Il credit risk modeling negli ultimi anni è uscito dai confini del sistema bancario per entrare in azienda. I modelli statistici e matematici usati per prevedere la solvibilità effettiva dei debitori, infatti, non sono validi esclusivamente nell’universo dei finanziamenti e dei prestiti finanziari ma anche in quello dei crediti commerciali.
Controllare lo stato di salute dei propri crediti è fondamentale per non incorrere nel rischio di vedere fortemente ridimensionata la liquidità aziendale o, peggio ancora, compromettere la sua stessa solvibilità. Le banche e le finanziarie storicamente si cautelano contro questo pericolo attuando una valutazione oculata – e molto prudenziale – dell’affidabilità del debitore, stipulando contratti in cui prestiti e finanziamenti sono assistiti da coperture reali o personali e creando appositi fondi di garanzia. Le aziende questo non lo possono fare. Possono, però, cercare di ottimizzare la gestione del rischio di credito, stimando in modo più puntuale e preciso il pericolo di insolvenza.
Quali sono i principali fattori che influenzano il rischio di credito
La gestione più oculata del credit risk è oggi saldamente in cima alle priorità dei CFO: l’eventualità che il debitore non sia in grado di far fronte ai propri pagamenti in tutto o in parte, o che non lo faccia nei tempi concordati, si riflette direttamente sulla liquidità del creditore aggravando i costi della gestione finanziaria o, peggio, inficiando la sua capacità di onorare i debiti. Ma quali sono i fattori che influenzano il credit risk? Il rischio di credito è condizionato da diversi elementi. Ecco i principali:
- Probabilità di insolvenza (default) del debitore
Questo valore stima la probabilità che il debitore si trovi in una situazione di illiquidità tale da compromettere la sua capacità di far fronte al pagamento di un debito in occasione della sua scadenza. - Rapporto debito – reddito
Indica la percentuale di reddito che ogni mese è spesa nel pagamento dei debiti. - Perdita in caso d’insolvenza
Questo valore si riferisce alla perdita totale in capo al creditore nel caso in cui il debito non sia ripagato. - Deterioramento dei crediti
La mancata restituzione di parte delle somme prese in prestito, o il mancato rispetto delle scadenze, possono tradursi in sofferenze di liquidità anche molto gravi, che mettono in forse la sopravvivenza dell’azienda. - Exposure at default
Questo valore misura l’esposizione relativa del creditore in un dato momento rispetto all’eventuale insolvenza del debitore. Viene calcolato moltiplicando i diversi crediti vantati verso uno stesso soggetto economico per una percentuale variabile in base al rischio di mancato pagamento che li caratterizza.
Cos’è il credit risk modeling
Una volta isolati i diversi elementi che influenzano il rischio di credito, è fondamentale riuscire ad analizzarli nel loro complesso per dedurne delle stime veritiere sul comportamento futuro del debitore. Questo può avvenire in modo efficace grazie al credit risk modeling, ovvero all’utilizzo di modelli data driven per stimare due elementi chiave del rischio d’insolvenza: da un lato, la probabilità che il debitore non onori il suo impegno, in tutto o in parte; dall’altra, l’impatto di questa eventualità sulla situazione finanziaria del creditore.
Nei modelli di stima del rischio di credito, la valutazione della solvibilità del debitore è espressa sotto forma di un punteggio (credit score). E se in passato erano la conoscenza dell’azienda, della sua storia e dei suoi risultati di bilancio a fornire una misura della sua capacità di far fronte agli impegni presi, oggi sono soprattutto le piattaforme e le tecnologie digitali a fornire le stime del caso. Big Data Analytics e Machine Learning assicurano al credit risk modeling un’accuratezza impensabile con le piattaforme e le banche dati tradizionali. La valorizzazione dei dati di bilancio e della storia dei pagamenti pregressi è solo il punto di partenza di un processo che mira a fornire previsioni accurate sulla solvibilità futura di un soggetto economico grazie all’uso di algoritmi matematici, che affinano in modo adattivo la loro efficacia con il passare del tempo.
Credit risk management e modeling: il valore della data quality
Oggi, con la diffusione della fatturazione elettronica e la digitalizzazione della maggior parte dei documenti commerciali, le aziende hanno a disposizione una quantità crescente di dati. Informazioni preziose, che se correttamente gestite ed elaborate mettono l’organizzazione in condizione di conoscere rapidamente l’affidabilità creditizia delle sue controparti di business e operare quindi un credit risk management più efficace. La solvibilità dei clienti potrà essere valutata in modo più puntuale, a patto di fondare le proprie stime su dati di qualità. E proprio la data quality è un aspetto essenziale della gestione del rischio di credito. I modelli data driven di risk management necessitano di un’attenzione particolare all’attendibilità delle informazioni, che è influenzata dal contesto in cui opera il debitore e va oltre i meri valori ricavati dalle scritture contabili. Fondamentale, quindi, valutare il suo profilo in relazione alla situazione generale del mercato, e questo può essere fatto accedendo a banche dati e report a pagamento. Ma occorre anche monitorare continuamente l’andamento delle riscossioni e arricchire il profilo del debitore con il maggior numero di informazioni possibili sulla sua attività. Applicando algoritmi di Machine Learning alle informazioni finanziarie e contabili, alla storia pregressa dei pagamenti, ai dati che riguardano l’andamento del mercato e della concorrenza, è possibile operare un credit scoring più efficace e capire in anticipo se sussistono le condizioni per cui una fattura commerciale non verrà pagata, in tutto o in parte, alla sua scadenza naturale, valutando per tempo la necessità di eventuali coperture finanziarie.
