L’Intelligenza Artificiale sta ridefinendo il perimetro operativo del crediti management. La prima indagine italiana sul tema, condotta insieme a Ipsos, fotografa una trasformazione solo parziale: se da un lato emergono sperimentazioni diffuse, soprattutto tra le imprese, dall’altro l’adozione strutturale dell’AI nei processi finanziari e amministrativi resta ancora limitata.
Oggi solo il 27% delle aziende utilizza l’AI per gestire il credito, mentre appena il 16% ha sviluppato competenze interne in grado di gestire questi strumenti in autonomia. Molto più avanti sono le banche, che già impiegano modelli di machine learning in ambiti come l’onboarding, l’antifrode o la valutazione del rischio. La Generative AI, invece, è ancora relegata alla fase di test.
Il dato più interessante non è però tecnologico, ma culturale: tutti gli operatori, banche e imprese, concordano sul fatto che l’AI non debba sostituire il giudizio umano, ma affiancarlo. È questa la direzione verso cui si sta muovendo il settore: strumenti che supportano l’analisi, ma che non rinunciano al controllo umano, soprattutto per garantire responsabilità nelle decisioni e qualità delle valutazioni.
Le potenzialità dell’AI applicata al credito sono evidenti: aggregare e analizzare dati in tempo reale (finanziari, reputazionali, ESG, macroeconomici), attivare un monitoraggio continuo, identificare segnali predittivi. Questo può rendere il credito più dinamico e personalizzato, anche per le PMI più piccole o marginali. Ma permangono alcune criticità: modelli opachi, rischio bias, errori legati a dati incompleti o distorti.
Per questo, diventa centrale il ruolo dei provider: devono garantire la qualità dei dati, la tracciabilità dei processi e la compliance normativa. Solo così i modelli predittivi possono diventare strumenti affidabili e inclusivi. Altro punto chiave è l’estensione dell’analisi: mentre le banche valutano l’intera filiera di clienti e fornitori, molte imprese si fermano alla clientela diretta, spesso per mancanza di strumenti adeguati.
Infine, il nodo cruciale: le competenze. Il vero salto di qualità passa dalla formazione, non solo per i data scientist, ma anche per credit manager, risk officer e analisti, chiamati a interpretare correttamente gli output algoritmici. Perché il futuro del credito non sarà né umano né artificiale: sarà ibrido. E richiederà visione, rigore e una nuova grammatica decisionale.
A.C.
