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Artificial Intelligence & Machine Learning

Loan Origination e
Monitoring: nuovi
approcci e sviluppi
futuri

In uno scenario economico trasformato dal
Covid-19, Reply supporta le istituzioni finanziarie
nelle attività di credit origination e monitoraggio,
grazie ad innovative tecniche di
Intelligenza Artificiale e Machine Learning.


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A che punto siamo?

La pandemia da Covid-19 ha rappresentato una rivoluzione per gli Istituti di Credito di tutto il mondo, colpendo un mercato bancario che proviene da anni di sviluppo limitato da parte dei player tradizionali e da una dura competizione spinta da altri attori del panorama economico che iniziano ad introdurre metodologie e tecnologie innovative.

In questo contesto, le Banche hanno bisogno di ripensare completamente i propri processi creditizi tradizionali, innestando l'innovazione all’interno degli approcci metodologici che offrono la possibilità di supportare le strategie decisionali del credito.

Un nuovo framework normativo per il Loan Origination e Monitoring e per la Crisi d’Impresa

A giugno 2021 si è raggiunto un traguardo importante per il quadro normativo in materia di LOM (Loan Origination and Monitoring): l'entrata in vigore delle Linee Guida EBA, concludendo un percorso iniziato nel maggio del 2020.

L'Autorità bancaria europea (EBA) ha sviluppato un pacchetto di linee guida specifiche sull'emissione e il monitoraggio dei prestiti (LOM) dopo che è stato sviluppato il piano d'azione del Consiglio dell'Unione Europea per affrontare un alto livello di esposizioni deteriorate in ambito bancario.

Le linee guida EBA hanno definito le aspettative per l'adeguamento tecnologico delle data infrastructures e le attività di erogazione del credito che coinvolgono l'innovazione dei processi. In Italia, intanto, è stato approvato il cosiddetto “Codice della crisi d'impresa e dell'insolvenza” (DPR (2019), in applicazione della legge 155/2017 - D. Lgs n. 14/2019).

Queste recenti normative sono emerse come esigenza prioritaria a causa del COVID-19 e del successivo deterioramento del contesto economico.

La necessità di un upgrade per il credit support

Le aspettative dei regolatori sono rivolte all'utilizzo di nuovi approcci sia per la fase di erogazione del credito che per quella del monitoraggio, attraverso l'identificazione dei cosidetti Key Indicators (indicatori chiave).

I regolatori suggeriscono l'adozione di nuovi data paradigms e metodologie innovative che rendano possibile l'ottimizzazione dei processi del credito. Guardando a quanto sta accadendo in Italia, questi nuovi approcci sono un punto focale da seguire nel settore delle PMI, componente fondamentale del business delle Banche: la nuova Legge Fallimentare, infatti, include nuovi indicatori stimati dalle PMI, e pertanto gli Istituti di Credito sono tenuti ad adeguare la propria base dati nel rispetto della nuova normativa.

Le tecniche di Machine Learning possono essere applicate nel calcolo degli indicatori di rischio e di business, per individuare quelli che riportano i più alti livelli di predittività per nelle fasi di origination e monitoraggio. Inoltre, tali tecniche possono essere utili per potenziare i processi di data quality, garantendo la piena efficacia nella costruzione di database a supporto del benchmarking e delle analisi predittive.

Il supporto di Reply

In questo contesto, Reply affianca i propri clienti in tutte le fasi dei processi bancari, dalla parte funzionale e di business, alle Regulatory Applications, passando per l’ottimizzazione dei processi tramite l’utilizzo di tecniche di Intelligenza Artificiale e Machine Learning e al successivo adeguamento alle nuove tecnologie.

La capacità di coprire i processi di credito end-to-end caratterizza costantemente l’impegno di Reply per molteplici istituzioni finanziarie in vari Paesi Europei, grazie ad un’estesa expertise negli ambiti della compliance normativa, dei modelli, dei processi e della data governance.

Scarica il nostro paper per scoprire di più sui Nuovi Approcci e Sviluppi Futuri per il Loan Origination e Monitoring per Banche e Istituzioni Finanziarie.