L’Intelligenza Artificiale sta assumendo un ruolo sempre più centrale nel settore bancario, in particolare nell’ambito dei prestiti. Questa tecnologia, infatti, non solo è utile per ottimizzare i processi o valutare i rischi in fase di concessione, ma soprattutto per gestire in modo più dinamico e proattivo i rischi lungo tutto il ciclo di vita del credito.
Uno degli impieghi più significativi dell’AI in questo contesto riguarda il monitoraggio continuo del portafoglio crediti. Dopo l’erogazione del prestito, ad esempio, l’Intelligenza Artificiale consente di osservare in tempo reale il comportamento del cliente, individuando tempestivamente segnali deboli di deterioramento, variazioni nei flussi di cassa, cambiamenti nei comportamenti di spesa o altri indicatori che possano preannunciare difficoltà di rimborso. Questo approccio non si limita alla prevenzione, ma consente anche una segmentazione più sofisticata dei clienti sulla base di comportamenti osservati nel tempo.
Un ulteriore ambito rilevante è la gestione dei crediti deteriorati, o prestiti non performanti (Non-Performing Loans, o NPL). In questo caso, l’AI permette di adottare strategie di recupero più mirate, suggerendo, ad esempio, se agire per via giudiziale o stragiudiziale, e offrendo indicazioni su quali pratiche di recupero risultino storicamente più efficaci in casi simili. Inoltre, consente di automatizzare la prioritizzazione delle posizioni più critiche, ottimizzando le risorse impiegate nella gestione delle sofferenze e migliorando i tassi di recupero complessivi.
L’Intelligenza Artificiale trova anche applicazione nello stress testing avanzato. A differenza dei metodi tradizionali, spesso basati su scenari lineari e predeterminati, i modelli AI permettono di simulare situazioni macroeconomiche complesse e non lineari, analizzando in modo più realistico come eventi esogeni, come una crisi settoriale o eventi climatici estremi, potrebbero influire sulla tenuta del portafoglio crediti. Questo tipo di analisi diventa uno strumento strategico per la pianificazione del capitale e la composizione del portafoglio stesso.
Dal punto di vista della conformità normativa, l’AI può svolgere un ruolo fondamentale nel monitoraggio costante del rispetto dei limiti regolamentari, come quelli imposti da Basilea III e IV (accordi internazionali sul sistema bancario che mirano a rendere le banche più resilienti e stabili, influenzando il capitale, la liquidità e la gestione del rischio). Inoltre, può aiutare a individuare comportamenti sospetti o anomali da parte dei clienti che potrebbero esporre la banca a rischi reputazionali, di frode o riciclaggio. Grazie alla capacità di analizzare grandi volumi di dati in tempo reale, l’AI supporta anche la generazione automatica di documentazione a fini ispettivi e regolatori.
Un’altra area emergente è quella della gestione dei rischi non tradizionali o difficilmente quantificabili con metodi convenzionali. L’AI permette, tra l’altro, di valutare l’impatto del rischio climatico sul credito, analizzando la vulnerabilità di certi settori o territori a eventi ambientali. Allo stesso modo, può aiutare a identificare segnali reputazionali critici attraverso l’analisi di contenuti sui social media o nelle notizie, contribuendo alla prevenzione di crisi aziendali che potrebbero tradursi in insolvenze. Grazie alla capacità di mappare le interconnessioni tra attori finanziari, infine, i modelli AI possono offrire strumenti utili per la gestione del rischio sistemico e l’analisi di effetti domino all’interno del sistema creditizio.
É fondamentale anche considerare che l’adozione dell’Intelligenza Artificiale introduce a sua volta nuove categorie di rischio, tra le quali, spiccano il rischio di bias nei modelli, ovvero il pericolo che gli algoritmi prendano decisioni distorte in base ai dati su cui sono stati addestrati, e il problema della scarsa trasparenza. La difficoltà di spiegare come un modello AI ha giustificato una certa previsione o decisione può diventare un rischio operativo o regolamentare. A ciò si aggiunge l’eventualità legata alla dipendenza dai dati: se le condizioni economiche o i comportamenti dei clienti cambiano nel tempo, i modelli potrebbero perdere efficacia (fenomeno noto come “data drift“), portando a decisioni sbagliate.
