Il Data Quality al tempo dell’AI: un caso di successo nella Due Diligence immobiliare

Vengono minate completezza, accuratezza, tempestività, coerenza e conformità. Ecco perché per chi opera con portafogli NPL, UTP e investimenti immobiliari, sa che il Data Quality oggi è un fattore caratterizzante nella Due Diligence.

In altre parole: è la struttura per costruire un patrimonio informativo coerente, pronto a integrarsi con modelli predittivi, con strumenti di intelligenza artificiale.

Ed ecco una case history che lo dimostra. Il tema: non una semplice attività di Data Remediation, ma la costruzione di un vero framework di Data Quality per un importante cliente specializzato nella gestione di portafogli NPL e UTP secured.

Le richieste del cliente erano precise: creare un sistema capace di rispettare tempi e budget, pur in presenza di un numero molto elevato di immobili; strutturare un dataset coerente, affidabile e pronto per analisi predittive.

L’obiettivo: fornire insight concreti e azionabili, utilizzabili sia nei processi decisionali sia in sede giudiziale.

Con uno studio condotto “a tavolino” con il cliente abbiamo analizzato gli obiettivi e disegnato un workflow personalizzato di Data Remediation: un approccio che ha reso le indagini più efficienti, ridotto i tempi di elaborazione e contenuto i costi, permettendo di rispettare il budget e la tempistica.

Ma in corso d’opera è emerso un ostacolo rilevante: l’elevato numero di immobili presenti nei file rendeva difficile rientrare nel budget, poiché il solo costo dei diritti erariali avrebbe superato l’importo a disposizione.

Le procedure di automazione delle indagini presso le banche dati pubbliche erano utili, ma da sole non bastavano: e l’impasse è stata superata grazie al team Real Estate di AIM, che unisce l’esperienza storica del visurista con la capacità di leggere un mercato in continua evoluzione. Professionisti in grado di consultare e interpretare fonti ufficiali complesse – ipocatastali, giudiziarie, patrimoniali – e di trasformarle in insight operativi.

Il lavoro è stato rafforzato così da un supporto human-powered, dal confronto continuo con il cliente e dal supporto digitale e IT di AIM Digital Solutions. Insieme, queste competenze hanno reso possibile un processo strutturato di indagini drill-down ottimizzate e intelligenti, capaci di migliorare ogni fase della Due Diligence.

Il framework sviluppato ha consentito di intervenire su punti chiave:

1. aggiornamento catastale (immobile update),
2. verifica del grado ipotecario,
3. identificazione di ulteriori creditori e analisi delle procedure esecutive.

Nei dettagli, il percorso ha incluso:

• la bonifica e normalizzazione del dataset per eliminare anomalie che avrebbero compromesso le indagini;
• l’aggiornamento catastale delle unità immobiliari, anche in presenza di immobili soppressi o frazionati;
• la verifica del grado di ipoteca con estrazione dei dati salienti;
• la ricerca di ulteriori creditori con ipoteche ancora attive;
• il controllo della presenza di atti pregiudizievoli come pignoramenti e decreti di trasferimento.

Si sa, la facilità di accesso alle fonti ufficiali ha favorito la nascita di numerose startup, ma garantire qualità significa altro: significa conoscere a fondo la materia immobiliare, aver vissuto le evoluzioni del sistema, saperne leggere peculiarità e limiti. È ciò che AIM porta sul tavolo da oltre 25 anni.

La qualità del dato non è un dettaglio tecnico: è la condizione che permette di generare strategie efficaci e ridurre il rischio operativo. E questa case history mostra come, grazie a confronto e capacità di strutturazione, AIM Credit Solutions trasforma dataset imperfetti in strumenti decisionali ad alto valore.