Il mondo moderno si trova alle prese con una tecnologia che va sotto il nome di AI (più chic all’inglese) o Intelligenza Artificiale, oramai largamente diffusa, anche se se ne vede pochissima, della quale parlano tutti i giornali in modo positivo (grande efficacia) o molto negativo come killer dei posti di lavoro con i soliti esperti che confermano testardi che i posti di lavoro li troveremo altrove e non hanno mai visto e tanto meno compreso le conseguenze della iniziativa GPT3.
Una idea della valenza strategica della AI nei processi decisionali, qualora ve ne fosse ancora bisogno, è un Progetto che sto sviluppando con la mia Società che va sotto la denominazione di C-Lending (continuos lending) con l’obiettivo di creare una piattaforma FINTECH polivalente per facilitare l’accesso al credito da parte della PMI agendo contemporaneamente sulle due parti interessate: la Banca e la PMI al fine di pervenire al Santo Graal della FINTECH: Instant Lending .
L’obiettivo è decisamente molto ambizioso e, per definizione, senza un termine prestabilito poiché si tratta di trasformare il processo della valutazione del merito creditizio dal fatto di essere tradizionalmente euristico (del tipo faccio del mio meglio) in un processo progressivamente deterministico che si snoda attraverso percorsi di eccellenza dettati da regole di comportamento (quindi deterministico) “scoperte” tramite l’impiego delle tecnologia più avanzate dell’AI.
Quando si parla di regole nel caso del credit assessment ci si riferisce al fatto di gestire tre fattori principali: gli eventi da prendere in considerazione, i dati dei relativi outocomes, le soglie (valori, fatti, ecc.) che consentono di assegnare ad ogni outcome uno specifico un tasso di influenza sul giudizio finale che può essere classificato come bloccante, indifferente, premiante con tutte le variazioni del caso.
A complicare infine lo scenario è necessario avere anche a disposizione le regole per “navigare” attraverso i tassi di influenza degli outocomes e pervenire al riuslttao finale del SI/NO relativo all’affidamento.
Per dare una idea della complessità del sistema desidero citare il risultato di uno studio cibernetico sugli eventi di interesse da parte di una delle Big Four che ha evidenziato in circa 2.000 gli eventi da prendere in considerazione per una decisione più informata: una cifra approssimata per difetto ma che fornisce una idea della complessità dell’obiettivo.
Non è necessario invocare la teoria dei grafi per rendersi conto della enorme complessità delle “regole di navigazione” tra una sistema cosi strutturato. Senza uno strumento FINTECH (qualunque esso sia) è veramente problematico eseguire il percosro in modo manuale.
Inoltre con una serie di servizi innovativi ottenuti dai risultati di una ricerca basata su tecnologia AI/ML. integrata con strutture open-banking, dedicata alla conoscenza dei componenti informativi si può tendere ad ottenere una deep personalization del profilo creditizio della PMI e degli eventi che ne segnalano con notevole anticipo eventuali variazioni significative per consentire alle parti di agire tempestivamente con interventi correttivi adeguati.
La Banca avrebbe a disposizione una sorta di CyberPEF, molto più complessa e sofisticata dell’attuale Pratica di Fido, La PMI avrebbe a disposizione una serie di strumenti di valutazione della propria performance.
La Piattaforma C-Lending costituirebbe il nuovo locus della gestione collaborativa degli interessi reciproci esistenti da sempre tra Banca e PMI