Il recupero crediti è storicamente un settore complesso, che richiede analisi puntuali, decisioni rapide e una gestione relazionale attenta. La crescente pressione sui portafogli deteriorati e l’evoluzione dei requisiti normativi impongono un cambio di paradigma, in cui da attività puramente esecutiva la credit collection diviene una funzione strategica e integrata.
In questo scenario, l’Intelligenza Artificiale (AI) si sta affermando come un vero e proprio motore di cambiamento. Non solo per automatizzare i processi, ma anche per potenziare le capacità decisionali, migliorare la personalizzazione degli interventi e rendere la gestione del credito più predittiva, efficiente e sostenibile.
L’AI TRA REGOLAMENTAZIONE E APPLICAZIONE NEL RECUPERO CREDITI
Il tema normativo è diventato centrale nella transizione digitale. Con l’adozione sempre più ampia di strumenti di AI, le istituzioni europee e nazionali hanno avviato un percorso di regolazione per garantire un uso sicuro, trasparente e non discriminatorio della tecnologia.
Il Regolamento europeo sull’intelligenza artificiale “AI Act” (Reg. UE 2024/1689) rappresenta la prima normativa organica al mondo dedicata a questa materia. Più che un freno, è una cornice di garanzie che supporta le imprese a orientarsi nella costruzione di modelli affidabili e trasparenti. Tra i punti chiave:
- divieto di sistemi considerati ad alto rischio per i diritti fondamentali (es. social scoring);
- obbligo di supervisione umana, tracciabilità dei processi decisionali e robustezza tecnica dei modelli;
- necessità di una governance algoritmica chiara, con ruoli e responsabilità ben definiti.
Anche Banca d’Italia ha approfondito il tema nel paper “Intelligenza artificiale nel credit scoring. Analisi di alcune esperienze nel sistema finanziario italiano”, evidenziando come l’uso dell’AI, se ben governato, possa migliorare l’efficienza e l’equità nei processi decisionali, ma richieda presidi solidi di controllo, auditabilità e trasparenza.
L’esperienza del sistema bancario italiano fornisce un punto di riferimento utile anche per i servicer. Le banche utilizzano principalmente modelli supervisionati di machine learning per valutare il rischio di credito. Le società di recupero, invece, impiegano modelli semi-supervisionati o non supervisionati, più adatti alla segmentazione dei portafogli, alla definizione delle strategie di contatto e all’analisi del sentiment attraverso tecniche di NLP.
Tuttavia, le realtà più evolute stanno iniziando a integrare modelli supervisionati anche nel recupero crediti, per stimare la probabilità di recupero, ottimizzare le campagne e allocare le risorse in modo più efficiente. Questo approccio consente di passare da una logica reattiva a una predittiva, in cui le azioni sono guidate da insight real-time e modelli data-driven.
BANCHE-SERVICER, UN PARALLELISMO SEMPRE PIÙ STRATEGICO
Da un lato, le banche stanno adottando l’AI per anticipare e prevenire il rischio, intervenendo in modo proattivo; dall’altro, i servicer la utilizzano per gestire e mitigare il danno, agendo in una fase successiva ma altrettanto cruciale. Nonostante le differenze nei rispettivi approcci, entrambe le realtà stanno convergendo verso un modello comune, caratterizzato da una gestione del credito sempre più personalizzata, etica e pienamente auditabile.
In sintesi, il messaggio del legislatore è chiaro: l’AI può rappresentare un vantaggio competitivo, ma deve essere sviluppata e utilizzata con responsabilità. Le società di recupero crediti non possono più limitarsi a operare come esecutori di processi. Devono diventare gestori strategici del credito deteriorato, capaci di coniugare efficienza, rispetto normativo e centralità della persona.
CRIBIS CREDIT MANAGEMENT: L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE COME MOTORE DI TRASFORMAZIONE STRATEGICA E RESPONSABILE
CRIBIS Credit Management si distingue per aver scelto di affrontare l’evoluzione tecnologica con un approccio strutturato, graduale e trasparente. L’integrazione dell’intelligenza artificiale nei processi operativi non rappresenta solo una scelta tecnologica, ma una strategia sistemica volta a migliorare l’efficacia, la sostenibilità e la trasparenza delle attività di recupero.
