LSP – Early Warning: Machine Learning per il monitoraggio del credito

L’evoluzione del monitoraggio del rischio: AI e leasing

Nel panorama economico attuale, caratterizzato da una crescente attenzione alla qualità del credito e alla gestione preventiva del rischio, le tecnologie basate sull’Intelligenza Artificiale offrono nuove prospettive operative. In particolare, l’applicazione di tecniche di Machine Learning al monitoraggio dei crediti leasing consente di anticipare segnali di deterioramento, migliorando l’efficacia dei sistemi di early warning rispetto agli approcci tradizionali.

Nello specifico, nel supporto al monitoraggio dei crediti, il beneficio apportato dall’utilizzo di tecnologie innovative costruite su modelli di Artificial Intelligence è rappresentato dalla massimizzazione delle performance rispetto a un sistema standard.

LSP-EW: una nuova frontiera per l’early warning

È proprio in questo contesto che Assilea in partnership con Sadas, sta lavorando al nuovo servizio LSP Early Warning (LSP-EW) a supporto del monitoraggio della rischiosità, il cui lancio ufficiale è previsto nell’ultimo trimestre del 2025.

LSP-EW opera in logica predittiva, e grazie all’utilizzo di tecnologia AI e Machine Learning, intercetta i primi segnali di deterioramento per minimizzare e prevenire gli scivolamenti in stato di default. Il sistema, addestrato sui dati di tutta la BDCR e non solo su dati di una singola società di leasing, produce KPI di valutazione sulle controparti che possono essere innestati come elementi di warning aggiuntivi all’interno dei processi di monitoraggio del credito.

Il progetto, si inserisce in una partnership tecnologica avviata con Sadas già da diversi anni e che su questo filone ha dato vita a LSP, il servizio che agisce in fase di origination dell’operazione di leasing.

Indicatori predittivi e benchmarking operativo

Il servizio LSP-Early Warning opera invece, durante la vita di un contratto di leasing, nella fase di valutazione del rischio, permettendo così alle Società di avvalersi di indicatori di valutazione quali: Probabilità di default a 12 mesi, Classi di score (da 1 a 8), Score (da 0 a 999) e le relative principali variabili determinanti per ogni controparte analizzata.

Inoltre, offre la possibilità di poter confrontare il proprio portafoglio con dati di benchmark complessivi di mercato o di un settore, o di un’area geografica e altre variabili di interesse.

Integrazione nei processi aziendali

Le società di leasing potranno avvalersi del sistema attraverso la consultazione di flussi di dati di analisi sull’intero portafoglio inviati con cadenza mensile e cruscotti, inoltre, è prevista la possibilità di fruirne in modalità custom, integrandolo nei processi operativi di monitoraggio, ad esempio, attivando alert automatici su determinate classi di rischio o su specifici segmenti del portafoglio.

Una soluzione costruita per e con il settore

Tra i plus della soluzione LSP-Early Warning va evidenziato l’enorme apporto di informazioni provenienti dalla base dati della BDCR, grazie alla quale il modello viene addestrato per intercettare e identificare i primi segnali che potranno portare al default.

Specifichiamo anche che la soluzione LSP-Early Warning è il risultato della collaborazione scientifica con l’Università di Pisa e del contributo di un Gruppo di Associate Assilea rivelatosi fondamentale soprattutto nelle fasi di progettazione, di definizione delle metriche di rischio e di valutazione delle performance in backtesting.

Robustezza metodologica e compliance garantita

L’implementazione del progetto LSP-Early Warning è stata guidata da un rigoroso framework metodologico, ispirato al modello ASUM-DM (Analytics Solutions Unified Method – Data Mining), uno standard industriale per la realizzazione di soluzioni di Data Science in ambito enterprise.

Il metodo si articola in cinque macrofasi – Analyze, Design, Configure & Build, Deploy, Operate & Optimize – che garantiscono progettazione e sviluppo strutturati, iterativi e pienamente allineati con gli obiettivi di business e di compliance. Questo approccio consente di gestire in modo controllato la complessità dei modelli, assicurandone al tempo stesso robustezza, tracciabilità e capacità di evolversi nel tempo.

Human-Centered AI: la tecnologia al servizio dell’esperienza

Cuore della progettazione è l’adozione di un paradigma di Human-Centered AI, che punta a valorizzare l’interazione tra intelligenza artificiale e intervento umano. Il sistema, infatti, non si sostituisce alla valutazione umana, ma la supporta con indicatori chiari, aggiornati e scientificamente validi. L’obiettivo è rafforzare la capacità delle società di leasing di anticipare segnali di deterioramento, mantenendo il controllo strategico in mano agli operatori del credito.

Explainability e uncertainty: fiducia e consapevolezza

Uno degli aspetti più innovativi del sistema LSP-Early Warning riguarda la spiegabilità degli score (explainability), considerata elemento centrale per la fiducia e l’utilizzo consapevole degli algoritmi. Ogni score generato è corredato da una lettura delle principali variabili determinanti. Attraverso tecniche di interpretazione dei modelli il sistema evidenzia i fattori che hanno maggiormente influenzato il giudizio predittivo su ciascuna controparte. Questo consente ai valutatori di avere una visione chiara e motivata del rischio, limitando il cosiddetto “effetto black-box” tipico dei modelli di machine learning.

Un ulteriore elemento distintivo del sistema LSP-Early Warning è la presenza di meccanismi di stima dell’incertezza predittiva (uncertainty estimation), che permettono al modello di autovalutare il grado di affidabilità delle proprie previsioni. Per ogni score generato, il sistema è in grado di fornire un’indicazione del livello di confidenza associato, evidenziando i casi in cui il dato a disposizione o la situazione della controparte risultano meno informativi o più ambigui. Questo tipo di informazione è particolarmente prezioso per i valutatori, poiché consente di calibrare l’attenzione e l’intervento umano nei casi più incerti, migliorando la gestione del rischio in ottica proattiva e responsabile.

Fairness e responsabilità algoritmica

A completamento, il modello è stato progettato nel rispetto dei principi di fairness e responsabilità algoritmica, con l’obiettivo di garantire valutazioni eque, non discriminatorie e inclusive. L’utilizzo dei dati della BDCR, per natura rappresentativi dell’intero settore del leasing, contribuisce a limitare i bias informativi e a fornire valutazioni omogenee e imparziali. Inoltre, i meccanismi di auditing interno e le logiche di validazione continue assicurano che il sistema operi sempre secondo criteri di trasparenza, affidabilità e accountability.

Conclusioni: un’opportunità strategica per il settore

In un contesto in cui l’accuratezza predittiva e azioni tempestive rappresentano leve strategiche nella gestione del rischio, il servizio LSP-Early Warning si configura come uno strumento imprescindibile per le società di leasing. I suoi benefici – dalla capacità di anticipare segnali di deterioramento alla trasparenza nella lettura dei risultati – ne fanno un alleato avanzato e affidabile per rafforzare i presìdi di controllo del credito. Un’occasione concreta per evolvere i propri processi, riducendo l’incertezza decisionale e valorizzando l’interazione tra tecnologia e competenza umana.

LSP-Early Warning si presenta quindi come risultato di un lavoro sinergico tra nuove tecnologie, dati e competenze di settore, per il miglioramento delle performance, utile a rafforzare la capacità di risposta delle società di leasing, rendendo il monitoraggio del rischio più tempestivo e strategico.