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INSIGHT FEBBRAIO 2019 L’IA E IL CREDITO, LA RIVOLUZIONE È APPENA INIZIATA: L’AVVENIRE DELLE BANCHE IN BIBLICO TRA OPPORTUNITÀ DA COGLIERE E MINACCIA FINTECH.
Con l’avvento di nuove tecnologie, l’industria dei Il settore dei servizi finanziari è cambiato
servizi finanziari si è rinnovata e continuerà a profondamente, ma la maggior parte degli istituti
farlo ad un ritmo maggiore nei prossimi anni. di credito o non ha migliorato i processi di
L’ingresso di aziende Fintech e Big-tech ha sottoscrizione del credito o lo ha fatto solo
compromesso il modello di business delle banche parzialmente. Nella maggior parte dei casi, i
tradizionali. Essere i primi ad avventurarsi nell’uso processi di modellizzazione del rischio di credito e
di innovazioni in segmenti finora non considerati valutazione del merito creditizio sono rimasti per lo
può portare non solo un vantaggio competitivo, più invariati.
ma anche ricavi maggiori, derivanti
Le Banche ed istituti di credito che sono andati a
dall’ottimizzazione delle procedure correnti.
fondo nella questione, hanno preso come esempio
Questo è il caso della sottoscrizione dei crediti, in
società Fintech ed hanno cominciato ad usare
particolare per quanto riguarda il “processo di
incrementalmente più fonti di dati addizionali e
valutazione del merito creditizio”: da molti è
non strutturati, per delineare un’immagine più
sottovalutato, ma con l’approccio e la soluzione
dettagliata del merito di credito e perfezionare
corretta è in grado di portare benefici tangibili
l’accuratezza dello scoring del cliente.
alle banche sia nel breve che nel lungo periodo.
L’unione tra analisi dei nuovi parametri ed
algoritmi di IA e machine learning, promette di
La crescita del Credito Fintech ottenere un miglioramento nella segmentazione
dei richiedenti e procedure avanzate di valutazione
Fattori e cambiamenti chiave degli ultimi
del credito.
anni
Fattori di rischio sottostimati
La crescita non-stop del mercato Fintech e la
grande attenzione nei suoi confronti, unita ad un Per le Banche, il cammino non è così chiaro come
livello di consapevolezza del cliente senza sembra, poiché molti fattori possono facilmente
precedenti, ha ridotto la fedeltà dei clienti in tramutarsi in minacce. Una delle sfide maggiori
favore della sensibilità al prezzo. La domanda per nasce dalle preoccupazioni in merito alla
servizi di qualità è incrementata, forzando banche protezione dei dati ed alle regolamentazioni sulla
e istituzioni finanziarie tradizionali a cambiare il privacy.
modo di approcciarsi ai clienti.
L’estensione fino al quale l’uso di questi dati è
Gli ultimi anni hanno visto un aumento del numero permesso e conforme ai requisiti normativi è
di clienti che hanno valutato nuove strade per ancora un’area grigia.
l’accesso al credito, attraverso alternative alle
I risultati della valutazione del credito possono
banche tradizionali. Le piattaforme di prestito
essere percepiti come discriminatori (dilemma
digitali stanno diventando sempre più una realtà
della scatola nera), e ritorcersi contro la banca
nella vita di molte persone ed aziende ed i volumi
sottoforma di scandali potenziali in grado di
di credito erogato crescono ogni anno a livello
minare credibilità e reputazione dell’istituto di
mondiale.
credito.
L’uso di carte di credito quale fonte di denaro extra
sta diminuendo a causa di un accesso al credito più I VOLUMI DEL CREDITO FINTECH
semplice e veloce, nonché a condizioni migliori. I
prestiti istantanei sono diventati un’alternativa
migliore e minacciano i profitti derivanti dalle carte
di credito.
Questi fattori, hanno prodotto una contrazione
generale nei ricavi dei grandi gruppi bancari, i
quali, per contrastare le perdite, si trovano a dover
alzare la posta sui prodotti ad alta profittabilità.
Ripensare l’offerta di credito per ridurre il
gap fra lead e vendita
Fonte : Cambridge Centre for Alternative finance
Sia Partners | INSIGHT | L’IA E IL CREDITO, LA RIVOLUZIONE È APPENA INIZIATA | Febbraio 2019| 2Principali tecnologie ed attori I followers: Europa e U.S.A
Il successo dell’open banking richiede la
Chi sono i leader che stanno cambiando il
cooperazione di molti attori differenti per sfruttare
credito nell’era digitale? al meglio la leva dell’innovazione fintech, perciò se
le banche intendono sfruttare l’opportunità da
Il successo di alcune banche non tradizionali nel
sole, rischiano di non farcela.
