Il credit scoring “intelligente”: esperienze, rischi e nuove regole

Questo contributo cerca di illustrare come il FinTech può mutare modalità e possibilità di accesso al credito sia grazie alla presenza di nuovi soggetti sul mercato che grazie all’uso di algoritmi in grado di elaborare crescenti quantità di dati anche cd ‘alternativi’ rispetto a quelli finanziari tradizionali. La prima parte vuole dare conto dei risultati di alcune delle numerose analisi empiriche prevalentemente condotte sul mercato USA in anni recenti e che si sono concentrate su aspetti diversi, vuoi la tipologia dei dati oppure le modalità di concessione di mutui o di finanziamento di piccole o medie imprese vuoi ancora la definizione dei tassi di interesse. La seconda parte intende considerare, da un lato, le caratteristiche dei sistemi e degli algoritmi finalizzati al credit scoring così come i potenziali rimedi per i nuovi rischi emergenti dall’innovazione, e dall’altro le conseguenze sul mercato del credito di una tendenza tipica della digital economy che produce frammentazione della catena del valore e proceduralizzazione delle attività con una conseguente moltiplicazione degli attori coinvolti. La terza parte prende spunto dai risultati di una indagine realizzata dal gruppo di ricerca dedicando una parte alla verifica, tra gli intervistati, riguardo la loro percezione del processo di valutazione della fattibilità dell’operazione, cioè la richiesta di prestito da parte di soggetti fintech, la tipologia dei dati e dei requisiti richiesti per la valutazione del merito creditizio e la concessione del prestito. Infine, viene ripreso il discorso sull’impatto delle tecnologie intelligenti sui sistemi di scoring bancari e finanziari alla luce delle prospettive di regolazione dei sistemi di intelligenza artificiale, in particolare ad alto rischio, che stanno emergendo nel dibattito europeo.