Fidarsi degli algoritmi: come governare l’AI nel credito

L'intelligenza artificiale è entrata stabilmente nei processi di valutazione del credito. Ma la vera sfida non è più tecnologica: è organizzativa, operativa e culturale.Algoritmi di scoring, modelli predittivi e nuove fonti di dati stanno cambiando profondamente la filiera del credito, intervenendo in tutte le fasi del processo, dalla pre-istruttoria alla delibera, fino al monitoraggio del portafoglio e oltre.

La questione centrale non è più se utilizzare l'intelligenza artificiale, ma quando e a quali condizioni è possibile fidarsi dell'algoritmo.

È da questa domanda che prende le mosse il workshop "Fidarsi degli algoritmi - AI e scoring governato tra performance e responsabilità", promosso da Moltiply, in programma nell'ambito di Credito al Credito 2026.

L'incontro propone un confronto operativo tra diverse funzioni bancarie per analizzare una delle questioni più delicate nell'evoluzione del credito: come garantire performance misurabili degli algoritmi senza perdere controllo, responsabilità e robustezza dei processi decisionali.

L'adozione crescente di modelli di AI nei processi di credit scoring avviene in un contesto caratterizzato da pressioni crescenti su tempi di risposta, volumi operativi e costi di gestione. A questo si aggiungono nuove fonti informative, l'aumento della complessità dei modelli e richieste sempre più stringenti in termini di trasparenza, tracciabilità e responsabilità decisionale.

Per questo il vero nodo non è solo la performance degli algoritmi, ma la loro governance operativa: l'insieme di presidi, controlli e processi che rendono l'utilizzo dell'AI affidabile e sostenibile nel tempo.

Tra i temi che saranno affrontati nel workshop:

Uno degli aspetti più critici riguarda il rapporto tra automazione e responsabilità umana.Se gli algoritmi possono accelerare e migliorare l'analisi del rischio, resta centrale la capacità delle organizzazioni di definire regole di intervento, soglie di controllo e processi di override tracciabili, soprattutto nei casi borderline o nelle situazioni che richiedono una valutazione discrezionale.

Allo stesso tempo, la governance dei modelli richiede indicatori di performance che vadano oltre la sola accuratezza statistica.

Tra i KPI che saranno discussi nel workshop figurano ad esempio:

Un insieme di indicatori che consente di valutare non solo la performance dell'algoritmo, ma la qualità complessiva del processo decisionale.

Il workshop è pensato per stimolare un confronto diretto tra esperienze e approcci diversi coinvolgendo figure provenienti da diverse funzioni aziendali, ta cui Back Office e Operations, Credito, Risk e Model Risk, IT e Data Analytics.

L'obiettivo è discutere questioni concrete attraverso domande guida e micro-casi operativi:

Il risultato atteso è la costruzione di una mappa condivisa di principi e pratiche implementabili, utile per accompagnare le banche nella gestione di una delle trasformazioni più rilevanti del credito contemporaneo.

Il workshop si inserisce nel programma di Credito al Credito 2026, l'appuntamento ABI dedicato all'evoluzione del credito bancario e dei modelli operativi che lo sostengono.In un contesto in cui l'intelligenza artificiale sta diventando sempre più centrale nei processi decisionali, il tema della fiducia negli algoritmi rappresenta uno dei passaggi chiave per il futuro del credito.

Capire come progettare modelli governati, trasparenti e responsabili significa infatti costruire le condizioni per un utilizzo sostenibile dell'AI nei processi bancari. Ed è proprio su questo terreno che il workshop promosso da Moltiply si propone di offrire strumenti di riflessione e confronto per i professionisti del settore, riflettendo l'impegno dell'azienda nel favorire un confronto concreto tra operatori su uno dei temi più rilevanti per l'evoluzione dei modelli di credito: l'equilibrio tra innovazione tecnologica, controllo dei rischi e responsabilità decisionale.