Credito digitale e sostenibile con l’AI. Anche generativa

Scritto da  M.G.  il  22 Maggio 2025

La valutazione del credito nell’era dell’intelligenza artificiale incontra anche la sostenibilità.

L’AI in questi anni sta plasmando i processi del credito, rendendo le valutazioni sul merito creditizio delle aziende più rapide e accurate, grazie a una più estesa mole di dati, persino non strutturati, che può imparare ad analizzare.

Ma questa tecnologia promette di rivoluzionare anche la capacità delle banche di valutare dal punto di vista ESG le imprese che richiedono finanziamenti, imprimendo una spinta non solo al digital lending, ma anche ai prestiti green.

«L’intelligenza artificiale, anche generativa, sta trasformando in modo rapido e profondo il settore finanziario, cambiando radicalmente il modo in cui le aziende ottengono credito e i sistemi di valutazione utilizzati dagli istituti finanziari – racconta Maurizio Diana, Chief Product Officer di Opyn. Questa evoluzione tecnologica apre a opportunità senza precedenti per ottimizzare i processi, ridurre i rischi e ampliare l’accesso al credito, e l’AI si candida a svolgere un ruolo fondamentale anche nella integrazione dei criteri ESG all’interno della valutazione del merito creditizio».

Come l’AI rivoluziona il mondo del credito

Storicamente, l’analisi dell’affidabilità finanziaria in banca passa da modelli tradizionali, che attingono da dati finanziari strutturati, come bilanci e storici di pagamento.

Tuttavia, questo approccio oggi è insufficiente a fornire un quadro completo della solidità di una impresa, in particolare quando si guarda alle PMI che dispongono di limitate informazioni storiche. E le banche stanno quindi ampliando i loro tradizionali modelli di analisi.

«L’AI consente infatti di effettuare analisi più efficaci, veloci e precise, analizzando un volume molto più elevato di dati strutturati, come ad esempio le transazioni effettuate, i flussi di cassa proiettati, gli stipendi accreditati negli anni e così via – commenta Diana –; insieme a informazioni non strutturate, ad esempio l’analisi del sentiment proveniente dai canali social e dalle recensioni online, integrati con indicatori macroeconomici specifici del settore. Analisi dettagliate che permettono di offrire prodotti finanziari su misura, con tassi di interesse e piani di rimborso adatti alle specifiche esigenze dell’azienda».

I criteri ESG per il credito alle imprese

Non solo, nell’estensione dei criteri di valutazione oggi rientrano anche gli impatti ambientali, sociali e di governance delle aziende.

«Cresce la consapevolezza sull’importanza degli indicatori ESG, ma integrarli efficacemente nei processi di valutazione del credito è una sfida complessa: la difficoltà a misurare in modo preciso gli impatti, la frammentazione degli standard e la necessità di conciliare sostenibilità e redditività sono ostacoli concreti per il settore finanziario – sottolinea Diana.

Prendiamo il caso del green lending: l’EBA, in un rapporto di un paio di anni fa, ha sottolineato le difficoltà che le banche incontrano nel valutare e classificare correttamente i clienti in base ai rischi ESG e, non a caso, a oggi i green loans rappresentano solo il 4,5% del totale dei finanziamenti erogati dagli istituti di credito, con criteri di identificazione disomogenei e non sempre allineati alla tassonomia UE».

Le problematiche legate ai green loan

Insomma, la natura qualitativa e soggettiva della valutazione di sostenibilità complica ulteriormente la costruzione di modelli affidabili per previsioni a lungo termine.

«Molte banche si affidano a questionari specifici per raccogliere informazioni sulle pratiche ambientali, sociali e di governance delle imprese, ma questi strumenti, pur essendo essenziali, presentano alcune criticità: spesso sono imprecisi, oppure possono essere influenzati da dichiarazioni non verificate, o ancora risentire della mancanza di obiettività e standard uniformi.

Una ulteriore problematica – continua Diana – è legata alla classificazione dei prestiti green: molte istituzioni li considerano “verdi” solo se concessi a realtà che operano nel settore della sostenibilità, anche in assenza di garanzie sull’effettivo utilizzo dei fondi per scopi eco-compatibili. Questa mancanza di uniformità e trasparenza nei criteri di classificazione rischia però di frenare lo sviluppo del mercato dei prestiti sostenibili e di aumentare invece fenomeni di green washing».

L’AI per analizzare le pratiche sostenibili

L’AI può aiutare le banche a superare questi limiti, andando a migliorare la valutazione dei rischi ESG.

«Da sempre utilizziamo l’intelligenza artificiale per esaminare le pratiche sostenibili delle imprese. Un esempio riguarda l’analisi dei dati salariali aziendali, per individuare pattern che possano indicare l’applicazione dei criteri di parità di genere – illustra Diana.

Sebbene questi dati possano essere utili, è importante sottolineare che un’azienda potrebbe garantire la parità salariale ma continuare a discriminare le donne nelle opportunità di carriera. In questo contesto, la combinazione dei dati e delle informazioni da fonti non omogenee, come i conti correnti o la reputazione sui social media, consente di ottenere una valutazione più completa e precisa delle politiche ESG delle aziende».

Le sfide della tecnologia e la costante presenza dell’umano

Che l’AI porti indubbi vantaggi, in termini di efficienza operativa per le banche e di accelerazione dei tempi di approvazione dei prestiti per le imprese, è ormai noto.

Tuttavia, questa tecnologia presenta a oggi diverse zone d’ombra.

«Gli algoritmi complessi possono infatti essere influenzati da bias che compromettono l’accuratezza delle valutazioni – specifica Diana. Inoltre, la mancanza di trasparenza nei processi decisionali automatizzati solleva preoccupazioni legate all’equità e alla giustizia delle decisioni, rendendo necessaria una costante verifica e regolazione dei sistemi per evitare distorsioni.

In Opyn siamo consapevoli di queste problematiche e ci impegniamo a garantire che l’adozione dell’AI non solo migliori l’efficienza, ma mantenga anche elevati standard di equità e imparzialità. Investiamo quindi in soluzioni tecnologiche innovative per promuovere l’accesso al credito delle imprese e favorire pratiche finanziarie responsabili, anche sperimentando l’applicazione della GenAI, per limitare i rischi di esclusione finanziaria.

Da qui, la necessità di lasciare all’umano l’ultima parola: l’analista può ottenere dall’AI un supporto, davvero valido ed efficiente, ma non può rinunciare alla valutazione soggettiva che solo un individuo può formulare».

Infine, la fintech sta lavorando insieme a Ipsos a una ricerca sul legame tra intelligenza artificiale e credito, che verrà presentata a giugno.

Questo articolo è stato pubblicato sul numero di maggio 2025 di AziendaBanca ed è eccezionalmente disponibile gratuitamente anche sul sito web. Se vuoi ricevere AziendaBanca, puoi abbonarti nel nostro shop.