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Si pone, quindi, un profondo tema manage- riale nella gestione dei crediti tenuto conto che sonomigliaia le imprese a «rischio» clas- sificate come Stage 2 ed i nuovi flussi NPE saranno costituiti prevalentemente da crediti “vivi” riferibili a piccole/medie imprese ap- partenenti ai settori più colpiti dalla crisi pan- demica e/o maggiormente esposte ai “ novel risks ”. Èquindi sempre più cruciale, per avere una gestione efficace del credito, puntare alle competenze e investire su tecnologia e digi- talizzazione per sviluppare soluzioni sempre più innovative e smart. A fronte di queste considerazioni, emerge la necessità di definire un approccio che con- senta di monitorare i crediti Stage 2 e definire chiare ed immediate contromisure, in caso si evidenzino segnali di possibile deteriora- mento. L’innovazione tecnologica risulta quindi un elemento imprescindibile per mettere in atto una gestione strategica e tailor made dei crediti più rischiosi, in ottica di creazione di valore per le Banche. Un esempio è rappresentato da strumenti di AI che utilizzano tecniche di Machine Lear- ning (ML) sui portafogli crediti considerati più rischiosi, i cosiddetti Stage 2 volti alla selezione e alla definizione di cluster di por- tafogli. Ad ogni cluster individuato, viene poi associata una strategia di gestione ottimale, tramite l’utilizzo di una pluralità di alberi decisionali. La strategia ottimale identifica- ta, sulla base degli algoritmi di ML potrebbe tradursi in: · soluzioni alternative di finanziamento, per garantire alle aziende l’entrata di denaro in cassa necessaria per far fronte alle esigenze dell’attivo circolante; · cartolarizzazioni sintetiche, che permetto- no di aumentare la capital efficiency con effetti positivi anche in termini di expected credit loss ; · misure di forbearance , che permettono di equilibrare le uscite di cassa del cliente con le entrate, in modo tale da evitare situa- zioni in cui il cliente potrebbe entrare in default causa mancanza di liquidità; · soluzioni specifiche per le aziende volte ad accelerare il percorso verso l’efficienta- mento energetico e una transizione energe- tica intelligente, nonché ridurre i potenziali impatti causati dai rischi climatici. Volendo fare il punto sul quadro normativo fornito dall’A.I. Act, gli algoritmi di A.I. che assegnano un punteggio in ambito crediti- zio, sono consentiti, ma, qualificati come sistemi ad alto rischio, soggetti agli specifici obblighi e requisiti stabiliti per tali sistemi, in particolare, l’obbligo di istituire, attuare, documentare e mantenere un sistema di ge- stione dei rischi, l’obbligo di ricorrere a set di dati di addestramento, convalida e prova che soddisfino criteri di qualità, esattezza, pertinenza e rappresentatività. L’innovazione tecnologica risulta un elemento imprescindibile per mettere in atto una gestione strategica e tailor made dei crediti più rischiosi, in ottica di creazione di valore per le Banche. B E | B AN K E R S 51