Executive Summary
L’accesso tempestivo alla liquidità permette alle microimprese di cogliere opportunità di mercato e gestire criticità improvvise, superando le barriere dei modelli di affidamento convenzionali. L’integrazione di sistemi di intelligenza artificiale per l’analisi dei flussi di cassa in tempo reale riduce il rischio di erogazioni basate su dati obsoleti, garantendo decisioni di credito più coerenti con lo stato attuale dell'azienda. L’efficacia di questa architettura è testimoniata dai risultati della piattaforma pioniera del settore, Credimi S.p.A. (i cui asset tecnologici sono oggi di proprietà di Banca CF+), che ha gestito oltre 2 miliardi di euro di erogato mantenendo un tasso di insolvenza inferiore all’1%.
Case Study in dettaglio
Nel mercato italiano PMI, micro-imprese e ditte individuali rappresentano la colonna vertebrale dell'economia, eppure soffrono di una cronica lentezza nell'accesso alle risorse finanziarie. Le frizioni operative sono generate da processi di valutazione che ignorano l'evoluzione digitale: i modelli tradizionali si basano quasi esclusivamente su bilanci depositati e dati storici spesso obsoleti, fallendo nel catturare il potenziale di crescita corrente. Questa asincronia informativa, unita a istruttorie manuali che richiedono tempi lunghi, creano un ostacolo per le imprese che intendono cogliere opportunità d’investimento incidentali o far fronte a momenti temporanei di crisi. Per le micro-imprese e le ditte individuali inoltre, la mancanza di dati strutturati nei canali convenzionali si traduce in una barriera all'ingresso del mercato del credito che, di conseguenza, impatta negativamente sulla competitività di queste realtà e sull'intero sistema produttivo.
L’Evoluzione della Soluzione: dallo Scoring Statico a quello Dinamico
La transizione verso modelli di valutazione dinamici segna il passaggio da una "fotografia" del passato (il bilancio) a un "film" del presente (i flussi di cassa). Questo cambio di prospettiva si basa sull’utilizzo di algoritmi di machine learning capaci di processare dati su tre livelli specifici:
-
Analisi Transazionale Diretta (Open Banking): l'algoritmo analizza i flussi correnti tramite l'integrazione con i conti aziendali per capire quanta liquidità genera l'azienda "oggi".
-
Correlazione della Filiera Commerciale: il sistema valuta la qualità della rete di clienti e fornitori, riconoscendo valore a una filiera che i sistemi tradizionali spesso ignorano.
-
Indicatori Reputazionali Digitali: la tecnologia integra segnali dal web per rilevare la solidità del brand, fornendo un punteggio di affidabilità sfaccettato.
Questa tecnologia non si limita a velocizzare la pratica, ma abilita la "bancabilità" di soggetti precedentemente esclusi: analizzando il comportamento transazionale in tempo reale, il sistema può individuare il merito creditizio anche in aziende con una storicità di bilancio limitata o in fasi di forte trasformazione. L'efficacia di tale approccio è stata confermata negli anni dall'adozione di questi motori di calcolo da parte di partner istituzionali come Banca Generali e Deutsche Bank per la gestione del segmento Small Business..
Il Framework Tecnologico e l'Open Banking
L'architettura tecnologica di questi modelli poggia sull'Open Banking (PSD2) come vero abilitatore tecnologico. La connessione diretta ai conti aziendali (API) permette un monitoraggio della liquidità effettiva che rende il credito più democratico e inclusivo. A questo si affiancano:
-
AI Engine & Machine Learning: algoritmi che trasformano dati non convenzionali in rischio statistico comparabile.
-
Explainability (Spiegabilità): un sistema di governance che assicura che le decisioni automatizzate siano basate su criteri oggettivi e trasparenti verso il regolatore, evitando l'effetto "black box".
Verso un’integrazione strutturale dello Scoring Dinamico
L'evoluzione dei modelli di valutazione dinamici non è più un fenomeno confinato al solo perimetro Fintech, ma rappresenta una linea strategica per l'intero sistema bancario italiano, impegnato a modernizzare il rapporto con le PMI:
-
Investimenti in AI e Automazione: Il sistema finanziario nazionale sta vivendo una fase di forte spinta tecnologica. Secondo l'Indagine Fintech 2025 della Banca d’Italia, banche e intermediari finanziari hanno investito circa 1 miliardo di euro in tecnologie innovative nel biennio 2023-2024, con previsioni di spesa analoghe per il periodo successivo. La sola spesa in Intelligenza Artificiale ha superato i 593 milioni di euro nel 2024.
-
Inclusività Finanziaria: L'efficacia dello scoring basato su Open Banking è supportata da dati concreti sulla capacità di analisi. In un recente Market Outlook di CRIF (Centrale Rischi di Intermediazione Finanziaria) emerge come l'utilizzo di dati transazionali consenta di valutare correttamente come "a basso rischio" circa il 75,5% dei soggetti che i sistemi tradizionali non riuscirebbero a classificare per mancanza di storicità documentale.
-
Stabilità del Credito: l'utilizzo di modelli predittivi non solo accelera le delibere, ma rende le relazioni creditizie più stabili e meno soggette ai cicli economici negativi, riducendo sensibilmente il tasso di insolvenza sistemico.
-
Fiducia e Adozione: La propensione delle imprese verso questi strumenti è in costante aumento. I dati CRIF di metà 2025 mostrano che il tasso di successo nel collegamento dei conti tramite Open Banking ha raggiunto il 57,4%, segno che la trasparenza e la velocità di questi processi stanno superando le iniziali diffidenze del mercato.