La trasformazione guidata dall’AI ha coinvolto tutte le fasi del processo, valorizzando l’intelligenza artificiale come asset strategico. L’approccio di CRIBIS Credit Management ha integrato le principali applicazioni al flusso operativo, rendendolo più efficiente, intelligente e orientato al cliente:
- Modelli predittivi di propensione al pagamento: algoritmi di machine learning supervisionati e semi-supervisionati stimano con precisione la probabilità di recupero, consentendo una segmentazione dinamica e mirata dei portafogli.
- Scoring comportamentale e clustering: tecniche avanzate che identificano profili specifici di debitori permettendo strategie di contatto personalizzate e l’ottimizzazione delle risorse.
- Massimizzazione delle campagne: l’AI guida la scelta dei canali di contatto, dell’orario ideale e del tono comunicativo, migliorando la customer experience e aumentando il tasso di successo.
- Modelli di apprendimento supervisionato e tecniche di NLP (Natural Language Processing): grazie all’elaborazione del linguaggio naturale, gli algoritmi analizzano documenti testuali, email, messaggi e note di contatto per valutare il rischio e prevedere il comportamento futuro dei debitori. Inoltre, permettono di segmentare i profili in base al linguaggio, al tono e al contenuto delle comunicazioni precedenti.
- Speech analytics: con oltre 12 milioni di conversazioni analizzate ogni anno, CRIBIS Credit Management migliora la qualità del servizio in modo scalabile, intervenendo tempestivamente su pratiche critiche.
- Automazione intelligente: soluzioni RPA e AI riducono tempi operativi, errori manuali e costi, liberando gli operatori da compiti ripetitivi e permettendo loro di concentrarsi su attività a maggior valore relazionale.
- Gestione data-driven della produttività: l’AI analizza in modo predittivo le performance operative, trasformando il dato in un asset strategico per interventi tempestivi e mirati.
- Supervisione umana e compliance: ogni decisione critica è accompagnata da validazione umana, in linea con il Regolamento Europeo AI Act, garantendo trasparenza, correttezza e fiducia.
- Formazione e trasformazione delle competenze: CRIBIS Credit Management ha avviato programmi di upskilling, reskilling e formazione etica per valorizzare le persone e promuovere un uso responsabile delle tecnologie.
Grazie a questo approccio integrato e responsabile, CRIBIS Credit Management è passata da una logica reattiva a un modello proattivo e predittivo, capace di gestire con intelligenza portafogli complessi, ridurre i costi del recupero e aumentare il rispetto verso il debitore.
VERSO UN NUOVO MODELLO DI RECUPERO, SOSTENIBILE E ADATTIVO
L’adozione dell’intelligenza artificiale nel recupero crediti rappresenta un cambiamento profondo, non solo tecnologico ma anche culturale e strategico. Le aziende che sapranno integrare l’AI in modo responsabile e scalabile otterranno un vantaggio competitivo duraturo.
CRIBIS Credit Management guida questa trasformazione con visione e competenza, utilizzando l’AI per migliorare previsione, personalizzazione e qualità del servizio, sempre nel rispetto del cliente. Investire in competenze, cultura digitale e governance è essenziale per affrontare le sfide di un mercato in rapida evoluzione. Nei prossimi cinque anni, l’AI sarà una componente fondamentale per la competitività e la sostenibilità del settore. La strategia di CRIBIS Credit Management mette al centro le persone: l’intelligenza artificiale, infatti, non le sostituisce ma le supporta, liberandole da compiti ripetitivi e rafforzando il loro ruolo decisionale.
Il recupero crediti è storicamente un settore complesso, che richiede analisi puntuali, decisioni rapide e una gestione relazionale attenta. La crescente pressione sui portafogli deteriorati e l’evoluzione dei requisiti normativi impongono un cambio di paradigma, in cui da attività puramente esecutiva la credit collection diviene una funzione strategica e integrata.
In questo scenario, l’Intelligenza Artificiale (AI) si sta affermando come un vero e proprio motore di cambiamento. Non solo per automatizzare i processi, ma anche per potenziare le capacità decisionali, migliorare la personalizzazione degli interventi e rendere la gestione del credito più predittiva, efficiente e sostenibile.
L’AI TRA REGOLAMENTAZIONE E APPLICAZIONE NEL RECUPERO CREDITI
Il tema normativo è diventato centrale nella transizione digitale. Con l’adozione sempre più ampia di strumenti di AI, le istituzioni europee e nazionali hanno avviato un percorso di regolazione per garantire un uso sicuro, trasparente e non discriminatorio della tecnologia.
