GenAI come leva di trasformazione dell’analisi del credito
GenAI come leva di trasformazione dell’analisi del credito
Nel settore del credito e dei finanziamenti alle imprese, il tempo è un fattore competitivo fondamentale: ogni giorno che passa tra la richiesta di finanziamento e la risposta dell'istituto, può fare la differenza tra acquisire o perdere un cliente. Però, i processi di valutazione del merito creditizio devono essere accurati, dato che sono tradizionalmente manuali.
Oltre al limite temporale per il cliente in attesa di una risposta, le analisi risultano spesso ripetitive per gli operatori e, pertanto, a basso valore aggiunto.
È da questa esigenza concreta, ossia ridurre il "time to yes" senza compromettere la qualità dell'analisi, che nasce la soluzione di GFT Technologies Credit Risk Assistant, progettata per automatizzare e potenziare il processo di istruttoria creditizia.
Credit Risk Assistant: automazione intelligente del processo creditizio
Credit Risk Assistant è uno strumento GenAI-based, nato da una Proof of Concept condotta dall'hub di innovazione di GFT con un gruppo finanziario, e che integra componenti di intelligenza artificiale generativa per automatizzare step chiave del processo di valutazione del rischio di credito. La soluzione prevede l’ottimizzazione del processo di erogazione di finanziamento al cliente.
Il sistema è progettato per leggere qualsiasi tipo di formato di documento (per esempio, PDF, scansioni, fogli Excel…) generando commenti, sintesi, valutazioni del rischio, etc. Lo strumento si compone di otto moduli indipendenti che possono essere attivati tutti insieme o selettivamente in base alle esigenze specifiche dell'Istituto finanziario. Questo permette di adattare lo strumento a processi già esistenti senza imporre stravolgimenti organizzativi e di processo.
La piattaforma:
- Raccoglie e struttura i dati. Prevede l'estrazione automatica di informazioni rilevanti a fini della valutazione, per esempio, Stato Patrimoniale (SP), Conto Economico (CE) e rendiconto finanziario dai PDF e da altri formati.
- Riclassifica e calcola KPI. Include la normalizzazione delle voci sullo schema gestionale dell’Istituto finanziario, la gestione di più esercizi (tipicamente 3-5 anni) e il calcolo automatico di indicatori quantitativi come PFN/EBITDA, DSCR e indici di liquidità.
- Analizza i documenti dal punto di vista qualitativo. Effettua una lettura e sintesi, per esempio, della nota integrativa, della relazione sulla gestione e dei business plan, estraendo informazioni rilevanti su rischi, contenziosi, garanzie e covenant, con la possibilità di fare Q&A sui documenti.
- Benchmark settoriale e confronto peer. Classifica in modo automatico il settore (NACE/ATECO) e confronta le performance dell'azienda con i peer interni e i dati di mercato.
- Controlla coerenza e “red flag”. Esegue "health check" per evidenziare indicatori oltre la soglia o pattern critici, analizzando i trend su più esercizi per segnalare peggioramenti o miglioramenti (come "break" importanti nei margini).
- Compone scenari, stress test e capacità di rimborso. Elabora proiezioni economico-finanziarie basate su dati storici e ipotesi impostate dall'analista, per calcolare indicatori prospettici e la tenuta dei covenant.
- Calcola rating/scoring e redige la proposta tecnica. Integra indici quantitativi, trend e rischi per formulare una valutazione sintetica (es. debole, discreta, buona) e individuare i principali driver di rischio o di forza.
- Redige la bozza di relazione di credito. Genera in automatico la bozza di relazione seguendo il template standard dell’Istituto finanziario, includendo l'analisi di bilancio, la descrizione del business, i vari scenari di rimborso e i suggerimenti per la proposta tecnica.
I vantaggi: efficienza, qualità e capacità di analisi
L'implementazione del nostro GenAI-powered Credit Risk Assistant ha l’obiettivo di generare benefici misurabili e significativi per diverse realtà del mondo corporate finance, tra cui un esempio significativo è la Società Alba Leasing, success case di cui parleremo durante l’AI WEEK 2026.
