L’intelligenza artificiale generativa sta, pian piano, rivoluzionando il settore finanziario, ridefinendo il modo in cui le imprese accedono al credito e le istituzioni valutano il merito creditizio: in tal senso, la trasformazione sta portando a una maggiore efficienza nei processi, alla riduzione dei rischi e all’ampliamento dell’accesso ai finanziamenti, offrendo opportunità inedite soprattutto per le piccole e medie imprese. La perpetua diffusione di queste tecnologie sta spingendo gli operatori del settore a investire in strumenti sempre più avanzati per supportare la digitalizzazione dei servizi creditizi.

Tradizionalmente, la valutazione del merito creditizio si basa su modelli che analizzano dati finanziari strutturati, come bilanci e cronologia dei pagamenti: tali strumenti possono risultare limitati, in particolare per le PMI, che spesso non dispongono di uno storico consolidato. L’adozione dell’intelligenza artificiale consente invece di effettuare analisi più approfondite e rapide, elaborando un volume molto più ampio di dati, sia strutturati, come flussi di cassa e transazioni, sia non strutturati, come il sentiment proveniente dai social media o le recensioni online. Grazie a questa capacità di elaborazione avanzata, è possibile ottenere un quadro più preciso e dinamico della solidità finanziaria di un’impresa, migliorando così le decisioni di concessione del credito.

I benefici dell’uso dell’intelligenza artificiale si estendono sia agli istituti finanziari che alle imprese, ad esempio, per le banche, l’impiego di questi strumenti consente di ridurre il rischio di insolvenza, identificando tempestivamente segnali di criticità e migliorando la qualità del portafoglio crediti e d inoltre, la digitalizzazione dei processi aumenta l’efficienza operativa, riducendo i costi amministrativi e accelerando i tempi di valutazione e risposta. Si cita un ulteriore vantaggio relativo all’ottimizzazione della conformità normativa, grazie alla capacità dell’AI di monitorare in tempo reale la compliance con regolamenti complessi (ad esempio, il GDPR).

Proprio per le piccole e medie imprese, i vantaggi si concretizzano in un accesso al credito più semplice e in condizioni più favorevoli, aspetto particolarmente rilevante considerando le difficoltà che queste imprese incontrano con i modelli di valutazione tradizionali. L’intelligenza artificiale consente inoltre una maggiore personalizzazione delle condizioni di finanziamento, offrendo soluzioni su misura con tassi di interesse e piani di rimborso calibrati sulle esigenze specifiche dell’azienda.

Malgrado la sussistenza di tali vantaggi, l’adozione dell’intelligenza artificiale per l’analisi del merito creditizio è ancora limitata in Italia, principalmente a causa della qualità e della disponibilità dei dati utilizzati per addestrare gli algoritmi. Uno dei rischi principali riguarda le distorsioni nella valutazione del rischio di credito, poiché gli algoritmi riflettono i dati su cui vengono addestrati e possono quindi perpetuare errori o pregiudizi. Una valutazione inaccurata rischierebbe di portare a decisioni errate, come la concessione di finanziamenti a soggetti ad alto rischio o l’applicazione di tassi di interesse non adeguati alla reale solidità dell’impresa.

Un ulteriore interrogativo è rappresentato dal rischio di discriminazione algoritmica, noto come coded bias. Gli algoritmi potrebbero favorire o penalizzare determinati gruppi di clienti sulla base di variabili sensibili, come la localizzazione geografica, senza una reale valutazione delle loro condizioni economiche: tale fenomeno potrebbe generare esclusione finanziaria, penalizzando imprese che, pur essendo solide, vengono considerate a rischio sulla base di parametri non sempre pertinenti. Al fine di non incorrere in questi problemi, è fondamentale che il giudizio umano rimanga centrale nel processo decisionale: nonostante l’AI rappresenti uno strumento efficace per supportare l’analisi creditizia, il contributo degli esperti finanziari rimane essenziale per garantire valutazioni corrette e prive di distorsioni. Il focus rimane quello di integrare la tecnologia con l’esperienza umana, combinando la capacità analitica dell’AI con il discernimento e la sensibilità dell’operatore.

Nonostante le attuali limitazioni, l’intelligenza artificiale ha il potenziale per migliorare significativamente l’inclusione finanziaria, facilitando l’accesso al credito per microimprese e settori meno serviti: di fatto, l’AI generativa offre un’evoluzione importante, permettendo agli operatori del settore di proporre nuovi servizi e rendere il sistema economico-finanziario più efficiente, reattivo e competitivo, ma per garantire un’adozione responsabile di queste tecnologie, è necessario affiancare allo sviluppo algoritmico, sempre, un’analisi etica e tecnica approfondita.

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