di Ivo Invernizzi*

      Senza pretesa di esaustività e analiticità e scusandoci con gli esperti di AI nel processo di esame e concessione del credito, delineiamo le principali fasi e gli strumenti analitici utilizzati in cui AI è di ausilio e supporto all’assessment del rischio di credito e alla concessione del finanziamento, soprattutto nel segmento retail.

1. Raccolta e pre-elaborazione dei dati per lo scoring creditizio

• I sistemi di intelligenza artificiale (IA) acquisiscono dati strutturati e non strutturati (registri finanziari, cronologia delle transazioni, documenti dei clienti, persino fonti di dati alternative).
• L’apprendimento automatico si estende oltre i tradizionali punteggi delle agenzie di rating del credito per includere indicatori più ampi del comportamento del mutuatario e dei modelli di rischio.
• La pre-elaborazione mediante AI (ad esempio, OCR sugli estratti conto) riduce l’inserimento manuale dei dati e accelera la pipeline.

2. Progettazione delle funzionalità e arricchimento dei dati

• I modelli di AI identificano e costruiscono automaticamente funzionalità predittive a partire dai dati di bilancio e anagrafici grezzi del debitore, migliorando la valutazione del rischio.
• Tale fase, può includere la sintesi di nuove variabili o la correzione di squilibri nei dati (ad esempio, ampliando gli esempi di default di minoranza).

3. Score di credito e modellazione del rischio

• I modelli di apprendimento automatico (alberi decisionali, reti neurali) sostituiscono o potenziano lo score creditizio tradizionale, migliorando l’accuratezza predittiva.
• L’IA può rilevare modelli complessi e dinamici tra i mutuatari che i modelli statici non rilevano, aiutando a personalizzare i profili di rischio sia per i richiedenti retail, sia per quelli corporate.

4. Mitigazione dei pregiudizi e controllo dell’equità

• I framework di intelligenza artificiale avanzata integrano la mitigazione dei pregiudizi per conformarsi ai principi di equità normativa (ad esempio, le linee guida UE sull’intelligenza artificiale affidabile).
• Studi scientifici dimostrano che i modelli con mitigazione dei pregiudizi possono mantenere le prestazioni riducendo inoltre le influenze discriminatorie nello screening.

5. Supporto decisionale e spiegabilità

• Gli strumenti di intelligenza artificiale spiegabile (XAI explanable artificial intelligence) aiutano a interpretare le decisioni prese da modelli altrimenti “black-box”, aumentando la trasparenza per le autorità di regolamentazione e la governance interna.
• La ricerca sottolinea la necessità di spiegabilità, soprattutto quando le decisioni influenzano l’accesso al credito e il pricing.

6. Automazione dell’erogazione e della sottoscrizione dei prestiti

• L’intelligenza artificiale può automatizzare le fasi di erogazione dei prestiti: verifica KYC/KYB, convalida dei documenti, controlli di conformità e determinazione del prezzo del rischio.
• I motori di erogazione autonomi (a volte chiamati intelligenza artificiale agentica) orchestrano l’intero ciclo, dalla domanda all’approvazione, inoltrando le eccezioni ai funzionari umani in base alle regole della policy.

7. Pricing del credito dinamico e condizioni personalizzate

• L’apprendimento automatico supporta la determinazione dei tassi basata sul rischio: tassi di interesse e condizioni si adeguano in tempo reale in base ai profili di rischio del mutuatario, migliorando sia la competitività sia il controllo del rischio.
• L’intelligenza artificiale migliora l’allocazione delle risorse e la qualità del portafoglio crediti allineando la determinazione dei tassi alle probabilità di insolvenza previste dei mutuatari.

8. Rilevamento delle frodi e early warning

– L’integrazione dell’intelligenza artificiale nei processi di prestito aiuta a rilevare modelli sospetti o anomali che potrebbero segnalare frodi o rischi di identità sintetica.
– Il rilevamento in tempo reale riduce i falsi positivi e le perdite operative, migliorando al contempo la fiducia nei sistemi di credito.

9. Monitoraggio continuo e gestione del portafoglio

– Dopo l’erogazione, l’intelligenza artificiale continua a monitorare l’andamento del prestito, segnalando i primi segnali di difficoltà e segnalando strategie di fidelizzazione o esigenze di ristrutturazione.
– Tale gestione proattiva, del rischio riduce l’impatto delle insolvenze e supporta la sostenibilità del portafoglio creditizio.

10. Feedback e aggiornamento del modello (apprendimento adattivo)

– Le banche raccolgono dati sulle performance e li reinseriscono nei modelli di intelligenza artificiale per un apprendimento continuo, garantendo di rimanere al passo con i cambiamenti economici e comportamentali dei debitori.
– La ricerca all’avanguardia propone sistemi autonomi con cicli di feedback continui al fine di ottimizzare le decisioni in materia di rischio creditizio nel tempo.

Un esempio di ricerca scientifica in tema di AI nel credito degno di nota è: Danovi et al. (2022) — “Validazione di base di un modello di screening dei prestiti con mitigazione dei bias.” Tale studio, delinea un modello di screening dei prestiti basato su intelligenza artificiale multifase, che include la selezione delle caratteristiche, l’addestramento, la convalida e il monitoraggio longitudinale dei bias, dimostrando che gli strumenti di intelligenza artificiale possono supportare la valutazione del rischio di credito mitigando al contempo i bias nei processi di prestito bancario. Si noti peraltro che, il fattore umano nella valutazione del rischio di credito, soprattutto per quanto attiene il credito corporate è e resterà sempre fondamentale e AI in tale ambito giocherà un ruolo importante ma complementare a gestore della relazione creditizia.

     *“i contenuti sono riferibili unicamente all’autore ed esprimono la sua personale opinione  al 27/01/2026, non costituiscono alcuna raccomandazione d’investimento e non impegnano le società e istituzioni di appartenenza”

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RIFERIMENTI:

Baseline validation of a bias-mitigated loan screening model based on the European Banking Authority’s trust elements of Big Data & Advanced Analytics applications using Artificial Intelligence, Quantitative Finance, Risk Management, Cornell  University