settore dei pagamenti (come N26, Revolut,
Transferwise) ha incoraggiato altre società a Negli ultimi anni, il finanziamento da parte di
ripensare altri prodotti bancari tradizionali. aziende di venture capital nell’area del prestito
Fintech è sceso sia in Europa (-50% ≈) che negli
Il front-runner: Cina U.S.A. (-67% ≈). La ragione potrebbe risiedere nel
La Cina, dove il governo punta a creare un sistema fatto che le Fintech fanno fatica in particolare ad
di “Credit Scoring Sociale” entro il 2020, è acquisire clienti, e di conseguenza, ad espandersi e
diventata il centro nevralgico per sviluppare e diventare redditizie.
testare soluzioni di scoring innovative. Nel 2018 è
Emerge inoltre che mentre gli istituti di credito
stata create Baihang Credit, un’iniziativa di stato ed
fintech tendono ad arrancare, i fornitori di
organizzazioni commerciali per sviluppare
soluzioni fintech legate al prestito sono per la
maggiormente il sistema creditizio cinese. Le
maggior parte redditizi ed in crescita.
fondamenta sono state gettate perché le grandi
compagnie tecnologiche possano testare e lanciare L’Unione Europea ha cominciato a rivedere le
nuovi modi per valutare il merito creditizio dei proprie regolamentazioni in ambito bancario,
propri clienti. gettando le basi per far crescere l’innovazione ad
un ritmo più veloce negli anni avvenire.
L’immensa quantità di dati comportamentali e
finanziari che compagnie quali Alibaba e Tencent Negli U.S.A, gli istituti di credito fintech hanno
sono in grado di raccogliere quotidianamente non ottenuto una riduzione del tempo per processare
ha precedenti. Come affermato da uno dei richieste di mutui del 15–30% in confronto ad altri
maggiori esperti di IA, Kai-Fu Lee, la Cina è l’Arabia istituti di credito tradizionali, senza evidenziare un
Saudita dei dati: Le compagnie sono in grato di incremento relativo nei tassi di insolvenza (Fuster
perfezionare la profilazione dei clienti con un et al. 2018).
dettaglio estremo ed in costante aggiornamento.
Anche i FAANGS stanno entrato nella
Ant Financial, parte del gruppo Alibaba, ha raccolto competizione: Amazon per esempio ha lanciato
informazioni sui propri clienti e valutato il loro Amazon Lending, una piattaforma operante in USA,
rischio di credito a partire dal 2015, attraverso la Giappone ed Inghilterra, che ha già erogato più di 3
misurazione di dati quali propensione all’acquisto e miliardi di dollari in prestiti alle PMI; La forza della
capacità di rispettare i contratti. piattaforma? Prestiti istantanei erogati in meno di
24H.
Tencent ha recentemente lanciato un programma
simile attraverso la sua funzionalità di pagamento Molti istituti di credito stanno comprendendo il
su WeChat ed un altro piccolo numero di app. potenziale delle nuove tecnologie applicate al
mercato del credito: Come possiamo dedurre dal
Gli alti volumi di informazioni strutturati vengono
Banks’ and Credit Unions’ Technology Plans for
utilizzati dalle compagnie del gruppo, o venduti ai
2019 (Cornerstone 2018) il numero delle istituzioni
partner commerciali, che le utilizzano per
finanziare che investiranno nel miglioramento dei
influenzare le scelte dei propri clienti. Una volta
sistemi di Loan Origination esistenti incrementerà
che il cliente è stato profilato ed identificato quale
dal 29% al 34%.
“buon pagatore” sarà in grado di ricevere vantaggi
quali esenzioni da tasse di deposito o incentivi a In particolare il 33,3% dei dirigenti di istituti di
comprare un prodotto. credito pensa che i processi di acquisizione clienti
per prestiti e mutui saranno altamente impattati
Mentre in Cina, il governo e giganti tech stanno
da soluzioni fintech nei prossimi anni.
investendo pesantemente nelle innovazioni
Mobile, nel resto del mondo l’impatto delle Start-
up sta rivoluzionando l’industria dei servizi
finanziari più lentamente.
Sia Partners | INSIGHT | L’IA E IL CREDITO, LA RIVOLUZIONE È APPENA INIZIATA | Febbraio 2019| 3Aggredire prodotti e segmenti Ottenere il massimo potenziale dal credit
scoring
ad alto rendimento
Modelli di credito aggiornati, sono la chiave per le
Risultati esponenziali arriveranno tramite banche per massimizzare i profitti, attraverso il
un approccio differente all’analisi dei dati mercato di nuovi potenziali clienti, trascurati dalle
loro correnti soluzioni. L’introduzione di IA è in
La maggior parte degli istituti di credito, in grado di incrementare i volumi di sottoscrizione di
particolare le banche tradizionali, fanno ancora prestiti mantenendo la stessa esposizione al rischio
affidamento su tradizionali tecniche di di credito talvolta riducendola, fornendo inoltre
regressione logistica per distinguere un buon un’esperienza migliorata e processi ottimizzati per
pagatore da uno cattivo. il cliente finale.