L’Intelligenza Artificiale, dunque, offre strumenti potenti per la gestione dei rischi nei prestiti bancari, andando ben oltre la fase di valutazione iniziale, imponendo una nuova consapevolezza e una governance attenta per affrontare i rischi derivanti dal suo stesso utilizzo.
Leggi anche: AI e Analisi dei Dati Bancari: Previsioni e Decisioni Migliori
Valutazione dei rischi con l’AI
All’interno del settore bancario, la valutazione del rischio è da sempre una funzione essenziale. Capire in anticipo se un cliente sarà in grado di rimborsare un prestito significa proteggere la stabilità finanziaria dell’istituto di credito. Con l’avvento dei modelli di Intelligenza Artificiale, questo processo sta cambiando radicalmente, passando da un approccio fondato su modelli statistici tradizionali a uno più dinamico, capace di elaborare quantità di dati molto superiori e di cogliere segnali deboli che, in passato, sfuggivano completamente all’analisi.
Storicamente, le banche hanno utilizzato strumenti come la regressione logistica e il credit scoring per stimare la probabilità di default. Questi modelli si basano su un numero relativamente ridotto di variabili, come il reddito, l’indebitamento o l’anzianità lavorativa del cliente, e sono costruiti secondo logiche rigide. A ogni modo, oggi, con le nuove tecnologie e il loro continuo evolversi, la valutazione del rischio diventa molto più raffinata. I modelli di Machine Learning, come gli alberi decisionali, le reti neurali o gli algoritmi di boosting (metodo utilizzato nell’ambito ML per ridurre gli errori nell’analisi predittiva dei dati), possono analizzare centinaia di variabili contemporaneamente, trovare relazioni complesse tra i dati e adattarsi in modo più flessibile alle caratteristiche dei singoli clienti.
Uno degli aspetti più rivoluzionari riguarda il tipo di informazioni che questi modelli sono in grado di utilizzare. Oltre alle informazioni finanziarie tradizionali, l’AI può incorporare dati comportamentali, come i movimenti bancari nel tempo, la puntualità nei pagamenti o le abitudini di spesa, oltre a integrare dati macroeconomici aggiornati in tempo reale, informazioni settoriali o territoriali e persino alternative, come quelle raccolte tramite l’utilizzo di app, social network o fonti pubbliche. Un approccio, questo, che consente di costruire un profilo di rischio molto più ricco e dettagliato, particolarmente utile per quei clienti che non hanno una lunga storia creditizia alle spalle, come i giovani, i lavoratori autonomi o chi è appena arrivato in un nuovo paese.
Il funzionamento di questi sistemi si basa su un processo di apprendimento dai dati storici. Il modello viene addestrato su grandi insiemi di dati che contengono casi di clienti che hanno restituito o meno un prestito. Analizzando questi esempi, l’algoritmo impara a riconoscere le combinazioni di fattori che aumentano la probabilità di default. Una volta addestrato, può essere utilizzato per valutare nuovi richiedenti, stimando non solo la probabilità che non ripaghino il debito, ma anche l’eventuale perdita economica in caso di insolvenza (“loss given default“) e l’esposizione potenziale della banca nel momento del default (“exposure at default“).
Ma quali sono le sfide? L’introduzione dell’AI nella valutazione del rischio non ne è priva.
