Come una banca italiana ha integrato i dati di sentiment negli algoritmi di merito creditizio

alternative data for banks

Data Appeal presenta un use case in grado di mettere in evidenza l’importanza degli alternative data per le istituzioni finanziarie e il collegamento tra la reputazione online delle piccole e medie imprese e la loro affidabilità creditizia. Migliorando i criteri di selezione con dati qualitativi, gli istituti di credito possono rendere il processo di assegnazione del punteggio di merito creditizio più accurato, obiettivo ed efficiente.

Alternative Data e Smart Lending: il futuro delle banche è già qui

Fare un bonifico, pagare un F24, aprire un conto: bastano pochi clic per fare queste e molte altre operazioni finanziarie che fino a qualche anno fa sembrava impossibile digitalizzare.

C’è solo un ambito del mondo finanziario che sembra rimanere estraneo a questa semplificazione e digitalizzazione dei processi: quello dei mutui e dei finanziamenti – in particolar modo alle PMI.

Le piccole e medie imprese che richiedono un prestito sono costrette ad affrontare un processo burocratico lungo e complesso, che non è sostenibile per nessuna delle parti coinvolte.

Per questo molte istituzioni finanziarie internazionali stanno cominciando a testare un sistema di “Smart Lending” basato su dati alternativi. In sostanza, il processo di analisi delle richieste creditizie viene arricchito da una serie di dati qualitativi diversi da quelli solitamente utilizzati in banca, per una valutazione del rischio più accurata, spesso in tempo reale.

Una delle caratteristiche più essenziali dello Smart Lending è quella di affinare e rendere più veloci ed efficaci gli algoritmi di valutazione del rischio.

Tra gli alternative data più preziosi per le banche vi sono i dati qualitativi sul sentiment, ovvero i dati relativi alla reputazione, al grado di apprezzamento, alla soddisfazione e alla percezione di qualsiasi azienda o marchio agli occhi dei clienti.

Questi dati forniscono alle banche un quadro economico ancora più completo, dettagliato e affidabile delle PMI, facilitando così la valutazione del merito creditizio.

IL CASO REALE

Quando la banca abbraccia il sentiment: la reputazione online come elemento di valutazione finanziaria

Nel 2020 una delle maggiori banche italiane clienti di The Data Appeal Company ha avviato un processo per integrare nei suoi algoritmi i dati di sentiment delle aziende italiane.

 

L’obiettivo

L’obiettivo della banca è quello di sfruttare i dati relativi al sentiment online per:

  1. Arricchire il database B2B proprietario, aggiungendo al profilo di ogni impresa maggiori dettagli sulla soddisfazione della clientela, la localizzazione territoriale, i contatti e i servizi offerti.
  2. Incorporare i dati di sentiment nel proprio algoritmo di merito creditizio per renderlo più attendibile e più rapido nella valutazione delle richieste.

La soluzione

La banca ha fornito a The Data Appeal Company una prima lista di 98.000 PMI clienti da analizzare online.

Per ciascuna azienda, The Data Appeal Company ha mappato e raccolto i dati attuali e storici in merito a:

  • Popolarità
  • Sentiment
  • Informazioni dettagliate sull’azienda (indirizzo, email, telefono, servizi, orari di apertura, ecc.)

Per rendere l’analisi più affidabile e completa, Data Appeal ha sviluppato anche un algoritmo proprietario di VAT Matching, che permette di verificare e validare la corrispondenza tra insegne presenti sul territorio e partita IVA della controparte osservata.

I dati, forniti in formato API, sono stati integrati nei sistemi dell’istituto bancario tramite un system integrator e sono stati resi fruibili da tutte le filiali territoriali.

I risultati

Le applicazioni degli alternative data e delle nuove tecnologie basate sull’intelligenza artificiale offerte da The Data Appeal Company si sono dimostrate estremamente versatili, andando al di là delle previsioni iniziali della banca. Questa non soltanto ha raggiunto gli obiettivi che si era posta, ma ha avuto accesso a informazioni di grande valore per migliorare l’efficacia delle diverse fasi dell’acquisizione (KYC) e della gestione del cliente.

  • ALGORITMI DI MERITO CREDITIZIO PIÙ AFFIDABILI E PIÙ SICURI
    La banca ha affinato il proprio sistema di valutazione del merito creditizio, integrando nei suoi algoritmi i dati reputazionali di ogni impresa. Questo permette di avere un quadro più completo e più affidabile del valore dell’azienda, delle sue performance economiche e di posizionamento.

  • RIDUZIONE DEL RISCHIO DI INVESTIMENTO
    La maggiore affidabilità degli algoritmi della banca ha ridotto i rischi legati all’insolvenza di finanziamenti e investimenti (default).
  • ARRICCHIMENTO DEL DATABASE PMI
    Grazie alle nuove informazioni ottenute, la banca ha arricchito i profili dei clienti vecchi e nuovi con dati qualitativi e quantitativi approfonditi e sempre aggiornati in tempo reale.

  • VALUTAZIONE DELLE POTENZIALITÀ DI AREE E IMPRESE
    Le informazioni di popolarità legate sia alle imprese che ai territori hanno permesso allo staff commerciale di selezionare le aziende più in target a cui proporre prodotti bancari mirati e individuare aree e imprese con le migliori potenzialità di investimento.

  • ACCESSO IN TEMPO REALE A INFORMAZIONI ACCURATE E SCALABILI
    Le tecnologie di The Data Appeal Company possono supportare l’analisi in tempo reale tutte le imprese sul territorio italiano (parliamo di circa 6.500.000 partite IVA): questo offre ampi margini di crescita e accuratezza per i processi di smart lending della banca.

Share:

Condividi su facebook
Condividi su twitter
Condividi su linkedin

RELATED POSTS

Siamo qui per te!
Il nostro team è a disposizione per rispondere ai tuoi dubbi, alle tue domande e fornirti tutto il supporto possibile.