Valutare il merito di credito in tre giorni: la magia sta nell’A.I.

Alla base degli algoritmi che scandagliano i big data per stabilire se l’impresa richiedente il prestito ha i numeri per ripagarlo, reti neurali che moltiplicano le capacità umane di analisi

Puoi essere più bravo di tutti a fare un prodotto o un servizio, ma nell’era dei big data puoi soccombere ugualmente rispetto a chi sa gestire meglio l’informazione. Una regola che ogni business ad alta intensità di conoscenza dovrebbe apprendere e applicare. E che le start-up hi-tech possono insegnare.

Dunque, come si gestisce l’informazione? Con la tecnologia. In particolare una tecnologia basata sui sistemi esperti, potentissimi modelli di calcolo costituiti da un gruppo di intricate interconnessioni e processi di elaborazione complessi.

In termini pratici, questi sistemi di calcolo sono rappresentati come reti neurali: le informazioni corrono velocissime sulle sinapsi e rimbalzano da un nodo all’altro per essere elaborate e rielaborate fino a restituire un risultato pertinente. Più o meno è così che il cervello elabora il pensiero che porta a prendere decisioni, ed è così che funzionano le reti neurali artificiali, alla base dall’intelligenza artificiale. Nella maggior parte dei casi una rete neurale artificiale è un sistema adattivo che cambia la sua struttura in base alle informazioni esterne o interne che le scorrono attraverso durante la fase di apprendimento. Sì, le reti neurali sono in grado di apprendere ed evolversi e non a caso, negli anni Novanta, quando sono state inventate, erano state chiamate sistemi esperti. Ma negli anni Novanta i computer non possedevano l’attuale capacità di storage e l’attuale velocità di calcolo e non riuscivano a fare la differenza. Ora invece hanno, rispetto all’intelligenza umana, un fondamentale plus: moltiplicano in maniera esponenziale la capacità cognitiva, destreggiandosi nell’enorme mole di dati e informazioni a disposizione ed estraendo in tempi rapidissimi solo quelle utili. Gli algoritmi costruiti con questa logica svolgono dunque compiti alla stregua di un umano, ma con una dotazione di storage e di elaborazione infinitamente più potente.

Questi algoritmi stanno già cambiando radicalmente molti settori tradizionali di business, e quello finanziario è l’esempio emblematico della rivoluzione in corso.

Le piattaforme di p2p lending ne fanno un uso intensivo: ed è questa la magia che sta dietro alla capacità di analisi delle richieste di finanziamento in poche ore.

Qualche click, un paio di allegati — i bilanci degli ultimi anni e i documenti d’identità — un form da compilare e al massimo 24 ore perché l’impresa sappia se è eleggibile per un prestito finalizzato a far crescere il suo business. Per un rapido confronto, basti pensare che un’istruttoria in banca richiede mediamente tra i 30 e i 90 giorni; mentre l’erogazione di un minibond, nella forma semplificata e neonata dei microbond, a partire da 9 settimane.

Mentre il p2p lending dà in pasto al suo algoritmo — in genere proprietario ed elaborato in house — i dati disponibili e l’algoritmo restituisce in cambio un punteggio all’azienda. Prima solo quantitativo, poi più qualitativo. I big data entrano in gioco soprattutto nella prima parte di analisi, specie quando si analizza la web reputation delle aziende che, ad esempio per BorsadelCredito.it ha un ruolo sulla valutazione complessiva del merito di credito. La rete neurale pesca dal web tutte le informazioni disponibili sul richiedente credito, le elabora e, anche in questo caso, restituisce un punteggio, svolgendo in pochi minuti quello che una ricerca manuale richiederebbe decine di ore/uomo per raggiungere lo stesso risultato.

L’esito finale è un punteggio discreto che definisce in maniera sempre più affidabile (più dati gestisce, più sarà alta la capacità predittiva della rete neurale) la qualità del potenziale debitore.

Il processo di analisi con il supporto della tecnologia è automatico fino a questo punto. Infatti, pur velocizzando e riducendo le possibilità di errore nella gestione dei dati in maniera estrema, i sistemi esperti non sanno pensare: per questo la fase finale della valutazione non può avvenire senza l’intervento umano. Un’intervista telefonica attraverso la quale viene scandagliato il vissuto dell’imprenditore e la rispondenza del suo profilo personale e professionale a quello che dicono i dati pubblici e la precedete analisi quantitativa. Ed è fondamentale superare quest’esame per accedere al prestito.

Gli apocalittici della tecnologia non hanno nulla da temere: il fintech non farà sparire il lavoro dell’analista umano, lo renderà solo sempre più efficace, snello e predittivo.

Anche perché dietro la tecnologia e dietro gli algoritmi ci sono solo ed esclusivamente esseri umani!


Originally published at news.borsadelcredito.it on November 15, 2016.

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