Tra questi benefici, sottolineiamo:
- Abbattimento dei tempi di circa il 50%. Meno tempo dedicato a task ripetitivi significa pratiche lavorate più rapidamente e clienti che ricevono un feedback più velocemente.
- Riduzione dell'errore umano. L'estrazione manuale di dati da bilanci e documenti è notoriamente soggetta a possibili errori di trascrizione, interpretazione o distrazione. L'automazione intelligente riduce questa vulnerabilità, garantendo coerenza e affidabilità dei dati estratti.
- Maggiore valore aggiunto per il credit analyst. Liberato dalle attività ripetitive di data entry e calcolo, il credit analyst può concentrarsi su attività consulenziali a maggiore valore aggiunto: interpretazione strategica dei dati, costruzione di relazioni con i clienti, valutazione qualitativa del rischio e reportistica avanzata, gestione nuovi clienti
- Qualità e standardizzazione delle valutazioni. Con schemi di valutazione omogenei e KPI standardizzati, non è più necessario reinventare ogni volta report e criteri. Questo garantisce coerenza nelle decisioni e riduce la variabilità soggettiva tra diversi analisti.
- Maggiore capacità di analisi e insight più profondi. L'AI generativa può suggerire valutazioni e spunti che si aggiungono a quelli che un analista potrebbe considerare spontaneamente, attingendo a un set di dati ampio e variegato.
- Tracciabilità e conformità normativa. In un contesto regolamentato come quello finanziario, con normative come DORA ed AI Act, la tracciabilità delle decisioni è fondamentale. Il Credit Risk Assistant utilizza log specifici, registra le fonti di ogni informazione estratta, documenta i passaggi di elaborazione e mantiene sotto controllo tutti i processi, per garantire audit trail completi.
Oltre ai benefici operativi e qualitativi, l’adozione di una soluzione GenAI in ambito credit risk richiede un percorso di trasformazione culturale e organizzativa, necessario per favorire nuove competenze, aumentare la fiducia negli strumenti di AI e consolidare modalità di lavoro più efficienti ed efficaci.
Human in the Loop: l'AI come alleato, non come sostituto
Un elemento distintivo della soluzione, e in generale di tutta la filosofia di GFT, è l'approccio human in the loop. Ogni modulo in cui la GenAI supporterà l’utente prevede il coinvolgimento umano. Sarà l’utente a validare, integrare e correggere.
La tecnologia propone, l'umano decide. La GenAI estrae e normalizza, l'umano verifica. I modelli di LLM generano una bozza del Credit Memo, l'utente la rivede, la integra con valutazioni qualitative/quantitative e l’approva.
Questo non è solo un requisito di conformità all'AI Act, che richiede supervisione umana significativa nelle decisioni ad alto impatto, ma anche una scelta di design consapevole.
Prospettive future: verso un modello operativo integrato
L'intelligenza artificiale, specie nella sua declinazione generativa, può trasformare concretamente processi complessi e ad alto valore come la valutazione del merito di credito. Ma questa rappresenta solo la prima fase. Le evoluzioni future prevedono:
- Integrazione più profonda con i sistemi core banking per un flusso dati seamless
- Ampliamento delle fonti analizzate, includendo dati alternativi (transazioni, comportamenti digitali, sentiment analysis)
- Personalizzazione dei modelli di scoring in base alle specificità settoriali e alla strategia di rischio dell'istituto
- Abilitazione modelli dati per sfruttare la BI a supporto di Executive Board
- Identificazione di Smart gate per efficientare la gestione della documentazione in input
- Riclassificazione automatica bilanci pluriennali
- Estensione dell'approccio ad altri processi del ciclo creditizio, dal monitoraggio post-erogazione al recupero crediti
Credit Risk Assistant rappresenta un esempio concreto di come l'intelligenza artificiale generativa possa essere applicata con successo a processi mission-critical, tenendo al centro sia l’efficienza operativa del tool sia la responsabilità decisionale umana.
