Intelligenza artificiale e digital footprints per il rischio di credito

Dati alternativi e tecnologie avanzate sono gli strumenti verso cui le banche stanno dimostrando un crescente interesse per rafforzare l’analisi del rischio di credito e i segnali di early warning, sostiene Giorgio Baldassarri, Global Head of the Analytical Innovation & Development Group, S&P Global Market Intelligence. L'attenzione si sta spostando, quindi, dai tradizionali dati finanziari, spesso limitati e statici, verso l'utilizzo di modelli avanzati che si basano su una vasta gamma di informazioni, esplorando il potenziale dei big data. Tra le fonti alternative che possono essere utilizzate per questo scopo, continua Baldassarri, si sta diffondendo l'utilizzo delle "digital footprints", che sempre più società private lasciano attraverso le loro interazioni su Internet e i loro siti web. L’abbinamento di questi dati con tecniche di intelligenza artificiale può contribuire a migliorare l'automazione dei processi di analisi e a ottenere segnali più accurati per una più efficace gestione del rischio di credito.