Uno dei problemi principali riguarda la trasparenza. Alcuni modelli, in particolare quelli più complessi come le reti neurali profonde, sono delle vere e proprie “scatole nere”. Questi funzionano molto bene in termini di accuratezza predittiva, ma non è sempre facile spiegare in modo chiaro e comprensibile perché abbiano preso una certa decisione. Ciò pone problemi etici, legali e operativi, soprattutto in Europa, dove il regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) e le normative bancarie richiedono che le decisioni automatizzate siano interpretabili e giustificabili. Per questo, si stanno sviluppando sempre più modelli di “explainable AI” (AI spiegabile), capaci di fornire indicazioni trasparenti su quali variabili abbiano influenzato di più la decisione e in che modo
Contemporaneamente, anche i regolatori si stanno muovendo per inquadrare l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale nei processi creditizi. Il nuovo Regolamento europeo sull’AI (AI Act) considera i sistemi di valutazione automatica della solvibilità come “ad alto rischio”. Ciò significa che le banche che utilizzano questi strumenti dovranno rispettare una serie di obblighi specifici, come test approfonditi prima del rilascio, documentazione dettagliata, monitoraggio continuo delle performance, supervisione umana, valutazioni d’impatto e controlli sulla non discriminazione. Anche le normative già esistenti, come quelle previste dagli accordi di Basilea per il calcolo del capitale regolamentare, impongono requisiti rigorosi per l’uso di modelli interni di stima del rischio, che devono essere validati, mantenuti aggiornati e sottoposti a controlli periodici.
A questo punto si pone un paradosso: l’Intelligenza Artificiale, pur essendo utilizzata per gestire meglio il rischio, introduce a sua volta nuove forme di rischio. Se i dati utilizzati per l’addestramento sono incompleti, obsoleti o contengono distorsioni (bias), il modello rischia di riprodurre pregiudizi sistemici o di penalizzare ingiustamente determinati gruppi. Inoltre, se il contesto economico cambia rapidamente (ad esempio nel caso di una crisi improvvisa) i modelli potrebbero non adattarsi abbastanza in fretta, producendo valutazioni errate.
A ciò si aggiunge il rischio di dipendenza eccessiva dalla tecnologia, con la possibilità che le decisioni vengano accettate in modo acritico solo perché “lo dice il modello“.
Appare chiaro, dunque, che i modelli di AI rappresentano una svolta profonda nella valutazione del rischio creditizio. Questi, infatti, permettono di aumentare la precisione delle previsioni, di ampliare la platea dei clienti valutabili e di includere informazioni più ricche e contestuali. Tuttavia, per sfruttarne davvero il potenziale in modo sostenibile, servono attenzione, consapevolezza e una governance robusta.
Leggi anche: AI nel Customer Service Bancario: Migliorare l’Esperienza del Cliente
Ottimizzazione dei processi di prestito
Nel mondo del credito, uno dei temi più urgenti per le banche è la velocità e l’efficienza con cui riescono a gestire le richieste di prestito. Negli ultimi anni, le aspettative sono cambiate. I clienti, oggi, si aspettano risposte rapide, iter semplici, meno documentazione cartacea e un servizio trasparente. Allo stesso tempo, gli istituti finanziari devono mantenere alti standard di sicurezza, rispetto delle normative e controllo del rischio. In questo equilibrio delicato, l’Intelligenza Artificiale si è affermata come uno strumento decisivo per ottimizzare i processi di prestito, riducendo i tempi, i costi e gli errori lungo tutto il percorso.
L’ottimizzazione dei processi non riguarda solo la valutazione del rischio, ma tutta la catena operativa che parte dalla richiesta del cliente e arriva fino all’erogazione del credito. Tradizionalmente, questo percorso poteva essere lungo, frammentato e spesso inefficiente. La richiesta passava da un ufficio all’altro, i documenti venivano raccolti e controllati manualmente, molte informazioni venivano inserite più volte, e si svolgevano continui scambi con il cliente per correggere errori o recuperare dati mancanti. Tutto ciò comportava ritardi, costi elevati e, non di rado, una customer experience deludente.