Ma come evidenziato da un report di Oliver Inoltre, la banca beneficerà anche dei pro legati
Wyman, tra i 45 ed i 60 milioni di persone non alla RPA: come la riduzione dell’equivalente a
dispongono di sufficienti informazioni finanziarie tempo pieno (ETP) per i processi collegati, con una
per poter rientrare nel credit scoring tradizionale. conseguente riduzione dell’errore umano ed un
generale incremento della velocità di lavorazione.
Per superare questa mancanza di informazioni, gli
enti finanziari devono investire nell’uso di machine Il risultato è quello di produrre un miglioramento
learning e IA (cosa che molti già stanno facendo) generale della performance, inoltre le nuove
trattandosi della via più efficace ed affidabile per informazioni possono essere usate dalle Istituzioni
generare modelli di scoring basati su fonti di dati Finanziarie per ripensare e rimodellare la propria
nuove e diversificate. offerta di credito.
L’introduzione di IA fornisce un’immagine più Lending Club, un istituto di credito fintech
dettagliata sui clienti e il loro merito creditizio americano, ha registrato non solo che le predizioni
grazie all’introduzione di nuove variabili: sulla performance del credito basate su dati non
precedentemente le banche hanno considerato convenzionali sono state abbastanza accurate, ma
principalmente dati storici del richiedente senza hanno anche reso possibile offrire migliori
cercare di capire quali fattori avevano portato alla condizioni di credito ai potenziali clienti inducendo
creazione di quei dati. un aumento delle vendite. (J. Jagtiani, C. Lemieux).
Douglas Merrill, un pioniere del credit scoring Dei modelli dettagliati sono lo strumento per
basato sul Machine learning e CEO di Zest Finance definire l’odierno portafoglio ottimale per
ha dichiarato al Wall Street Journal “Il potere l’offerta di prodotti di credito: permettono di
dell’IA è la capacità guardare più segnali: se stai creare prodotti personalizzati che riflettano le
costruendo un modello di IA possono essercene necessità di ogni segmento, portando ad un
centinaia o migliaia”. aumento del tasso di conversione e ad un’offerta al
passo con la richiesta del mercato.
La ragione che rende possibile tutto questo è
rintracciabile nell’espansione della nostra traccia
digitale, che rende più semplice identificare la COME SI OTTIENE UN’IMMAGINE DETTAGLIATA
correlazione tra migliaia di variabili.
Per fare ciò, la maggior parte delle soluzioni di
prestito innovative, raccolgono ed esaminano
un’ampia gamma di dati, partendo da fonti
tradizionali fino a fonti non-tradizionali.
Ad esempio, una piattaforma di prestiti P2P ha
registrato una maggiore accuratezza delle proprie
informazioni, attraverso il controllo incrociato di
dati tradizionali del cliente e la sua traccia digitale,
invece di fare affidamento unicamente sulle
Fonte : Zest Finance
informazioni del sistema di informazioni creditizie
(Berg et al., 2018).
Sia Partners | INSIGHT | L’IA E IL CREDITO, LA RIVOLUZIONE È APPENA INIZIATA | Febbraio 2019| 4Le soluzioni di credit scoring basate su IA rendono QUANTO IMPORTANTI SARANNO LE PARTNERSHIPS
possibile l’innovazione del tradizionale approccio CON FINTECH?
alla valutazione del merito creditizio e
Molto Importanti
permettono di ripensare e rimodellare l’offerta di
prodotti di credito, guidando la creazione di un Abbastanza Importanti
portafoglio ottimale sulla base delle caratteristiche Non molto Importanti
della propria base clienti.
Non Importanti
L’analisi a trama fine permette di creare nuove
21% 20%
soluzioni di credito ibride dove le caratteristiche di
28% 40%
differenti prodotti tradizionali possono convergere
36% 30%
e fondersi.
15% 10%
Trovare il giusto equilibrio tra in-house vs Dirigenti di banca Dirigenti di
cooperative di credito
soluzioni di terze parti
La più grande sfida resta il come una compagnia Fonte: Cornerstone Advisors survey of 305 community-based
financial institution executives, Q4 2018
identifichi la corretta strategia ed il giusto
fornitore: non tutte le tecnologie e soluzioni
possono adattarsi in maniera perfetta ai sistemi ed Per definire la strategia è necessaria una
ai processi correnti della società, il rischio per le visione olistica su raccolta e gestione dati
Istituzioni Finanziarie è di accorgersene in ritardo.
