AI gen e credit risk management: cosa ci attende

L’intelligenza artificiale generativa assume un ruolo significativo nella valutazione del rischio di credito: sempre più organizzazioni si orientano su soluzioni di AI gen per il credit risk management. Del resto, il panorama finanziario internazionale sta subendo una trasformazione significativa alimentata dai progressi dell’intelligenza artificiale, così come assumono sempre maggiore rilevanza le metodologie di risk management.

La sfida dell’AI gen per il credit risk management

La modellazione del rischio di credito è un’analisi quantitativa eseguita dagli istituti finanziari per valutare la probabilità che i sottoscrittori di mutuo non adempiano ai loro obblighi di credito. È doveroso evidenziare che i modelli tradizionali di valutazione del rischio di credito si basano in larga misura su dati finanziari storici, quali: i punteggi di credito, il reddito e la storia lavorativa. Tuttavia, sebbene questi dati siano preziosi, spesso forniscono un quadro incompleto della salute finanziaria di un individuo.

L’AI gen, come evidenziato anche da un recente report di Experia-Forrester, è destinata ad offrire un contributo significativo alla gestione del rischio creditizio. Di fatto questa tecnologia consente di ottenere una visione più completa e sfumata del profilo di rischio di un richiedente mutuo, favorendo decisioni creditizie più accurate, oltre che ridurre la probabilità di insolvenza e migliorare la qualità complessiva del portafoglio. Inoltre, l’analisi delle anomalie nei modelli di dati consente di individuare richieste di prestito fraudolente con maggiore efficacia. Di fatto, tali risultati sono resi possibili dalla capacità dell’IA generativa di estrarre informazioni rilevanti da dati non convenzionali, o alternativi, offrendo un quadro olistico della situazione finanziaria di un individuo.

È doveroso evidenziare che, per dati alternativi si intendono tutte quelle informazioni, spesso non strutturate, provenienti da ambienti digitali diversi, come immagini, video, file audio, comportamento sui social media, la cronologia degli acquisti online, oltre altre fonti che forniscono dettagli su buste paga, proprietà immobiliari, utenze o affitti. Pertanto, la capacità di raccogliere e interpretare dati da queste fonti rappresenta un vantaggio competitivo significativo.

Elaborazione del prestito e gestione del ciclo di vita del rischio di credito con l’IA gen

L’IA gen nella gestione del rischio di credito può essere impiegata a partire dalla prima volta in cui il cliente compila una richiesta di prestito e continua fino al rimborso del prestito stesso. Ovvero, gli algoritmi stimano il rischio e scelgono la strategia più efficace per mitigarlo in ogni fase. Vediamo di che si tratta.

• Applicazione – L’IA gen può trasformare le domande di prestito in un dialogo intuitivo in linguaggio naturale o fornire assistenza in tempo reale con moduli predefiniti. Semplificare il processo e chiarire qualsiasi potenziale confusione migliora immediatamente l’esperienza utente e riduce gli errori. Meno errori garantiscono dati più accurati per la valutazione del rischio, riducendo al minimo gli errori nella valutazione del profilo di rischio di un richiedente.
• Verifica dei documenti – Gli algoritmi di IA gen semplificano la verifica di documenti come ID, dichiarazioni dei redditi e buste paga, garantendo accuratezza, autenticità e conformità, riducendo al contempo gli errori manuali. Le regole predefinite non limitano questi sistemi, dato che possono gestire vari tipi di documenti, formati e lingue, consentendo loro di servire più richiedenti. Durante la verifica dei documenti, gli strumenti di IA gen possono visualizzare un quadro completo della domanda per individuare incongruenze, rilevare rischi di frode elevati e avvisare il sistema.
• Controllo del credito – L’ IA gen può eseguire sia controlli del credito tradizionali sia flessibili, offrendo una visione più completa del comportamento finanziario del richiedente. Le cronologie delle transazioni, i registri dei pagamenti e i dati sull’occupazione possono essere valutati utilizzando algoritmi per valutare la stabilità finanziaria e la capacità di rimborso del richiedente.
• Valutazione delle garanzie – Analogamente al controllo del credito, lo stesso approccio può essere applicato alla valutazione istantanea delle garanzie per un prestito. Un modello più preciso consente di minimizzare il rischio di sotto o sopravvalutazione delle garanzie, offrendo una protezione più solida al creditore. In caso di inadempienza, questo garantisce una maggiore probabilità di recuperare l’importo del prestito attraverso le attività vincolate.
• Decisione -L’IA gen, combinando tutte le variabili, è in grado di analizzare i dati in tempo reale per prevedere con precisione decisioni di approvazione o rifiuto. Questa rapidità non solo ottimizza i processi decisionali ma migliora significativamente l’esperienza del cliente. Inoltre, a seconda delle impostazioni organizzative, l’IA gen può prendere decisioni in modo autonomo o fornire suggerimenti sui probabili esiti. In caso di non idoneità del cliente per un prodotto specifico, le funzionalità di personalizzazione dell’IA gen possono proporre alternative, come prodotti diversi o termini di qualificazione modificati. Ne consegue che tale capacità di offrire opzioni personalizzate non solo aumenterebbero le possibilità che il cliente trovi una soluzione adatta, ma contribuirebbe anche a migliorare i tassi complessivi di approvazione.
• Automazione del back office – L’IA gen, durante l’elaborazione della domanda, può estrarre, elaborare e organizzare automaticamente i dati dalle domande di prestito e dai documenti di supporto, evitando l’imputazione manuale dei dati, oltre che ridurre gli errori e velocizzare il processo di revisione della domanda. L’IA gen può altresì classificare e smistare i documenti ai reparti o al personale pertinenti in base al loro contenuto.