Il Regolamento europeo sull’intelligenza artificiale “AI Act” (Reg. UE 2024/1689) rappresenta la prima normativa organica al mondo dedicata a questa materia. Più che un freno, è una cornice di garanzie che supporta le imprese a orientarsi nella costruzione di modelli affidabili e trasparenti. Tra i punti chiave:
Anche Banca d’Italia ha approfondito il tema nel paper “Intelligenza artificiale nel credit scoring. Analisi di alcune esperienze nel sistema finanziario italiano”, evidenziando come l’uso dell’AI, se ben governato, possa migliorare l’efficienza e l’equità nei processi decisionali, ma richieda presidi solidi di controllo, auditabilità e trasparenza.
L’esperienza del sistema bancario italiano fornisce un punto di riferimento utile anche per i servicer. Le banche utilizzano principalmente modelli supervisionati di machine learning per valutare il rischio di credito. Le società di recupero, invece, impiegano modelli semi-supervisionati o non supervisionati, più adatti alla segmentazione dei portafogli, alla definizione delle strategie di contatto e all’analisi del sentiment attraverso tecniche di NLP.
Tuttavia, le realtà più evolute stanno iniziando a integrare modelli supervisionati anche nel recupero crediti, per stimare la probabilità di recupero, ottimizzare le campagne e allocare le risorse in modo più efficiente. Questo approccio consente di passare da una logica reattiva a una predittiva, in cui le azioni sono guidate da insight real-time e modelli data-driven.
BANCHE-SERVICER, UN PARALLELISMO SEMPRE PIÙ STRATEGICO
Da un lato, le banche stanno adottando l’AI per anticipare e prevenire il rischio, intervenendo in modo proattivo; dall’altro, i servicer la utilizzano per gestire e mitigare il danno, agendo in una fase successiva ma altrettanto cruciale. Nonostante le differenze nei rispettivi approcci, entrambe le realtà stanno convergendo verso un modello comune, caratterizzato da una gestione del credito sempre più personalizzata, etica e pienamente auditabile.
In sintesi, il messaggio del legislatore è chiaro: l’AI può rappresentare un vantaggio competitivo, ma deve essere sviluppata e utilizzata con responsabilità. Le società di recupero crediti non possono più limitarsi a operare come esecutori di processi. Devono diventare gestori strategici del credito deteriorato, capaci di coniugare efficienza, rispetto normativo e centralità della persona.
CRIBIS CREDIT MANAGEMENT: L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE COME MOTORE DI TRASFORMAZIONE STRATEGICA E RESPONSABILE
CRIBIS Credit Management si distingue per aver scelto di affrontare l’evoluzione tecnologica con un approccio strutturato, graduale e trasparente. L’integrazione dell’intelligenza artificiale nei processi operativi non rappresenta solo una scelta tecnologica, ma una strategia sistemica volta a migliorare l’efficacia, la sostenibilità e la trasparenza delle attività di recupero.
La trasformazione guidata dall’AI ha coinvolto tutte le fasi del processo, valorizzando l’intelligenza artificiale come asset strategico. L’approccio di CRIBIS Credit Management ha integrato le principali applicazioni al flusso operativo, rendendolo più efficiente, intelligente e orientato al cliente:
Grazie a questo approccio integrato e responsabile, CRIBIS Credit Management è passata da una logica reattiva a un modello proattivo e predittivo, capace di gestire con intelligenza portafogli complessi, ridurre i costi del recupero e aumentare il rispetto verso il debitore.
VERSO UN NUOVO MODELLO DI RECUPERO, SOSTENIBILE E ADATTIVO
L’adozione dell’intelligenza artificiale nel recupero crediti rappresenta un cambiamento profondo, non solo tecnologico ma anche culturale e strategico. Le aziende che sapranno integrare l’AI in modo responsabile e scalabile otterranno un vantaggio competitivo duraturo.
CRIBIS Credit Management guida questa trasformazione con visione e competenza, utilizzando l’AI per migliorare previsione, personalizzazione e qualità del servizio, sempre nel rispetto del cliente. Investire in competenze, cultura digitale e governance è essenziale per affrontare le sfide di un mercato in rapida evoluzione. Nei prossimi cinque anni, l’AI sarà una componente fondamentale per la competitività e la sostenibilità del settore. La strategia di CRIBIS Credit Management mette al centro le persone: l’intelligenza artificiale, infatti, non le sostituisce ma le supporta, liberandole da compiti ripetitivi e rafforzando il loro ruolo decisionale.