Implementare con successo soluzioni di IA e
Non tutte le banche sono uguali, quindi non machine learning richiede un costante e
possono esserlo neanche le risposte alle loro strutturato flusso di dati provenienti da fonti
necessità: Il team di Forbes Insight ha affermato differenti.
“L’IA non è una singola, monolitica applicazione
che può essere usata indistintamente per tutti gli Secondo un sondaggio condotto dal team di Forbes
scenari. Piuttosto, è altamente personalizzata e Insight, questo è il punto in cui sorgono colli di
costruita ad uno scopo per ogni requisito ai quali bottiglia per gran parte delle compagnie, in quanto
viene applicata”. nella maggioranza dei casi non hanno sviluppato
nessuna strategia in ambito di dati. Un esempio
Le differenze in base clienti, legislazione e strutture significativo è la categorizzazione utilizzata dagli
possono essere la causa di problemi durante strumenti di gestione delle finanze personali
l’implementazione ed a volte anche (PFM): il monitoraggio delle spese e strumenti di
successivamente al lancio. budget sono preziosi, per i clienti e cosa ancora più
L’argomento principale per le banche è infatti se importante per la banca, in base alla precisione ed
usare risorse per sviluppare internamente o accuratezza nel categorizzare i dati delle
affidarsi completamente ad una soluzione di terze transazioni.
parti. Una chiara strategia di data Quality e Management
Per accelerare la crescita, le Istituzioni Finanziarie condivisa tra i differenti dipartimenti e database
tradizionali si sono affidate, negli ultimi anni, dell’organizzazione è la conditio sine qua non per
sempre più a collaborazioni con altre società avviare velocemente una soluzione Credit scoring
piuttosto che creare nuovi prodotti o dipartimenti efficace.
da zero.
Conclusione
Secondo una ricerca di UBS, il 38% delle banche a
livello mondiale ha instituito partnership con La crescita delle Fintech dimostra che il mercato è
Fintech nel 2016 ed il trend è in crescita. pronto a sostituire le banche con operatori non
finanziari al presentarsi di condizioni economiche
In un’intervista con Cornerstone, 6/10 dei dirigenti più vantaggiose.
di banca e 1/2 dei dirigenti di cooperative di
credito Le Fintech hanno alzato l’asticella, ma nel settore
i livelli di competizione non sono ancora così
Hanno affermato che partnerships, investimenti e feroci come potrebbero diventare in futuro.
collaborazioni con Fintech saranno abbastanza o
molto importanti per i loro business nel 2019.
Sia Partners | INSIGHT | L’IA E IL CREDITO, LA RIVOLUZIONE È APPENA INIZIATA | Febbraio 2019| 5Le tecnologie applicabili alla sottoscrizione dei
prestiti diventano ogni giorno più affidabili e
References:
migliorano ad un passo veloce, grazie a machine 1. S. Lessmann, B. Baesens, H. Seow & L. Thomas (2015),
learning ed intelligenza artificiale. “Benchmarking state-of-the art classification algorithms
for credit scoring,” European Journal of Operational
Research 247(1): 124-136.
Sempre più attori hanno iniziato a valutare le
2. T. Berg, V. Burg, A. Gombović & M. Puri (2018): “On the
opportunità di questa nuova area e si stanno
rise of fintechs – credit scoring using digital footprints”,
preparando ad innovare e differenziare i propri april.
processi di sottoscrizione del credito.
3. U.S. Treasury Department (2016), “Opportunities and
Challenges in Online Marketplace Lending,” May; CGFS
Perciò, che sia tramite la riorganizzazione di
4. Ron Shevlin, (2018), “What’s Going on In Banking 2019”
dipartimenti esistenti, soluzioni interne o
Cornerstone Advisors
partnership con fornitori Fintech, ora è il
momento perfetto per Banche ed Istituti di 5. The Financial Stability Board (2017), “Artificial intelligence
and machine learning in financial services”, November
Credito tradizionali per prendere parte
all’innovazione in ambito di Credit Scoring 6. S. Claessens, G. Turner, J. Frost, F. Zhu (2018), “I mercati
del credito fintech nel mondo” Rassegna trimestrale BRI
beneficiando dei vantaggi e dell’enorme
potenziale che porta con sé. 7. J. Jagtiani, C. Lemieux (2018), “The Roles of Alternative
Data and Machine Learning in Fintech Lending” April
8. UBS Limited, Q-Series Report (2016), “Global banks: Is
FinTech a threat or an opportunity?”, July
9. E. Mazzotti, F. Caminiti (2017), “Where fintech lending will
land and what it means for banks:”
10. http://webreprints.djreprints.com/4504291048105.html
11. https://techcrunch.com/2019/01/14/wechat-credit-
scoring/
12. https://www.forbes.com/sites/insights-
delltechnologies/2018/12/04/behind-every-ai-strategy-is-
a-data-strategy/#5e5b99e61d4c
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