Gestione NPL: come l’AI aiuta l’analisi dei dati finanziari

Annoverarla fra i grattacapi più estenuanti che tormentano il sistema bancario è realistico, ma ancora riduttivo: la gestione NPL - in altre parole il complicato processo che consente di far fronte ai cosiddetti “non performing loans”, anche detti “crediti deteriorati” o “prestiti non performanti” - è un tassello chiave della stabilità economica internazionale. Basti pensare che oggi il mercato degli NPL in Italia ammonta a oltre 300 miliardi di euro. E come tale, non può essere trascurato.

Zavorrate dal peso dei minori redditi imposti dai NPL, le banche diventano infatti più vulnerabili alle crisi e alle turbolenze del mercato. Questo può compromettere l’equilibrio dell'intero comparto, come è accaduto durante la crisi finanziaria del 2007-2008. Negli ultimi anni, quindi, le pressioni dei regolatori e del mercato per ridurre l'incidenza degli NPL nei bilanci bancari e migliorare la loro gestione hanno spinto le banche ad adottare varie strategie alternative, tra cui la vendita dei crediti deteriorati a società specializzate o la cessione a fondi di private equity.

In aggiunta, l’ABI (Associazione Bancaria Italiana) ha dichiarato che nel 2024 il tasso di deterioramento dei crediti subirà un importante aumento per la prima volta nel post pandemia. 

NPL: che cosa sono? E perché vanno “gestiti”? 

Ma cosa sono esattamente i Non Performing Loans? Possiamo definire tali quei prestiti che i debitori non riescono a restituire nei tempi stabiliti, creando appunto un impatto devastante sulla stabilità finanziaria delle banche. Liberarsi dei crediti deteriorati è quindi fondamentale, poiché permette alle banche di avere più patrimonio per erogare nuovi prestiti a famiglie e imprese, stimolando così la crescita economica.

La gestione NPL si inserisce in questo quadro, come servizio dedicato alle società che si occupano di valutare e recuperare i crediti deteriorati all'interno di un determinato portafoglio.

Un ambito denso di criticità e sfide

Quella degli NPL, tuttavia, non è - come è facile immaginare - una compravendita semplice e ordinaria. Si tratta semmai di un ambito denso di sfide e criticità, che tutti gli attori in campo devono considerare per tutelare al meglio la loro posizione e per ridurre al minimo i rischi propri e di mercato.

La quotazione del reale valore dei crediti deteriorati, soprattutto quando sono già in default, è uno dei principali ostacoli. Questa difficoltà complica la determinazione del prezzo di vendita e la gestione del rischio. Inoltre, le normative che regolano la gestione NPL sono complesse e frammentate, rendendo difficile la navigazione nel contesto regolamentare. Un altro problema significativo è la resistenza dei debitori a collaborare nei processi di recupero del credito. Questa mancanza di cooperazione rallenta il recupero e aumenta i costi, rendendo il processo meno efficace e generando incertezze nei bilanci delle banche.

Gestione NPL: il ruolo chiave della tecnologia

La tecnologia e, in particolare, l'intelligenza artificiale (AI) si sta affermando sempre più come strumento chiave per migliorare la gestione NPL. Lo conferma, ad esempio, anche l’ultimo Market Watch NPL di Banca Ifis, il quale sottolinea come proprio l'adozione di tecnologie come l'AI e l'automazione abbiano migliorato in modo decisivo l'efficienza operativa e la precisione nella valutazione del rischio.

Ma perché l’intelligenza artificiale può giocare un ruolo così cruciale? L'AI ha la capacità di analizzare grandi volumi di dati per identificare i segnali di rischio di default, come il mancato pagamento delle rate o il deterioramento delle condizioni finanziarie, permettendo interventi tempestivi. 

Utilizzando dati storici e modelli predittivi avanzati, l'AI stima le probabilità di recupero, considerando fattori come il profilo del debito e le condizioni economiche del debitore. Inoltre, automatizza compiti ripetitivi come l'invio di solleciti di pagamento, rendendo i processi più efficienti e accurati. L'AI suggerisce inoltre soluzioni personalizzate di ristrutturazione del debito, facilitando la negoziazione di accordi concreti ed efficaci.

