Prevenzione e tempestività, nuove sfide per il credito

Un panorama economico frammentato e in continua evoluzione, una gestione delle esposizioni che non può più limitarsi solo alla “misurazione” di parametri definiti, un quadro normativo in costante variazione e sempre più orientato ad approcci forward looking: questo il contesto nel quale si trova a operare oggi il risk manager. Come individuare e gestire il rischio in un mondo in trasformazione?

La gestione del rischio diventa una variabile che collega pensiero e azione e che fonda le proprie radici nell’approccio verso la realtà in cambiamento: tanto più la conoscenza dei presupposti e del contesto sarà solida, tanto più l’azione acquisirà una connotazione preventiva e risulterà efficace con una conseguente riduzione del rischio. Per affrontare le sfide del cambiamento diventano quindi irrinunciabili due elementi: conoscenza preventiva e tempestività d’azione.

Il management oggi deve saper cogliere ed interpretare i segnali anticipatori di crisi attraverso una conoscenza profonda del complesso contesto in cui opera. Molti elementi significativi per la valutazione infatti si nascondono in eventi di per sé non riconducibili a “negatività” ma che possono far emergere i presupposti di un probabile prossimo default, se letti come “punti da unire” in una rete narrativa più ampia. Una volta interpretati questi segnali, l’azione dovrà essere tempestiva per non disperdere il vantaggio che tali indicatori anticipati del default (tipicamente in un orizzonte di 24 mesi).

Questo approccio richiede un cambio radicale di mentalità: investimenti importanti in tecnologia e innovazione, apertura a nuovi modelli di analisi, che pesino anche fattori qualitativi oltre che quantitativi nella valutazione.

Oggi è possibile costruire modelli a carattere predittivo con i quali valutare il risk pricing e i livelli di affidamento di una controparte, basandosi sia sui dati ufficiali che sulle “tracce” che il soggetto lascia all’interno del contesto socio-economico, stimando i rischi in modo accurato e tempestivo, utilizzando tecniche – anche di machine learning – che consentano di implementare dinamiche di continuous improvement dei parametri del modello.

La performance di questi modelli è fortemente influenzata dall’utilizzo delle nuove fonti di dati disponibili o futuribili per la valutazione dei partner d’affari: internet of things, big data analytics si apprestano ad ottenere piena applicazione con l’avvento del 5G, che consentirà una vista sempre più approfondita e realistica dello stato di salute delle imprese italiane. I principali attori del settore del credito sono impegnati ad affrontare al meglio tali evoluzioni.

Le banche sono costantemente sensibilizzate al tema della prevenzione attraverso le direttive Banca d’Italia e BCE che esortano l’adozione di misure precise sia sul piano dell’efficientamento dei processi di monitoraggio e di allerta e dei sistemi di analisi.

Nel mondo delle imprese, le più grandi e strutturate puntano sull’evoluzione tecnologica dei sistemi di gestione per qualificare, integrare e aggiornare al massimo la propria base dati e integrare strumenti di analisi sempre più avanzati per preservare la marginalità. In questo panorama diviene fondamentale il ruolo di provider dotati delle competenze e delle soluzioni tecnologiche necessarie all’attuazione di quella rivoluzione culturale, il cui processo di recepimento è una strada fatta di costante supporto dal sistema, di superamento di tutte le resistenze ideologiche e di sviluppo di strumenti sempre più sofisticati di raccolta ed analisi dei dati.