I crediti deteriorati, o “non performing loans” (NPL), sono prestiti che non vengono restituiti dai debitori entro i termini concordati. In Italia, questo problema è stato particolarmente rilevante e ha avuto un impatto significativo sulla stabilità del sistema bancario, che tuttavia è andato migliorando progressivamente negli ultimi anni fino a toccare il rapporto sofferenze nette su impieghi totali pari allo 0,93% (Ottobre 2022) rispetto allo 0,97% (Ottobre 2021) e (4,89% novembre 2015). Più le banche sono “leggere” da crediti deteriorati, maggior patrimonio hanno a disposizione per poter erogare crediti a famiglie e imprese. Ecco perché il credito deteriorato ed in particolare i NPL sono un problema per il sistema bancario.
Per gestire questo problema, le banche italiane hanno adottato diverse strategie, tra cui la vendita dei crediti deteriorati a società specializzate o la cessione a fondi di private equity. Inoltre, alcuni istituti hanno sviluppato nuove tecnologie per gestire meglio questi prestiti, ad esempio utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale per identificare i debitori a rischio e intervenire tempestivamente per evitare il deterioramento del credito.
Tuttavia, la gestione dei crediti deteriorati resta una sfida per l’intero sistema finanziario.
Uno dei principali problemi è la difficoltà di valutare il reale valore dei prestiti, in particolare quando sono già in stato di default. Inoltre, la complessità delle leggi che regolamentano la gestione dei crediti deteriorati, nonché la resistenza dei debitori a cooperare nei processi di recupero del credito rendono difficile e discutibile la valorizzazione nei bilanci di queste poste.
Nonostante queste sfide, la tecnologia può svolgere un ruolo importante nella gestione dei crediti deteriorati. Ad esempio, l’utilizzo di sistemi di gestione del credito basati sull’intelligenza artificiale può aiutare le banche a identificare i debitori a rischio in modo più preciso e tempestivo, permettendo loro di intervenire prima che il credito si deteriori ulteriormente. Inoltre, la tecnologia può facilitare la gestione delle informazioni e delle comunicazioni con i debitori, rendendo più efficienti i processi di recupero del credito.
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale per il recupero del credito rappresenta un’opportunità per i player italiani di gestire in modo più efficace i crediti deteriorati.
L’IA può essere utilizzata in diversi modi per supportare questo processo, ad esempio:
- Identificazione dei debitori a rischio: l’IA può analizzare i dati relativi ai debitori e identificare i segnali di rischio di default, come il mancato pagamento di rate o il deterioramento delle condizioni finanziarie. In questo modo, le banche possono intervenire tempestivamente per evitare il deterioramento del credito.
- Predizione delle probabilità di recupero del credito: l’IA può analizzare i dati storici relativi ai crediti deteriorati e prevedere le probabilità di recupero del credito in base a diversi fattori, come il profilo del debito, il settore di attività e le condizioni economiche del debitori.
- Gestione delle informazioni e delle comunicazioni: l’IA può essere utilizzata per automatizzare alcune attività di gestione delle informazioni e delle comunicazioni con i debitori, ad esempio inviando solleciti di pagamento o comunicando le modalità di pagamento disponibili.
- Supporto nella negoziazione di accordi di ristrutturazione del debito: l’IA può analizzare le informazioni relative ai debitori e suggerire le soluzioni di ristrutturazione del debito più appropriate, tenendo conto delle capacità di pagamento del debitori e delle esigenze della banca.
La piattaforma di Ai cherry bit viene utilizzata principalmente dalle banche, dai servicer e dalle società finanziarie per gestire il recupero del credito o la sua valorizzazione. In particolare, la piattaforma utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare dati incompleti o parziali di debitori, siano essi persone fisiche o giuridiche, contenuti nei portafogli di asset deteriorati completando il set di informazioni necessarie per elaborare la strategia di recupero del credito, prevedendone le probabilità di recupero e valutando gli asset collaterali disponibili.
Inoltre, la piattaforma può essere integrata con altri sistemi aziendali, come i sistemi di gestione delle informazioni e delle comunicazioni, per fornire una visione globale delle attività di recupero del credito e rendere più efficienti i processi aziendali.
