Nonostante il settore bancario abbia effettuato un’ottima pulizia dei bilanci dopo la crisi finanziaria del 2007, le altre crisi che si sono susseguite negli ultimi anni non hanno permesso di ottenere risultati ancora migliori. Pandemia, guerra Russia-Ucraina e ora l’inflazione e il rischio di una recessione mantengono il mercato dei crediti non performing a 340 miliardi di euro in Italia.
I crediti non performing sono le somme che i debitori non riescono più a ripagare regolarmente e per i quali il recupero è incerto sia in termini di rispetto della scadenza sia per l’ammontare dell’esposizione di capitale. All’interno della dicitura “non performing” rientrano tuttavia posizioni debitorie di diversa qualità, più o meno recuperabili, da problematici a inesigibili, da incagli a debiti ancora performanti ma da tenere sotto attenzione.
Proprio in questa variabilità di casistiche sta il problema del mercato dei crediti non performing, come spiega Graziano Meloni, presidente e amministratore delegato di Manteia-Memar srl, una fintech specializzata in tecnologia avanzata e servizi per banche e asset manager: “Quando i portafogli di crediti non performing vengono ceduti a fondi e servicer specializzati sono analizzati e presi in carico dai gestori, ma il vaglio e l’attività specializzata, vista la mole di documentazione, si limita al 10% del totale. Il che ovviamente offre una efficacia parziale e spesso incompleta con ricadute economiche di non poco conto”.
La potenza dell’intelligenza artificiale per analizzare i crediti non performing
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale permette di analizzare una mole ingente di dati e classificarli e semplifica la vita di chi vuole acquistare portafogli di non performing loans. A beneficiarne sono sia gli istituti di credito che cercano di pulire il bilancio sbarazzandolo da posizioni difficilmente esigibili, i fondi che acquistano questi crediti a sconto e perfino i singoli debitori.
“Ad analizzare i crediti non performing sono di solito team di specialisti che, vista la mole di documentazione, devono limitarsi a controllarne solo una parte, mentre il resto viene preso, diciamo così, a scatola chiusa – riprende Meloni che indica la soluzione nell’utilizzo della tecnologia -. Il rimedio è in particolare nell’uso dell’Intelligenza artificiale che aiuta a estrarre e ordinare le informazioni più o meno complesse, così da renderne più dettagliata l’analisi. Grazie all’automazione dei processi è possibile analizzare l’intera mole di informazioni, che diventa accessibile e governabile tramite il supporto di dashboard, alert e altri strumenti di gestione, compresi quelli per effettuare la bonifica documentale e informativa”.
Lo strumento che permette di rendere tutto il processo più efficace e performante e quindi il mercato più liquido si chiama Imola, una piattaforma di due diligence e gestione dei portafogli di crediti. Acquisita dalla società specializzata Manteia Memar da pochi mesi, grazie a Imola sarà più agevole analizzare anche il 90% di crediti di un portafoglio che vengono di solito trascurati.
I benefici del credito esperto
Discernere la tipologia e la gravità di ciascun credito non performing permette di avere a diposizione più informazioni e far emergere il valore senza aumentare i costi di gestione. “Almeno il doppio del valore” puntualizza Meloni, secondo il quale la soluzione tecnologica permette anche di porre le basi di un mondo in cui la finanza possa essere strumento di valorizzazione delle storie dei singoli e complessivamente di miglioramento economico e produttivo delle comunità.
“Con il credito esperto – conclude Meloni – grazie al quale si ragiona su come aiutare chi è in difficoltà e capire se è ancora meritorio di fiducia si valuta anche, non affidandosi più solo agli algoritmi di un computer, se è opportuno o meno sposare i progetti di privati o di aziende. Una valutazione profonda grazie alla quale le stesse banche non chiuderanno a priori i rubinetti per evitare crac stile Silicon Valley o Credit Suisse”.
