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27 Maggio 2024 / 15:15
 
Rischio di Credito: l’evoluzione dei modelli tramite gli Alternative Data

 
Credito

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

di Mattia Schieppati - 28 Maggio 2023
Nuovi set di informazioni devono arricchire gli Early Warning Systems per cogliere al meglio tutte le variabili che impattano sulla solvibilità delle Pmi. La best case di The Data Appeal Company
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».
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