Oggi, grazie ai modelli di AI e alle tecnologie digitali, molte di queste attività vengono automatizzate e rese più intelligenti. Ad esempio, nel momento in cui un cliente compila la domanda online, l’Intelligenza Artificiale può già iniziare a lavorare: riconosce automaticamente i dati inseriti, li verifica con banche dati esterne, estrae informazioni da documenti caricati (anche se in formato immagine o Pdf) e segnala eventuali anomalie. Questo processo di raccolta e verifica documentale intelligente consente di accelerare notevolmente la fase di Origination, ovvero l’avvio del prestito, riducendo gli interventi manuali e limitando gli errori.
A ogni modo, l’ottimizzazione va oltre la gestione dei documenti. Alcune piattaforme permettono di configurare flussi di lavoro digitali, che guidano l’intero processo in modo automatico. Ogni fase viene gestita secondo regole predefinite, i compiti vengono assegnati ai team giusti, le notifiche vengono inviate automaticamente ai clienti o agli operatori interni, e i tempi morti vengono eliminati. Questo significa che, anziché dover “inseguire” la pratica da una scrivania all’altra, il sistema è in grado di farla procedere autonomamente, segnalando solo i casi che richiedono un intervento umano.
Un altro elemento chiave è la possibilità di integrare verifiche di conformità e controlli antifrode direttamente all’interno del flusso operativo. L’AI può confrontare i dati del richiedente con liste di sanzioni internazionali, controllare se ci sono incongruenze nei documenti, rilevare segnali di identità sospette o attività anomale. In questo modo, i controlli obbligatori (come quelli KYC – Know Your Customer o AML – Anti-Money Laundering) diventano parte integrante del processo, e non un blocco successivo che rallenta l’erogazione del prestito.
Anche la comunicazione con il cliente migliora in modo significativo. Chatbot intelligenti e assistenti virtuali guidano l’utente nella compilazione della richiesta, rispondono ai dubbi più comuni, segnalano eventuali errori o documenti mancanti, e aggiornano in tempo reale sullo stato della pratica. Tutto ciò non solo riduce il numero di chiamate e e-mail ricevute dagli operatori, ma migliora anche la percezione del servizio. Il cliente, infatti, ha l’impressione di essere seguito e supportato, anche se dietro è presente un sistema automatizzato.
Ma quali sono i benefici? Vediamoli insieme:
- tempi di lavorazione ridotti, anche del 50‑70%
- costi operativi più bassi
- una maggiore uniformità nei controlli
- meno errori
- una tracciabilità completa di ogni passaggio
- maggiore competitività per la banca
- migliore esperienza per il cliente
Quali sono le difficoltà che si possono incontrare durante l’ottimizzazione dei processi di prestito? Ecco qualche esempio:
- L’integrazione con i sistemi legacy, ovvero quei software e architetture informatiche più datati che molte banche ancora utilizzano. Inserire tecnologie moderne in un’infrastruttura rigida richiede investimenti, tempo e spesso interventi personalizzati
- Cambiamento organizzativo. I team devono adattarsi a nuove procedure, acquisire nuove competenze e, in certi casi, rivedere completamente il modo in cui operano
- La qualità dei dati. I sistemi di AI funzionano bene solo se i dati che ricevono sono affidabili, coerenti e completi. In presenza di documenti mal scansionati, moduli compilati in modo errato o informazioni mancanti, anche il miglior algoritmo rischia di commettere errori o bloccarsi
- La sicurezza. Automatizzare il processo di prestito significa gestire in modo digitale dati personali e finanziari molto sensibili, il che impone elevati standard di protezione e il pieno rispetto delle normative sulla privacy
In conclusione, l’intelligenza artificiale sta trasformando in profondità il modo in cui le banche gestiscono i prestiti. Si tratta di un cambiamento che richiede visione strategica, competenze tecniche e una forte volontà di innovare.
Leggi anche: Come l’AI Combatte le Frodi Bancarie
