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Concessione e monitoraggio dei fidi, cosa cambia?

 
Credito

Concessione e monitoraggio dei fidi, cosa cambia?

di Umberto  Bellorini e Alessandro Odello (Bain & Company Italia) - 22 Novembre 2019
Le Linee Guida Eba e la nuova sfida della Lom - Loan Origination & Monitoring. Dalla specializzazione delle politiche e dei processi deliberativi all’ampliamento dei set informativi e alla robustezza delle infrastrutture dei dati, l’analisi di Bain
Il 30 settembre si è conclusa la fase di consultazione sulle nuove Linee Guida emanate dall’European Banking Authority (Eba) in relazione alle attività di concessione e monitoraggio dei fidi: Loan Origination & Monitoring (Lom).
Lom si innesta nel percorso di evoluzione regolamentare lanciato dai regolatori (di cui i punti principali sono stati le Linee Guida Npe, la nuova definizione di Default e la Calendar Provision), intervenendo per la prima volta a 360° sui processi di concessione e monitoraggio del credito performing.
Dopo la spinta alla pulizia dei bilanci, il regolatore rimane concentrato sulla qualità degli attivi, trasferendo tuttavia l’attenzione dalla gestione e razionalizzazione degli stock di credito non performing alla limitazione dei futuri flussi a default. Lom e le altre normative vanno quindi lette in modo integrato, come lo schema di riferimento che Eba sta costruendo per il governo complessivo degli impieghi bancari, dalla concessione al recupero.
Partendo dai suddetti presupposti, risulta evidente l’intenzione del regolatore di diffondere e promuovere la cultura e le competenze di valutazione del merito creditizio sia delineando dei principi guida, sia indicando delle best practice a cui fare riferimento per l’evoluzione delle modalità di concessione e monitoraggio del performing.

I punti chiave

Lom, in primis, sottolinea la necessità di specializzazione delle politiche e dei processi deliberativi indirizzando, nei fatti, un superamento della filiera creditizia generalista. La specializzazione è accompagnata da una richiesta di presidio delle competenze creditizie degli attori chiave del processo di concessione e monitoraggio (proponenti, deliberanti, gestori delle posizioni ad alto rischio). In tale ambito, le best practice europee e italiane utilizzano la patente del credito, ovvero la segmentazione degli attori del credito in funzione della capacità predittiva rilevata (esempio di Kpi: tasso default a 12 mesi del deliberato vs Pd all’accettazione) al fine di definire i poteri creditizi e percorsi formativi e di carriera dedicati.
A livello delle metriche di valutazione sia in fase di concessione sia di monitoraggio, si evidenzia l’introduzione di standard basati sul concetto di affordability, ovvero di sostenibilità finanziaria del cliente nel medio-lungo periodo. Ad esempio, per le famiglie, si traduce in indicatori della capacità di risparmio (es. loan to income, loan service to income) e per le aziende dell’incapacità di generare flussi e inesperienza/competenza dell’imprenditore (incluso il rischio di cambio generazionale). In tale ambito si inserisce anche l’attenzione, sia in fase di concessione sia di monitoraggio, allo scenario macroeconomico e settoriale e all’elaborazione di analisi di sensitività (viene di fatto richiamato il concetto dello stress test da applicare su tutto il portafoglio utilizzato, anche se in modo differenziato in base al cliente e alla natura del fido).
Dalla normativa emerge anche la necessità di sofisticare i sistemi di Early Warning in termini di: ampliamento dei set informativi utilizzati (es. l’andamento dei garanti e del valore delle garanzie, i covenant commerciali e finanziari),  evento target (deterioramento inteso in senso più allegato rispetto al mero default) e integrazione, sia con i processi di gestione (in generale già rilevabili nell’industria bancaria italiana), sia con quelli di concessione (in termini di guida nella revisione dei fidi).
Il regolatore, dall’altra parte, nella Lom non si limita a intervenire su concessione e monitoraggio ma richiede la sostenibilità del modello di business della banca, sottolineando l’esigenza di un modello di pricing degli impieghi che assicuri la generazione di valore a livello di cliente e di fido.
Queste tematiche e il quadro completo delle evoluzioni normative saranno al centro di Credito al Credito 2019, il convegno del 28 e 29 novembre sul credito alle famiglie e alle imprese, che coinvolge autorevoli esperti di Istituzioni, banche, imprese e nuovi player per condividere prospettive, best practice e nuovi modelli operativi.
Un’occasione per approfondire gli ultimi dati sul credito erogato, conoscere le migliori esperienze internazionali e le iniziative di sostegno dell’industria bancaria al mercato retail e delle Pmi in un mix di sessioni plenarie e parallele.
Lom, in parallelo alle indicazioni su processi e procedure, richiede una maggiore completezza e robustezza dell’infrastruttura dei dati a supporto delle attività di concessione e monitoraggio, recuperando anche informazioni tipicamente annegate nei dossier d’istruttoria.
Dato l’obiettivo di attivazione al 30 giugno 2020 (che potrebbe plausibilmente ritardare a fine 2020), si avvia per le banche europee e italiane la fase di declinazione e lancio dei piani di convergenza. In questo caso, in modo più significativo rispetto alle precedenti normative, si tratterà di identificare e disegnare azioni che, da una parte, assicurino l’allineamento alle Linee Guida Lom e, dall’altra, portino a interventi di lending disruption che consentano di efficientare il processo di concessione e di monitoraggio del performing in termini di “time to yes” (ad oggi risulta limitata l’incidenza di soluzioni di instant credit nel mercato italiano) e di effort, anche perché la componente amministrativa (raccolta e caricamento dei dati istruttori, perfezionamento dell’impianto creditizio e del contratto) incide ancora in media tra il 10 e il 20%  delle attività dei gestori.
Si presenta oggi con Lom l’occasione per la piena valorizzazione delle potenziali evoluzioni consentite dall’utilizzo dei big data (a partire dai dati abilitati dalla Psd2), dal machine learning (in particolare nelle analisi di sensitività) alla digitalizzazione delle attività (es. utilizzo di Rpa sia in fase di raccolta sia di archiviazione dei dati).
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