Interessante evidenziare che la programmazione di tali sistemi può essere eseguita in linguaggio naturale utilizzando sistemi basati su agenti, senza la necessità di competenze di programmazione o di modellazione avanzate. I meta-agenti possono coordinare agenti accuratamente realizzati, specializzati in attività specifiche, per ottenere risultati da attività in più fasi. Nel caso delle note di credito, queste possono includere l’estrazione di informazioni, l’analisi dei rapporti e il riepilogo delle informazioni. Inoltre, un ulteriore livello di agenti può potenziare i meccanismi di controllo del rischio e aiutare a ridurre le insidie comuni dell’IA gen, come le allucinazioni.

AI gen e credit risk management, le categorie di rischio

Si ritiene che l’aumento dell’applicazione dell’IA gen nel rischio di credito sarà impegnativo, considerando le principali categorie di rischio associate all’impiego di questa tecnologia, ovvero:

• Qualità dei dati
• Equità compromessa negli algoritmi che confondono o fuorviano gli utenti
• Violazioni della proprietà intellettuale, come violazioni del copyright o plagio
• Violazioni della privacy derivanti dall’uso di informazioni personali o sensibili per addestrare i modelli
• Generazione di contenuti dannosi
• Thread di sicurezza e vulnerabilità correlate
• Problemi di prestazioni, trasparenza e spiegabilità

Pertanto, per affrontare questi rischi, gli istituti finanziari dovranno lavorare su una serie di pratiche comuni. Ovvero, dovranno essere in grado di: pianificare, proteggere e gestire il modo in cui utilizzano l’IA gen nel rischio di credito. Ciò significa avere un piano di IA, una configurazione tecnologica sicura e un team in grado di supervisionare i progetti di IA gen per la gestione del rischio di credito in modo tale da:

• Assicurarsi l’equità algoritmica e ridurre i bias nelle decisioni di credito prese dall’IAI.
• Mettere in atto una forte strategia di privacy e di sicurezza dei dati per mantenere al sicuro le informazioni dei clienti.
• Sviluppare framework di IA spiegabile per garantire che le valutazioni del rischio di credito generate dall’IA siano trasparenti, interpretabili e comprensibili da parte di tutti gli stakeholder, inclusi i gestori del rischio, le autorità di regolamentazione ed i clienti.
• Stabilire sistemi di governance e di controllo per monitorare le prestazioni dell’IA gen e garantire un utilizzo etico, allineato a standard normativi e aziendali.
• Promuovere la collaborazione interfunzionale tra i team di rischio, conformità, legale e IT, al fine di ottimizzare la gestione del rischio di credito e sfruttare al meglio le potenzialità dell’IA in modo responsabile e integrato.

Conclusione

L’IA gen è destinata a cambiare significativamente il modo con cui le banche gestiscono il rischio di credito. L’adozione crescente di modelli linguistici di grandi dimensioni permette di automatizzare processi chiave e migliorare le decisioni in ogni fase del ciclo di vita del rischio di credito, dalla valutazione iniziale alla gestione e al monitoraggio continuo.

Tuttavia, l’ampliamento del ruolo decisionale dell’IA gen impone sviluppare un framework di governance solido, che integri armoniosamente i principi di risk management, business continuity e cybersecurity, in modo tale da consentire non solo di ottimizzare l’efficienza operativa, ma anche di garantire un utilizzo etico, trasparente ed affidabile della tecnologia.

Inoltre, lo sviluppo e l’implementazione di soluzioni d’IA gen richiedono un mix di competenze tecniche avanzate e una profonda conoscenza del settore finanziario. Solo attraverso questa combinazione sarà possibile sfruttare appieno il potenziale dell’IA gen, mitigandone i rischi e massimizzandone i benefici.