Curtolillo (CRIF): “AI e dati di qualità abilitano la finanza customer-centric”

Con eventi rari come le pandemie, le banche non riescono ad ottenere dai modelli di rischio risposte adeguate per prendere le decisioni migliori. Il motivo, spiega Pietro Penza, Partner PwC, è legato alla struttura stessa dei modelli: gli algoritmi che si basano su quanto accaduto in passato, l'incapacità di catturare fenomeni non lineari e la qualità dei dati con cui sono alimentati. Oggi, ad esempio, quelli finanziari sono nel migliore dei casi quelli del 2019, quindi di fatto di un'altra epoca, mentre quelli andamentali sono congelati dalle moratorie. Moratorie che – sottolinea Penza – hanno avuto un effetto “cortisone” sull'economia: hanno ridotto il sintomo della malattia pandemica, ma la cura dipende da fattori quali le infrastrutture, la competitività, la digitalizzazione.

Le banche dal punto di vista dei modelli, ora devono recuperare la visibilità che manca sulle controparti, nel breve cercando di isolare l'effetto delle moratorie e del decreto Liquidità. Nel lungo periodo è necessario lavorare sull'evoluzione dei modelli, e in parellelo del framework regolamentare, cercando di includere nel patrimonio informativo tipologie di dati anche destrutturati ma capaci di dare un alert più rapido rispetto ai cambianti generali. Perché – conclude Penza – un sistema di antislittamento serve quando si sta slittando, non quando si è già fuori strada (videointervista a cura di Flavio Padovan e Maddalena Libertini registrata in occasione di Supervision, Risks & Profitability)