Rischio di Credito: l’evoluzione dei modelli tramite gli Alternative Data

La volatilità dell’evoluzione dello scenario macroeconomico e le disposizioni a livello normativo richiedono un ampliamento e un aggiornamento continuo dei set di indicatori e di dati a disposizione delle banche e degli istituti finanziari, nell’ambito del monitoraggio del rischio creditizio delle imprese.

«I processi e le metodologie oggi sono ancora prevalentemente basati su indicatori backward-looking inadatti a cogliere tutte le relazioni tra le variabili che impattano sulla solvibilità delle PMI. Il framework del monitoraggio del rischio di credito deve essere arricchito con nuove informazioni e indicatori, per analizzare e valutare i rischi con sempre maggiore tempestività». Queste le parole di Mirko Lalli, CEO e fondatore di The Data Appeal Company, data provider specializzato in alternative data, prodotti e nuovi KPI anche per il settore finanziario, acquisita nel 2022 da Almawave Spa, quotata sul mercato Euronext Growth Milan di Borsa Italiana e parte del gruppo Almaviva.

«Gli intermediari si stanno muovendo verso una nuova frontiera che prevede l’integrazione di fonti alternative di dati capaci di offrire una visione più ampia e aggiornata delle imprese finanziate, e di nuove metodologie di analisi che facciano leva su tecniche di Advanced Analytics e Machine Learning». Diventa quindi necessario aprirsi a una nuova gamma di informazioni, che rientrano nell’ampia categoria degli alternative data, e che aumentano completezza e tempestività di rilevazione degli Early Warning Signals, migliorandone il potere predittivo.

«Consideriamo Alternative Data le informazioni “non tradizionali” relative alle imprese e alla loro presenza sui territori (dati geo-localizzati), sul web, sui social network professionali, sulle piattaforme di e-commerce che, focalizzandosi sulla performance della controparte oggetto di analisi, contribuiscono ad accrescere l’accuratezza dei modelli di monitoraggio di rischio credito», spiega Lalli.

Ma garantire la disponibilità e la qualità dei dati è solo il primo passo. È naturalmente necessario, poi, che essi vengano riorganizzati e combinati con altre tipologie di informazioni. «La collaborazione di Data Appeal con diversi istituti di credito italiani va esattamente in questa direzione: il data lake che l’azienda ha costruito, analizza circa 5 milioni di contenuti online ogni ora, attraverso oltre 130 fonti dati. Il valore delle informazioni raccolte viene massimizzato mediante la costruzione di specifici indicatori proprietari, che sintetizzano alcune performance e caratteristiche delle imprese che i creditori intendono osservare. Questi indicatori sono di fatto per loro natura conformi alle indicazioni fornite dai regulator, perché sono aggiornati in tempo reale, forward-looking e con una lunga stratificazione temporale (fino a 5 anni).

Stiamo parlando per esempio del Sentiment Score, indicatore che esprime il grado reputazione di un’impresa, e del Popularity Index, che misura il livello di popolarità di un’impresa. Entrambi gli indicatori sono geo-localizzati e consentono di analizzare anche la distribuzione del business delle imprese nel territorio. Inserire queste informazioni nei sistemi di Early Warning», conclude Lalli, «aiuta i creditori ad avere una visione più esaustiva delle performance delle imprese finanziate: un loro progressivo deterioramento spesso determina una flessione nei volumi di fatturato, che inevitabilmente si ripercuote sulla capacità di solvenza».