Secondo gli osservatori di settore, le partnership strategiche tra istituzioni finanziarie, società di servicing e fornitori tecnologici sta giocando un ruolo cruciale nello sviluppo di queste soluzioni innovative. Collaborazioni mirate permettono la condivisione delle migliori pratiche e promuovono maggiore efficienza nel settore.

In aggiunta tutti i player del settore dovranno inoltre fare i conti con la Direttiva 2021/2167 in tema NPL - voluta dal legislatore europeo - per migliorare l’efficienza e la trasparenza del mercato secondario dei crediti deteriorati in modo da renderlo più aperto e dinamico.

L’opportunità è quindi unica nell’efficientamento - attraverso l’Artificial Intelligence (AI) - dei propri servizi, automatizzando tutto il processo di due diligence, valutazione e commercializzazione dei crediti deteriorati e (ove disponibili) degli asset sottostanti.

Digitiamo e Lio Bai: innovare la gestione NPL con l’AI

In questo articolato reticolo di sfide e opportunità, Digitiamo ha ideato per Lio Bai (oggi LioSSG, divisione Special Situations del Gruppo LIO Factory) una soluzione innovativa su misura per la gestione di tutta la documentazione di portafogli incagliati.

Specializzata nei fallimenti aziendali, con focus su investimenti strategici nelle procedure concorsuali, tra cui la realizzazione di concordati fallimentari e l'acquisto di crediti deteriorati, Lio Bai acquisisce crediti a lungo termine per offrire liquidità immediata alle imprese. Questa attività, sino a qualche tempo fa, si fondava su un processo semi-manuale di valutazione degli investimenti che risultava dispendioso in termini di tempo e risorse. La piattaforma interna di Lio Bai, progettata per raccogliere documenti aziendali, incontrava infatti problemi di posizionamento che ne riducevano l’efficacia.

Una soluzione “intelligente” per velocizzare e migliorare le valutazioni 

L’incontro con Digitiamo, in questo senso, è stato fondamentale. Ben conscia del fatto che valutare gli investimenti richiede l'analisi di una mole vasta e variegata di documenti finanziari, che varia a seconda del settore, Digitiamo ha spinto Lio Bai verso l'adozione di un sistema flessibile e automatizzato per velocizzare e migliorare l'accuratezza delle valutazioni.

Per far fronte alle esigenze di Lio Bai, in particolare, Digitiamo ha sviluppato un algoritmo proprietario potenziato dall’AI e da una piattaforma di visualizzazione dati super intuitiva, chiamata NPLgo. NPLgo  automatizza l'estrazione di dati non strutturati, adattandosi a documenti di natura eterogenea e provenienti da diversi settori. L'algoritmo analizza le informazioni finanziarie, utilizzando avanzati algoritmi di AI e Deep Learning predittivi per attribuire alle attività e passività aziendali un indice che guida le valutazioni di investimento.

Caratteristiche tecniche 

NPLgo è uno strumento potente grazie a tecnologie all'avanguardia: per il frontend utilizza Node.js e React, offrendo un'interfaccia utente fluida e reattiva. Il backend, costruito con Python e Flask e integrato con Redis, Postgres e RabbitMQ, garantisce prestazioni elevate e scalabilità.

Target 

La piattaforma si rivolge a Business Analyst e professionisti nei settori immobiliare, del risanamento aziendale e della gestione NPL, offrendo uno strumento potente e semplice per ottimizzare le operazioni di valutazione e investimento.

Previsioni di performance

Le aspettative riposte in NPLgo in termini di impatto sulle performance sono significative: incremento del 5% nelle pratiche di valutazione degli investimenti, miglioramento del 5% nell'accuratezza delle valutazioni e significativa riduzione del tempo necessario per l'analisi dei documenti.

Trasformare la gestione NPL: da problema a opportunità 

Il feedback dell’operazione di digital transformation è ampiamente positivo.

La soluzione ideata da Digitiamo ha consentito a Lio Bai non solo di efficientare le sfide legate alla gestione documentale degli NPL, ma ha anche offerto un vantaggio competitivo significativo. Con risultati tangibili in termini di efficienza e precisione, Digitiamo ha dato infatti modo a Lio Bai di migliorare notevolmente la qualità e la velocità delle loro decisioni di investimento, trasformando la gestione dei crediti deteriorati da problema a opportunità.