La nascita del fintech ha introdotto una grande accelerazione nel processo di trasformazione del mondo finanziario. Tra le opportunità che le nuove tecnologie hanno aperto alle imprese, una delle più evidenti è data dall’ampliamento delle modalità di finanziamento e accesso al credito. L’arrivo dei servizi di finanza alternativa (peer-to-peer lending, invoice financing, mini-bond, per esempio) ha reso però evidente la necessità di strumenti di valutazione del merito creditizio più veloci ed affidabili.
L’intero sistema fintech, del resto, trova proprio nella rapidità di erogazione del credito uno dei maggiori vantaggi competitivi rispetto al settore bancario, che a sua volta scommette sulle nuove tecnologie per recuperare su questo terreno parte del gap accumulato. L’applicazione dell’intelligenza artificiale ha permesso di sviluppare modelli di analisi del rischio di credito completamente automatizzati in grado di fornire una valutazione immediata e trasparente dell’affidabilità della controparte.
L’integrazione di questi modelli in soluzioni digitali di facile e immediato utilizzo, ha reso fruibili alle imprese informazioni e strumenti un tempo riservati agli intermediari finanziari: dalle applicazioni di scoring che consentono una valutazione immediata del proprio stato di salute, alle piattaforme di risk management che integrano in un unico sistema tutti gli strumenti di analisi (rating, analisi di stabilità, probabilità di default, ecc.) e consentono l’automazione delle procedure, dalla raccolta e elaborazione dei dati al monitoraggio del portafoglio.
I vantaggi che queste soluzioni offrono sono molteplici: semplificazione della gestione finanziaria, riduzione dei costi e delle tempistiche del processo decisionale, accesso delle imprese a dati e informazioni per la valutazione del proprio portafoglio clienti e fornitori e l’individuazione di possibili perdite all’interno della supply chain finance.
Velocità dunque, ma anche maggiore affidabilità: l’utilizzo dei Big Data e la loro integrazione con dati privati consente di sviluppare modelli altamente predittivi ed estremamente affidabili in grado di individuare fattori di rischio con mesi di anticipo. Un’azienda vuole avere una valutazione accurata di un cliente (magari estero) che ha appena commissionato un’importante fornitura? Incrociando informazioni qualitative con analisi quantitative sui dati di bilancio forniti da data provider internazionali si può sviluppare un rating personalizzato in grado di identificare potenziali rischi con oltre 24 mesi di anticipo e con un grado elevatissimo di attendibilità.
L’accesso a nuove fonti di dati è la sfida principale che il fintech affronta d’oggi. Una maggiore quantità di informazioni garantisce non solo una maggiore tutela dai rischi di frode connessi alle nuove tecnologie, ma consente anche di sviluppare modelli sempre più accurati e versatili e di creare soluzioni personalizzate sulle esigenze delle singole aziende.
*Presidente modeFinance