e le prospettive future

Di qui la necessità di lasciare all’umano l’ultima parola: l’analista può ottenere dall’AI un supporto davvero valido ed efficiente ma senza rinunciare alla valutazione soggettiva che solo un individuo può fare.

Nonostante esistano ancora alcuni limiti legati all’uso dell’AI nell’analisi del merito creditizio, questa tecnologia offre opportunità significative per favorire una maggiore inclusione finanziaria. Consente infatti di fornire soluzioni di credito anche alle microimprese e ai settori tradizionalmente poco serviti, evidenziando al contempo il suo ruolo fondamentale nel supportare la finanza sostenibile. In particolare, le valutazioni del merito creditizio possono ora considerare i criteri ESG, Environmental, Social, Governance, contribuendo a orientare gli investimenti verso pratiche più responsabili e sostenibili.

Rispetto alle tecnologie di machine learning, l’AI generativa consente non solo agli operatori come noi di fare un salto evolutivo e proporre nuovi servizi, ma rendere il sistema economico finanziario più efficiente, reattivo e in ultima analisi più competitivo.

In questo contesto, è fondamentale che l’introduzione dell’intelligenza artificiale generativa nella valutazione del merito creditizio sia supportata da un’analisi etica e tecnica approfondita, affinché l’AI possa rappresentare un’opportunità di crescita per costruire un futuro in cui il credito alle imprese possa essere più inclusivo, personalizzato e incentrato sulla sostenibilità.