L’AI Generativa può essere un valido strumento di valutazione del rischio di credito. E il 73% delle imprese di settore sta già esplorando soluzioni basate su AI e AIGen per testare la loro l’affidabilità. A dirlo è un recente rapporto di Experian, realizzato da Forrester Consulting, che ha coinvolto oltre 1.300 decision maker in Europa, Medio Oriente, Africa (EMEA) e Asia-Pacifico (APAC).
Le aziende che si occupano di credito sono sempre in cerca di strumenti validi e algoritmi data-driven per migliorare l’efficacia delle proprie decisioni. Ridurre i rischi connessi al prestito di denaro è molto importante. Soprattutto quando il contesto socioeconomico non è dei migliori. Ecco quali sono le tendenze più significative che emergono dal report.
Conoscere meglio il cliente grazie ai dati alternativi
L'AI e in particolare l’AI generativa rappresentano uno strumento strategico per finanziarie e istituti di credito, perché permettono di ottenere un vantaggio competitivo. Il 68% dei decision maker intervistati da Forrester Consulting è convinto che l’impatto di queste tecnologie sarà cruciale nei prossimi anni. Ma qual è il vantaggio che offrono, in concreto?
Gli strumenti basati su GenAI consentono di estrarre informazioni preziose da dati non tradizionali (detti anche dati alternativi). Di conseguenza forniscono modelli decisionali più accurati e una visione a 360 gradi dei clienti.
I dati alternativi sono tutti quei dati, solitamente non strutturati, che provengono da ambienti digitali differenti come immagini, video, audio, social network, forum e così via. Dal punto di vista del credito, a contare sono soprattutto fonti che contengono informazioni su buste paga, proprietà patrimoniali, utenze, affitti.
Essere in grado di estrarre informazioni da queste fonti può rappresentare un importante valore aggiunto.
Lo spettro dello stress creditizio
Il contesto economico attuale presenta alcune sfide importanti per gli operatori di settore, tra cui un prospettato aumento dello stress creditizio. Cosa significa? Quasi la metà degli intervistati (47%) si aspetta un incremento di insolvenze e mancati pagamenti nei prossimi 12 mesi.
Un quadro che ha spinto molti istituti di credito a irrigidire i criteri di prestito. Sempre il 47% del campione ha già adottato misure più severe nell'ultimo anno. E per il 42% degli operatori essere in grado di identificare con maggiore esattezza i clienti finanziariamente vulnerabili è oggi una priorità.
La combinazione di dati (alternativi e non), strumenti di analisi avanzata, software decisionali e AI generativa può consentire una valutazione più accurata del rischio, riducendo l'esposizione a crediti deteriorati.
Inoltre, un processo decisionale più snello e la possibilità di garantire maggiore equità migliora l'esperienza complessiva dei clienti.
Anche in Italia il settore del credito guarda all’AI
In Italia, la consapevolezza dell'importanza dell'AI è in crescita. Il 67% degli intervistati riconosce il suo ruolo nel garantire un vantaggio competitivo, mentre il 72% sta già esplorando le applicazioni della GenAI per valutare il rischio di credito.
Nonostante questo entusiasmo, però, il futuro ha in serbo alcune sfide per le imprese del credito italiane. Il 49% delle aziende segnala alcune difficoltà nello sviluppo e nell'implementazione di modelli di AI e Machine Learning (ML). Ciò a causa della rapidità con cui evolve il contesto economico e finanziario.
Tuttavia, l'utilizzo di dati alternativi sta già dando risultati promettenti. Il 54% degli intervistati ha riscontrato un miglioramento nell'accuratezza delle decisioni, grazie agli approcci innovativi che impiegano l’AI per valutare il rischio di credito.
Un aiuto dalle piattaforme cloud
L'accesso a fonti di dati alternative è ancora un ostacolo per molte aziende, ma le piattaforme cloud possono offrire una soluzione efficace a questo problema.
Grazie alle loro capacità avanzate di analisi e agli algoritmi basati su AI danno la possibilità di elaborare grandi quantità di dati alternativi. Di conseguenza, migliorano la precisione dei modelli predittivi.
Il 48% degli intervistati da Forrester Consulting ha bisogno di aggiornare costantemente i propri modelli per adattarsi al comportamento mutevole dei consumatori. Mentre Il 55% ritiene che lo sviluppo di modelli di AI/ML sia troppo lento.
Le piattaforme cloud, integrando AI e dati alternativi, possono accelerare questi processi, offrendo una visione più approfondita dei clienti e una gestione del rischio più accurata.
Nonostante la competizione e le difficoltà legate allo sviluppo tecnologico, le aziende del settore creditizio stanno investendo in infrastrutture cloud e strumenti di analisi basati su IA. L'obiettivo è migliorare l'accuratezza delle decisioni e valutare il rischio di credito in modo più efficiente.
