C’è una nuova piattaforma integrata che usa Big data e intelligenza artificiale per digitalizzare e semplificare la gestione e il recupero dei crediti.

Di Davide Savelli

L’ha realizzata Intrum Italy, operatore specializzato nei servizi al credito, partecipato al 49% da Intesa Sanpaolo e al 51% da Intrum Group, società con sede a Stoccolma (Svezia) e leader in Europa nel settore dei credit services con una presenza in 24 mercati del Vecchio Continente.

Il nuovo ecosistema digitale, basato su cloud, «consente una gestione efficiente, industrializzata ed automatizzata di tutte le attività connesse a lavorazione e recupero dei crediti», ha spiegato in una nota la società che ha quasi 900 collaboratori e 24 uffici in 22 città italiane.

La piattaforma di Intrum permette di interfacciarsi rapidamente con tutti i principali istituti bancari, rendendo più fluido il flusso di lavoro con gli attori coinvolti e migliorando l’esperienza d’utilizzo di oltre 1.000 operatori interni ed esterni. Grazie all’Information Technology (IT), il sistema favorisce il dialogo con gli stessi debitori al fine di concordare condizioni migliori e piani di rientro su misura, con positivi riflessi sul tasso finale di recupero dei crediti.

intelligenza artificiale

Questo innovativo sistema integrato rientra nell’ambito del più ampio programma di innovazione e trasformazione digitale, ribattezzato “One Intrum”, promosso dal Gruppo Intrum «al fine di efficientare i sistemi informativi e i processi, innovando così tutto il ciclo di vita della gestione dei crediti, facendo leva sui Big Data disponibili in azienda e su tutte le più moderne tecnologie disponibili» per migliorare le performance e raggiungere nuove frontiere di efficienza ed efficacia in tutte le fasi dell’attività.

Va ricordato che l‘implementazione del nuovo ecosistema, che integra il gestionale dedicato alle collection EPC 6.0 – sistema utilizzato da circa il 70% del mercato di riferimento – ha richiesto il coinvolgimento di oltre 100 risorse per un totale di oltre 80.000 ore di lavoro.

Si tratta di cifre che confermano quanto la strada dell’applicazione dei Big data e dell’intelligenza artificiale al settore bancario sia complessa e difficile. Soprattutto, quando un ecosistema come quello di Intrum richieda molteplici accordi strategici come quelli con RAD Informatica e Genius Analytics. Ma, al contempo, provano anche quanto gli investimenti in analisi dei dati e digitalizzazione dei processi permettano poi al settore creditizio-finanziario di essere più competitivo e produttivo.

Non a caso, Antonio D’Amore, business technology director di Intrum Italy, sottolinea che l’obiettivo finale di questa nuova piattaforma integrata sia quello di «incrementare il tasso di recupero riducendo i costi operativi attraverso l’efficientamento dell’intero processo. Le più moderne tecnologie presenti sul mercato consentiranno sempre più velocità per tutti gli stakeholders coinvolti e maggiore redditività».

A questo riguardo, occorre osservare che in Italia, secondo la Fabi (Federazione Autonoma Bancari Italiani), ammontano a 97 miliardi di euro gli NPL (Non-Performing Loans), i crediti deteriorati a giugno 2021, cioè i prestiti non performanti delle banche. Di questi, 71,1 miliardi fanno capo alle aziende e solo 14,4 miliardi di euro sono associati alle famiglie. Numeri che inquadrano e fanno ben comprendere quanto sia fondamentale l’investimento fatto da Intrum.

Questo case history mostra che machine learning e advanced analytics sono i due binari su cui corre il treno dell’innovazione del settore del credito. Quest’esperienza di Intrum avvalora e comprova la tesi che automazione dei modelli analitici per migliorare le prestazioni degli algoritmi in modo “adattivo” e analisi avanzata dei dati – ben distinta dall’analisi descrittiva tradizionale (o business intelligence), perché applica automazione e intelligenza artificiale per far fronte a set di dati molto più complessi – siano in grado di produrre insight e previsioni, di soddisfare compliance normative, di svolgere attività di data mining per l’estrapolazione di informazioni utili in maniera molto più approfondita.

In sostanza, investimenti in questo settore si configurano come una mossa strategica non solo nel segmento del recupero e gestione del credito, come nel caso di Intrum, ma anche in altri rami del grande albero del settore finanziario-bancario.

Ammesso che l’utilizzo di big data, intelligenza artificiale, machine learning e advanced analytics siano ormai il passaggio irrinunciabile per la crescita di banche e fintech, a livello di vantaggi resta il fatto che il loro impiego accresca le performance nella misurazione dei risultati e dell’efficienza, nella supervisione in tempo reale dell’attività svolta, nella gestione del risk management e nella valutazione dell’attività più idonea o della decisione più opportuna da prendere.

Per quanto riguarda le loro caratteristiche, big data, intelligenza artificiale, machine learning e advanced analytics possono portare in dote al settore bancario-finanziario maggiore automazione per adattarsi a ogni esigenza del processo operativo, workflow delle procedure legali, normative e di regolamentazione, previsione più capillare di costi e tempi, archiviazione elettronica strutturata di informazioni, facilità di consultazioni di documenti e uniformazione della modulistica, oltre che una funzione intelligente di autocomposizione di documenti.

Da questo quadro e da questo case history, risulta con maggior forza che il futuro richiederà alle banche investimenti in tecnologia digitale e intelligenza artificiale per continuare a prosperare e a mantenersi solide.

È proprio in quest’ambito che anche noi di Save Consulting Group abbiamo concentrato i nostri investimenti, facendo evolvere di continuo la nostra suite TigreArm con le tecnologie più moderne per sfruttare appieno le potenzialità dei big-data. Grazie a tali sviluppi, siamo in grado di gestire gli ambiti bancari-finanziari a 360°, offrendo servizi integrati nelle aree del credito, contabilità e regulatory reporting, risk management, controllo di gestione e compliance.

Riproduzione riservata © 2022 - EFO

ultimo aggiornamento: 28-06-2022


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