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I Big Data aprono una nuova frontiera nel credit risk grazie ai quali è possibile fare previsioni per intraprendere scelte strategiche a basso rischio.
Se fino a poco tempo fa, la valutazione del rischio di credito era frutto di procedure complesse, articolate e lunghe, oggi questa stessa funzione può essere svolta secondo modelli più efficienti, che non sostituiscono le metodologie già note, ma ne ampliano le possibilità e ne rendono l’esecuzione molto più snella. Alla loro base, una delle maggiori conquiste dei recenti sviluppi informatici: i Big Data.
Ma in che modo il concetto di credit risk può essere associato ai Big Data, quelle immense quantità di informazioni – nell’ordine dei Terabyte -, che possono essere sottoposte ad analisi per ricavarne anche un cospicuo valore economico? Per comprendere questa interazione, e capire quindi perché i Big Data consentano di gestire processi di dimensioni e velocità ben più adeguati ai bisogni di business, serve tornare al punto di partenza e spiegare che cosa realmente siano i Big Data.
Big Data: una nuova frontiera
Sono numerose le possibilità di crescita tecnologica oggi a disposizione delle imprese. Ogni realtà ha davanti a sé proposte fino a poco tempo fa sconosciute, da sfruttare con impegni più o meno onerosi e definitivi. Sembra comunque ormai appurato dai fatti che una delle maggiori opportunità sia rappresentata dalla capacità di lavorare sui dati. Molti dati. Ricordando che praticamente tutti i soggetti oggi accumulano e producono dati, alcuni dei quali decisamente preziosi.
I vantaggi per le aziende che sfruttano le potenzialità dei Big Data:
- Capacità di analizzare, con metodi e tecniche specifici, una grande mole di materiale;
- Sviluppo di competenze nell’ambito dei Data Analytics, capaci di estrarre valore concreto dai dati a disposizione, mettendo in relazione dati strutturati e destrutturati, figli di fonti anche diverse e lontane;
- Possibilità di offrire ai decision-maker dell’azienda la possibilità di sfruttare in modo redditizio quei valori, compiendo scelte o immaginando modelli previsionali, o semplicemente scoprendo insight per risolvere gli errori precedenti e migliorare i servizi esistenti.
I Big Data come leva per la stima del credit risk
Come abbiamo detto, però, fra le applicazioni più innovative e inaspettate dei Big Data vi è il loro utilizzo in ambito finanziario, in particolare per la stima del rischio di credito aziendale. I modelli oggi utilizzati a questo scopo sono sempre meno adeguati ad affrontare le complesse caratteristiche di economie figlie di un difficile contesto globale. Le nuove frontiere aperte dall’avvento dei Big Data, in questo scenario, hanno permesso di superare il gap. Mettendo a disposizione uno strumento in grado di operare secondo modelli di dimensioni e complessità diversi, ma soprattutto con una velocità più in linea con le esigenze dei mercati.
I servizi finanziari utilizzano attivamente la Data Analytics per ottenere informazioni di business e archivi di dati. E per dotarsi della capacità di prendere le migliori decisioni possibili. Le banche, dunque, hanno la possibilità di sfruttare le informazioni transnazionali per migliorare il loro vantaggio competitivo, ad esempio utilizzandole per valutare rischi nella gestione del credito, così come per la gestione delle frodi, la valutazione dei rischi operativi e la gestione integrata dei rischi.
Sfruttando i Big Data, la gestione del rischio di credito avviene grazie all’accesso a una panoramica completa degli indicatori in gioco. Sulla base di questa i risk manager possono richiedere politiche più in linea con la propensione al rischio della banca. E in materia di concessione del credito, possono spingersi ad analisi nuove. Ad esempio, correlando l’affidabilità dei clienti con il loro comportamento in altri contesti: una possibilità collaudata ad esempio da alcune banche statunitensi, che hanno sperimentato come la regolarità sui pagamenti verso operatori telefonici sia una variabile abbastanza precisa della condotta di un potenziale debitore.
Credit risk: un concetto in evoluzione
Il merito creditizio rappresenta il nucleo più essenziale della gestione del credito. Su di esso ci si basa infatti per definire pricing, accesso ed eventuali rientri/liquidazioni della posizione del cliente.
La classe di merito creditizio è frutto di un’analisi annuale basata sui documenti societari, tra cui il bilancio e spesso il rendiconto finanziario, e sulla valutazione qualitativa del gestore basata su un numero limitato di interazioni con l’azienda. Un modello procedurale che si traduce in tempi molto lunghi rispetto alle dinamiche aziendali e in valutazioni fondate su un numero comunque ridotto di informazioni qualitative.
Ed è qui che entra in gioco un’altra applicazione dei Big Data, i quali superano tali problematiche grazie all’utilizzo di modelli che simulano la migrazione da una classe di rating ad un’altra e svelano gli eventi pregiudizievoli che ne sono alla base. In questo modo, l’attribuzione di una classe di merito creditizio diventa più semplice, autorevole e veloce.
Uno sguardo al futuro
Il futuro del credit risk è quindi racchiuso tutto nei Big Data?
Secondo molte società finanziarie, pare sia quella la strada da percorrere. Ma non basta investire sui dati. È infatti solo con un’integrazione completa fra sistemi contabili e ERP – fonti primarie nella produzione e gestione delle informazioni aziendali sulle transazioni commerciali, dei dati di bilancio e dei dati di credito – che lo scenario può essere veramente rinnovato. Solo così, ad esempio, si può escludere il rischio di frode e migliorare sensibilmente l’efficacia di una valutazione del rischio di credito. Inoltre, si possono scambiare dati live con effetti rapidi sugli audit, in qualità di reali indicatori della salute finanziaria del business.
