Negli ultimi anni, il sistema di valutazione del merito creditizio, o credit scoring, ha visto una trasformazione profonda. Oggi si configura come un ecosistema dinamico, alimentato da dati interni ed esterni e potenziato da intelligenza artificiale e modelli predittivi capaci di adattarsi in tempo reale alle mutevoli condizioni del rischio.
Il credit scoring nell’era dei big data, dell’AI e degli algoritmi
Il credit scoring non si limita più a considerare la sola storia creditizia, ma si basa su un’ampia gamma di dati che alimenta modelli di machine learning per prevedere la solvibilità dei clienti in modo più dinamico, veloce e preciso. Un approccio che permette di prendere decisioni in tempi sempre più rapidi, coerentemente con le policy interne e con le specifiche esigenze operative delle organizzazioni. A tutto vantaggio dell’efficacia della gestione del rischio di credito, aspetto fondamentale per garantire sostenibilità e marginalità.
Grazie a tecnologie innovative e in particolare all’AI, è possibile rendere il credit scoring più flessibile e rispondente alle necessità tanto dei clienti quanto dall’azienda che deve prendere decisioni di risk management.
Non solo: la tecnologia consente di sviluppare sistemi intuitivi e semplici da usare, pensati sia per analisti esperti, sia per figure operative e commerciali. Anche chi non possiede competenze tecniche approfondite può così accedere rapidamente alle informazioni necessarie e prendere decisioni strategiche in tempi ridotti, contribuendo in modo efficace agli obiettivi aziendali.
È innegabile che l’intelligenza artificiale stia rivoluzionando il credit scoring, trasformandolo da un processo basato su dati storici a un sistema predittivo e adattivo. Tuttavia, è importante tenere a mente che per quanto gli algoritmi di machine learning siano oggi in grado di elaborare enormi volumi di dati e cogliere correlazioni complesse, la decisione finale resta – e deve restare – nelle mani dell’uomo. La tecnologia non sostituisce l’esperienza umana: la affianca, la potenzia e la guida, ma non può prescinderne.
Credit scoring evoluto: a quali bisogni risponde e quali caratteristiche deve avere?
Un sistema di credit scoring deve rispondere ai reali bisogni dei credit manager. Ma quali sono le loro necessità? Possiamo identificarne almeno cinque:
- governare in modo efficiente un ampio portafoglio clienti, dove il rischio di esposizione può crescere in modo non proporzionale al fatturato;
- automatizzare il monitoraggio del rischio di credito, superando limiti strutturali e operativi che rallentano i processi decisionali;
- ridurre l’esposizione verso clienti a rischio, integrando le informazioni di rischio nei processi commerciali per una selezione e segmentazione più consapevole della clientela;
- superare i vincoli tecnologici che impediscono una storicizzazione e un’elaborazione efficace dei dati disponibili;
- integrare fonti dati esterne con i sistemi interni, per ottenere una visione del credito centralizzata, aggiornata e dinamica.
Proprio da queste esigenze è possibile definire soluzioni realmente efficaci che, per rispondere ai bisogni aziendali, dovranno essere:
- completamente controllabili dagli utenti, per garantire autonomia e piena trasparenza nell’utilizzo quotidiano;
- basate su un sistema informativo in modalità as-a-service, con costi sostenibili e scalabilità;
- progettate per integrarsi facilmente con i sistemi esistenti, anche in contesti caratterizzati da tecnologie datate o frammentate;
- alimentate da dati interni ed esterni, storicizzati e resi consultabili, affiché ogni evento rilevante – come variazioni di scoring o ritardi nei pagamenti – venga registrato, tracciato e trasformato in una leva concreta per il processo decisionale.
Alla luce di quanto evidenziato, emerge chiaramente come l’evoluzione del credit scoring e della gestione dei dati in azienda sia il risultato di una trasformazione tecnologica e organizzativa.
Oggi le imprese possono contare su sistemi operativi più efficienti, integrati con ERP, CRM, fonti esterne, modelli predittivi e processi di monitoraggio continuo.
Grazie a questa integrazione, i giusti input arrivano tempestivamente ai soggetti responsabili della valutazione del rischio — credit manager, commerciali o credit specialist — permettendo che dati aggiornati e indicatori dettagliati influenzino concretamente l’intero processo di valutazione del rischio.
Per un utilizzo davvero efficace ed efficiente della tecnologia, restano fondamentali le competenze dei professionisti coinvolti. È necessario saper interpretare correttamente le informazioni, mantenendo una visione condivisa e coordinata tra i diversi reparti, nel pieno rispetto delle politiche aziendali. In questo contesto, la consulenza specialistica di Abbrevia affianca le organizzazioni nella costruzione di modelli operativi condivisi, capaci di tradurre l’innovazione tecnologica in scelte concrete, sostenibili e allineate agli obiettivi di business.
Il credit scoring Abbrevia è tech e human al tempo stesso
L’evoluzione del credit scoring, come abbiamo visto, riflette i continui cambiamenti del mondo digitale e richiede un costante equilibrio tra innovazione tecnologica e competenze umane. I modelli di valutazione del rischio, per essere realmente efficaci, devono saper coniugare l’innovazione digitale con un’interpretazione strategica dei dati.
Per questo, in Abbrevia, crediamo che la tecnologia debba sempre essere affiancata da una consulenza solida e concreta. Un supporto che non si limita a “far funzionare” un algoritmo, ma che aiuta le aziende a costruire modelli su misura, aggiornabili, coerenti con la loro realtà operativa e capaci di trasformare i dati in decisioni consapevoli e condivise.
Abbiamo scelto di guidare attivamente questa trasformazione, mettendo a disposizione delle imprese non solo strumenti, ma anche competenze. Il nostro obiettivo non è solo quello di migliorare la precisione delle valutazioni, ma anche di rendere i dati accessibili e interpretabili, e le decisioni coerenti con le policy interne.
Stiamo esplorando nuove soluzioni come l’assistenza virtuale, pensate per suggerire scenari e alternative possibili, senza mai sostituirsi all’esperienza e al giudizio umano. La decisione finale resta sempre nelle mani di chi conosce a fondo il proprio business. Perché in Abbrevia crediamo in un approccio in cui tecnologia e competenza umana procedono insieme, valorizzandosi a vicenda.