Si parla spesso di algoritmi proprietari che consentono alle FinTech di essere rapide e flessibili. La realtà è molto più complessa: la piattaforma di lending si basa su una serie di software, ciascuno dei quali svolge una funzionalità che contribuisce alla valutazione della singola azienda richiedente (sintetizzata nello scoring). Ecco come funziona il sistema di BorsadelCredito.it, su quali tecnologie si basa e quali saranno le prossime evoluzioni
A cura di Ermete Romito, IT Manager di BorsadelCredito.it
Oggi tutti gli operatori del settore della tecnofinanza si fregiano di avere “tecnologie proprietarie”, di usare cioè machine learning, analisi predittiva, big data, blockchain. E sicuramente, chi più chi meno, tutti ne fanno realmente uso. Ma in che modo queste tecnologie disruptive vengono applicate per realizzare gli obiettivi del FinTech? Abbiamo provato a rispondere a partire dalla nostra esperienza di pionieri, dato che proprio sulla tecnologia abbiamo costruito la piattaforma attraverso cui oggi eroghiamo prestiti alle imprese in forme sempre più evolute e variegate.
La tecnologia è ciò che ci ha consentito, innanzitutto, nei nostri primi cinque anni di vita, di passare dall’essere un P2P lender a un marketplace di crediti per investitori istituzionali e oggi siamo in grado di lanciare cartolarizzazioni milionarie con la collaborazione di operatori della finanza tradizionale, fino all’esperimento – il primo nel suo genere in Italia – di tokenizzazione dei crediti basato sulla blockchain che abbiamo realizzato con Azimut.
Non un algoritmo proprietario, ma una piattaforma di algoritmi proprietari
Sgombriamo subito il campo da un equivoco. Il marketplace lending e così BorsadelCredito.it, innanzitutto, non si basa mai su un algoritmo unico, semmai su una serie di tecnologie e applicazioni che consentono al sistema di funzionare in maniera efficace.
Non esiste dunque un solo algoritmo proprietario ma una serie di algoritmi, ciascuno dei quali svolge una funzione che contribuisce all’attribuzione dello score all’azienda richiedente.
La stella polare della tecnologia nella finanza per BorsadelCredito.it
Fin dalla nostra fondazione ci siamo fatti guidare da una stella polare: che la piattaforma fosse in grado di integrare funzionalità completamente automatiche ad altre semiautomatiche in modo che la macchina potesse fornire all’umano gli strumenti necessari a prendere alcune decisioni.
Dunque, ogni algoritmo della nostra piattaforma è al servizio dell’uomo e del suo processo decisionale. In che modo e perché la tecnologia aiuta a prendere decisioni più efficaci? Perché le analisi vengono effettuate su dati non prettamente quantitativi e/o misurabili o perché hanno origini non certe o da verificare. Quindi, ogni volta che arriva una richiesta di credito, parte un algoritmo automatico che ha il compito di raccogliere i dati da fonti digitali e certificate e lavorarli per determinare innanzitutto se sulla richiesta gravino situazioni che la rendono non accettabile. In questo caso la macchina la rigetta, eseguendo in automatico una scrematura preventiva.
Il lavoro time saving degli algoritmi
Se invece la richiesta è accettabile, la macchina guida le azioni dell’operatore indicando in ogni momento cosa è necessario fare per completare la lavorazione e fornendo tutti gli strumenti necessari a compiere l’analisi dei dati nella maniera più semplice e rapida possibile.
Dunque, la macchina genera e carica sul gestionale tutti i diversi report che passano al vaglio diverse caratteristiche del richiedente, sia di tipo finanziario, materiale o intangibile. Dalle pagine per visualizzare vari indici calcolabili, di tipo finanziario o comunque in generale intangibile ; all’analisi del network dell’azienda, a quella degli estratti conto; alla mappatura delle sedi e delle anagrafiche dell’azienda rispetto a tutte le altre aziende del database.
Tutto questo alla fine si riassume nello scoring: ovvero nell’attribuzione in funzione di vari parametri (tipologia di società e prodotto richiesto) di una valutazione della PMI, in base a cui si definisce l’esito della richiesta e l’eventuale “prezzo” del finanziamento proposto.
Dunque, per sintetizzare, lo score attribuito all’azienda è figlio di un’analisi di dati sia quantitativi (indicatori sia interni che provenienti da fonti esterne) sia qualitativi (che sono human base o automatici). E di dati sia tradizionali (per esempio indicatori economico finanziari e andamentali) sia alternativi (network analysis, web reputation, analisi degli estratti conto).
In base alle caratteristiche dell’azienda esistono diversi algoritmi che combinano questi dati di input con differenti coefficienti di ponderazione per determinare uno scoring creditizio finale. Periodicamente questi algoritmi subiscono delle revisioni e dei processi di back testing al fine di un miglioramento continuo.
Le tecnologie sottostanti
Come si dice in gergo informatico, questi algoritmi sono dunque in grado di apprendere e la loro evoluzione è frutto dell’esperienza: man mano che macinano dati, i sistemi riescono ad assumere via via decisioni più efficaci e con il tempo questo porta a ottimizzare ed efficientare i processi riducendo al minimo l’intervento umano e anche la possibilità di errore.
Ogni attività e funzionalità dunque si basa su un diverso algoritmo proprietario, sviluppato dal nostro team interno: per esempio, disponiamo di workflow automatizzati che minimizzano l’intervento umano grazie alla RPA, Robotic Process Automation e all’intelligenza artificiale; algoritmi decisionali con sofisticati motori a regole. Algoritmi di machine learning proprietari per la clusterizzazione delle voci di estratto conto; intelligenza artificiale per la raccolta di web reputation e algoritmi di sentiment analysis per la valutazione delle news che si trovano sul web; ancora RPA per la raccolta di informazioni da fonti alternative (web, social, estratti conto) e intelligenza artificiale per la ricostruzione del network aziendale. E di recente nella nostra gamma tecnologica abbiamo introdotto anche la blockchain per dare vita alla tokenizzazione dei crediti con Azim. Una tecnologia promettente e che può avere usi diversi: dagli smart contract, alla certificazione data-room per investitori, alla validazione dei movimenti dei conti di pagamento, solo per fare degli esempi. Esempi che aprono un mondo nuovo con un potenziale enorme e ancora pressoché inesplorato.
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