Post di Marco Belmondo, chief marketing officer di Datrix –

Calcolare il merito di credito alla maniera tradizionale (per intendersi con i soli dati strutturati finanziari, in particolare per il credito alle Pmi quelli di bilancio) oggi non serve a niente, di fronte al “cigno nero” o “rinoceronte grigio” del Coronavirus. E purtroppo altri “animali colorati” si presenteranno in futuro.

Il 6 aprile è stato annunciato dal presidente Conte il decreto liquidità che elimina qualsiasi istruttoria per prestiti fino a 25.000 eruro, garantiti dallo Stato al 100%. Per importi superiori è stata esclusa la valutazione andamentale (ossia l’esame della Centrale Rischi) ma rimane la necessità di istruttoria sul merito di credito. Si pone ora la domanda di come la faranno (e in che tempi) le banche e gli altri soggetti erogatori di credito. Con il Coronavirus il mondo è cambiato e lo storico di bilancio ha ancora meno valore prospettico. Penso occorra ora individuare e aggiungere nell’analisi specifici fattori di fragilità e di antifragilità, settore industriale per settore industriale, distretto per distretto, azienda per azienda.

L’antifragilità è la capacità di essere flessibili e addirittura migliorare in una situazione di stress, variabilità, incertezza come quelle dei cigni neri o rinoceronti grigi. La strada appena descritta si può percorrere solo con l’analisi di tanti dati ad alta frequenza di aggiornamento (di sicuro non annuale), che scompongano i soggetti in tanti oggetti corrispondenti ai fattori, li misurino uno per uno, per una modellazione flessibile aiutata dalla macchina ma decisa in ultima istanza dall’uomo (AI come Augmented Intelligence dell’uomo, non sostitutiva). Nei modelli complessivi di finanziamento e investimento i singoli fattori di volta in volta potranno avere un peso percentuale, cioè rilevanza maggiore o minore, a seconda del momento o del settore o dell’area geografica di appartenenza e di operatività, in modo da reagire prontamente a notizie forti o, ancora meglio, cogliere segnali emergenti (i cosiddetti weak signals).

Quali sono le fonti di questi dati tanto necessari? Quali sono i fattori di fragilità e di antifragilità?
Un esempio di fonte aggiuntiva sono le note integrative dei bilanci, che non generano da sole dati strutturati e perciò non alimentano i modelli attuali. Ma da quelle si può apprendere ad esempio se l’azienda ha stipulato in passato assicurazioni contro catastrofi come quella del Coronavirus, la distribuzione geografica della sua supply chain, su cosa sta orientando la sua ricerca e sviluppo. Altra fonte sono i contratti stipulati dall’azienda o sottostanti a beni nelle sue disponibilità. Servono però soluzioni tecnologiche di NLP (Natural Language Processing) che leggano i testi e li trasformino intelligentemente in dati, con agganciati sistemi di alerting.

Altre fonti sono gli ambienti digitali da cui si può estrapolare un fattore digitale di fragilità o antifragilità. Sapere il grado di trasformazione digitale, se le aziende hanno attivo un canale e-commerce, se hanno un sistema solido di governo dei dati per monitorare tutti i loro canali e touchpoint, ma anche per anticipare e gestire “trasformazionalmente” i fenomeni, è oggi quanto mai rilevante perché offre una visione non solo storica, ma prospettica ed è indicativo di antifragilità (lo sta rendendo manifesto proprio il Coronavirus che ci ha resi più digitali e più data-driven). E lo si può ricavare su larga scala attraverso sistemi automatici di analisi dei siti, delle piattaforme di e-commerce, delle mappe. Ma bisogna avere conoscenza profonda di raccolta di dati digitali, capacità di gestione di quantità veramente big in cloud e tecnologie sofisticate di analisi tramite AI.

Dagli ambienti digitali, più che dall’Istat, si può ricavare anche un fattore sociale di rischio. Attraverso analisi di sentiment che coinvolgono quanto scritto sulle grandi testate online (il più delle volte quando la notizia appare lì, la frittata è già fatta) ma anche e soprattutto testate locali, blog verticali. forum, recensioni clienti, … può essere misurato e seguito in tempo reale l’impatto di crisi in essere o emergenti (es. crescita fallimenti, criminalità, povertà,…) su singole aziende, settori o aree geografiche.