Quali sono sfide per snellire i processi di gestione dei crediti? Le risposte degli addetti ai lavori sono molte, ma le più frequenti convergono sulla capacità di automatizzarli ancora di più, soprattutto in fase di accettazione.
Molti ci provano, ma poi continuano a girare troppe pratiche agli analisti del credito. Non è facile costruire modelli che coprono le “aree grigie”, quelle in cui sono i richiedenti che non sono né “buoni” né “cattivi”, che magari hanno avuto un lieve incidente di percorso e che a prima vista non danno elementi per capire come si comporteranno in futuro. In quelle aree grigie sono anche il 30% dei casi, a seconda delle forme di finanziamento e degli importi. Una percentuale superiore a quanto sarebbe oggi auspicabile.

Così la si pensa in Consum.it, ove il team Sistemi Decisionali, Monitoraggio e Scoring è riuscito, in collaborazione diExperian, a sviluppare un modello capace di affinare un risk score per tutti i richiedenti, inclusi i rifiutati, in precedenza allocabili in “area grigia”. Un modello che ha già permesso di innalzare la percentuale delle stime di rischio in automatico: 88% per i prestiti finalizzati con ticket contenuti.

Un modello che stima i rischi di tutti

Partito poco più di un anno fa, il progetto è nato proprio per aumentare la quota di pratiche trattate da sistemi decisionali. Ha definito un protocollo di analisi capace di stimare ex ante la rischiosità delle domande di credito di tutti i potenziali richiedenti e di determinare la soglia oltre la quale serve davvero l’analista; cosa che avviene quando, percorrendo verso il basso la scala dell’affidabilità creditizia, il Valore Attuale Netto atteso (VAN) di tutti i potenziali richiedenti tende a diminuire. Quest’ultimo è un fatto confermato dall’analisi del VAN delle pratiche effettivamente affidate che cadono nei gruppi ad affidabilità via via descrescente.
La scelta di analizzare il VAN rientra in una più ampia progettualità, voluta dalla Direzione Generale di Consum.it. Una progettualità volta a stimare il valore economico delle operazioni lungo l’intera durata delle operazioni tenendo conto dei  rischi finanziari, vale a dire quello di credito e di estinzione anticipata.
Il protocollo è stato generato affinando una tecnica statistica che ha permesso di definire meglio le rischiosità per tutta la popolazione, compresi i rifiuti, analizzando congiuntamente i dati disponibili in accettazione e nel comportamentale, a livello proprio e di sistema. Il tutto per segmenti selezionati sulla base di informazioni strutturate e non (oggetto di approfondimenti degli analisti), traendo spunto dall’approccio di J.J. Heckman, Nobel per l’economia nel 2000.

Lo score aggiuntivo

Si è giunti così a un modello che produce un nuovo score, aggiuntivo a quelli di accettazione già esistenti, che sintetizza viste interne ed esterne, e che fornisce una stima dell’affidabilità creditizia (probabilità di default, esposizione al default e tasso di recupero) per tutti i segmenti in cui è classificabile la popolazione dei richiedenti. Da li poi è possibile anche un calcolo del VAN atteso, funzione anche dei parametri contrattuali.
Il contributo del Sic di Experian è servito per avere una vista complementare a quella basata sui dati interni Consum.it, concentrati per la parte andamentale sui soggetti affidati, ma non sui soggetti rifiutati ed in parte affidati da aziende concorrenti. Lavorando sulla correlazione tra le stime di default fornite dal modello interno Consum.it e dal Sic Experian (con informazioni estese a tutto il sistema creditizio) si è fatto sì che il modello potesse generare uno score significativo per i soggetti rifiutati e ridurre la popolazione dell’area grigia, quella che richiede l’intervento degli analisti.