Dati governati, decisioni difendibili: l’AI predittiva per i processi di credito
L’articolo di ItaliaOggi (“Antiriciclaggio, in banca è ancora bassa la diffusione dell’Ia”) descrive un fenomeno che chi governa il credito conosce: gli strumenti digitali diffusi (OCR, NLP, firme digitali), spesso adottano in maniera frammentaria gli analytics avanzati governati dall’AI e l’AI predittiva.
«Un progetto AI raramente fallisce per limiti tecnici. Fallisce quando manca una regia: senza governance e obiettivi chiari, i tool restano isole e il ROI si dissolve nel time-to-market.» come afferma Roberto Dalle Mura, IT Manager di AIM.
E, per AIM Credit Solutions, la chiave non è “quale algoritmo”, ma come e dove l’AI entra nel ciclo di credito, con obiettivi, KPI e responsabilità chiari lungo tutta la filiera decisionale.
La regia del credito prima dell’algoritmo
Il ROI si decide a monte. Board, Risk, Compliance, Operations (e, dove presenti, Servicer, REOCO e uffici legali) definiscono perimetro d’uso, metriche, responsabilità e SLA: solo così il predittivo diventa metodo e non esercizio tecnologico. Il risultato è una messa a terra più rapida, meno POC infiniti, più coerenza informativa tra sorgenti, processi e decisioni.
Dal volume al segnale: l’AI predittiva orienta al prossimo passo
Nel credito il punto non è solo automatizzare, ma avere strumenti che rendano possibile acquisire un gran numero di informazioni in un tempo limitato. Pensiamo a una piattaforma capace di riconoscere pattern anomali in migliaia di posizioni: non è l’algoritmo a decidere cosa è rilevante, ma solo il framework di interpretazione con cui l’organizzazione legge quei dati, ma anche come i dati sono normalizzati ed integrati tra di loro. L’intelligenza sta nel contesto e nel dato, non nel codice. E nel credito il valore non è “automatizzare tutto”, ma selezionare dove investire attenzione.
I modelli che stimano la probabilità e guidano le priorità operative sono utili quando segnalano con indicatori chiari i casi ambigui: score oltre soglia, incoerenze documentali, early warning comportamentali. Effetto concreto: tempi istruttori più brevi, triage più accurato, meno contenziosi a bassa utilità giuridica e focus sulle pratiche aggredibili, in coerenza con policy di merito e KPI interni.
Oltre il pilota: integrare il predittivo nei processi core
Il salto di qualità arriva quando l’AI entra nel motore: scoring operativo, precontenzioso, due diligence documentale. L’impostazione AIM combina regole esplicite (workflow, validazioni, policy) e analisi predittive (pattern, anomalie, priorità) per generare decisioni coerenti, replicabili, tracciabili. Non un add-on, ma una grammatica semantica operativa di tutta la credit industry: banche, intermediari finanziari, servicer, agenzie di recupero crediti, asset manager e investitori.
Il “fattore umano” che chiude il cerchio
La tecnologia gestisce il volume dei dati; le persone ne danno il senso. In AIM CS questa funzione è affidata all’intelligenza umana integrata nei flussi: analisti che trasformano l’output dei modelli in evidenze operative. Validano la coerenza di visure, atti e CTU, arricchiscono il quadro con contesto patrimoniale, reputazionale e giuridico, interpretano gli alert e li traducono in priorità d’azione difendibili.
È qui che tecnologia e conoscenza si incontrano, e dove efficienza, accuratezza e responsabilità procedono insieme.
Dati governati, decisioni difendibili
«L’AI non sostituisce l’esperienza: la organizza. Il valore nasce quando tecnologia e conoscenza parlano la stessa lingua.»
Da questa premessa discende un punto chiave: un insight non spiegabile è un rischio. La governance del dato è ciò che rende gli output utilizzabili e difendibili sia in fase precontenzioso che in fase giudiziale: significa poter ricostruire provenienza e coerenza delle informazioni, motivare gli indicatori che attivano priorità o alert e documentare il percorso decisionale con criteri chiari e stabili. In questo quadro, il predittivo alza davvero la qualità quando:
- nel precontenzioso effettua triage selettivo (pratiche “aggredibili” vs “bassa utilità giuridica”), mette in evidenza incongruenze documentali e orienta le priorità operative;
- nella due diligence immobiliare/precontenziosa normalizza visure, atti e CTU, porta in superficie anomalie e gap informativi, restituisce indicatori sintetici per il merito della pratica;
- nella gestione portafogli abilita segmentazioni dinamiche, early warning e un indirizzo mirato delle attività sulle posizioni a maggiore probabilità di esito.
Tre scelte pragmatiche per chi governa il credito
Se dati governati e predittivo orientato al merito sono il “come”, servono tre decisioni chiare sul “cosa” e “dove” applicarli per passare dalla teoria all’operatività:
- Programma, non progetto. L’AI è governance del credito con perimetri, KPI e responsabilità condivise; non una collana di POC.
- Priorità > automazione. Il vantaggio competitivo non è “fare tutto più in fretta”, ma selezionare dove serve attenzione umana e dove il pass-through è sufficiente.
- Competenza in chiusura (PVI). Il Presidio di Verifica e Interpretazione rende gli output spiegabili e difendibili, collegando l’indicazione del modello al significato giuridico e operativo della pratica.
Dal trend al metodo, con numeri alla mano
Se l’analisi di ItaliaOggi segnala che senza regia l’AI resta esperimento, l’esperienza AIM CS indica la via: integrare il predittivo nella governance del credito, unendo processo, dati governati e competenza umana. Se può essere utile, apriamo un confronto tecnico: mettiamo sul tavolo metriche, dataset ed esempi concreti (anche su casi borderline) per verificare dove il predittivo genera valore nel tuo contesto.
Ogni organizzazione ha il suo modo di leggere il rischio, gestire i segnali e decidere il passo successivo.
In quali punti del processo di credito state sperimentando o valutando l’uso del predittivo?