Secondo una recente indagine fintech della Banca d’Italia, buona parte dei progetti di trasformazione digitale degli operatori finanziari si concentra sull’AI, con investimenti che hanno raggiunto i 593 milioni di euro nel 2025.
All’interno di questo perimetro, una quota rilevante delle risorse è certamente destinata al rinnovamento dei processi di gestione del credito. Lo dimostrano dati globali, secondo cui il mercato delle piattaforme di smart lending dovrebbe crescere con un tasso composto del 23,5% annuo nel decennio 2025-2035.
In questo articolo analizziamo come stia prendendo forma lo smart lending nel contesto bancario, approfondiamo il ruolo dell’AI nel ridisegno delle fasi di valutazione, erogazione e monitoraggio e le principali direttrici tecnologiche che abilitano modelli di lending più rapidi e data-driven.
Key Points
- Le banche stanno investendo molto in digitalizzazione dei processi di gestione del credito. L’obiettivo è integrare l’AI per renderli più veloci, sicuri e sostenibili.
- Un ambito in espansione è lo smart lending, modello che digitalizza e orchestra valutazione, erogazione e monitoraggio del credito.
- Le banche possono ottenere processi di credito più rapidi, decisioni più accurate, una migliore gestione del rischio e una customer experience di alto profilo.
- L’intelligenza artificiale abilita modelli di rischio adattivi, valorizza dati strutturati e non strutturati, aumenta coerenza e rapidità delle decisioni.
Perché bisogna rinnovare il processo del credito
Tradizionalmente, la decisione di erogare un finanziamento si è sempre basata su informazioni storiche e strutturate come bilanci, segnalazioni alle centrali rischi e garanzie, analizzate attraverso modelli consolidati e integrate da valutazioni qualitative svolte dagli operatori attraverso la loro esperienza.
Questo impianto ha garantito solidità nel tempo, ma mostra anche una forte rigidità: i dati sono statici, poco tempestivi e distribuiti su sistemi differenti; le fasi di istruttoria, delibera ed erogazione sono stracolme di passaggi manuali che rallentano l’intero processo; il monitoraggio del rischio avviene a posteriori. Emergono quindi alcuni limiti strutturali, tra cui:
- Tempi di istruttoria e di risposta lunghi e non compatibili con le esigenze di imprese e clienti abituati a servizi digitali immediati;
- Processi poco scalabili, in cui l’aumento dei volumi comporta un incremento dei costi;
- Valutazioni del rischio basate su informazioni parziali, con un certo margine di incertezza;
- Customer experience di scarsa qualità.
Smart lending: cos’è, come funziona e perché sta cambiando il credito
Per rispondere alle criticità citate e bilanciare la riduzione dei costi operativi con un potenziamento della customer experience, si è affacciato il concetto di smart lending.
Cos’è lo smart lending
Lo smart lending è un modello evoluto di gestione del credito, in cui i processi di valutazione, erogazione e monitoraggio vengono digitalizzati e orchestrati in modo end-to-end, con un uso esteso di analytics avanzati e di AI. Smart lending non si limita a spostare il canale di accesso al credito sul digitale, ma interviene sul cuore decisionale del processo:
- Come vengono raccolti i dati;
- Come vengono analizzati;
- Come si prendono le decisioni;
- Come le decisioni vengono aggiornate nel tempo.
Tutto ciò avviene con l’obiettivo di rendere le decisioni sul credito (concessione, tasso di interesse, tempistiche, commissioni…) più rapide e accurate, riducendo al tempo stesso il carico operativo sulle strutture interne e liberando risorse da attività a basso valore aggiunto.
Come funziona lo smart lending: i tre pilastri
Lo smart lending ridisegna il processo di credito trasformandolo da sequenza lineare di attività a flusso continuo, orchestrato e guidato dai dati. Il punto di partenza resta la richiesta di finanziamento, ma cambia radicalmente il modo in cui le informazioni vengono raccolte e utilizzate.
- Nelle fasi iniziali, la piattaforma digitale effettua una raccolta strutturata e automatizzata dei dati, che comprendono la documentazione tradizionale ma anche fonti esterne aggiornate. Questi dati vengono normalizzati e resi immediatamente disponibili ai modelli di valutazione del rischio.
- Su questa base intervengono modelli di credit scoring e prevalutazione basati su AI e machine learning, che stimano il profilo di rischio e la sostenibilità del finanziamento. Le decisioni standardizzabili e a basso rischio vengono prese in modo automatico, mentre i casi più complessi o borderline vengono instradati verso gli analisti, che intervengono con un supporto decisionale avanzato.
- In parallelo, l’automazione dei workflow governa le attività operative come l’onboarding, la gestione documentale, le firme e i controlli di compliance per garantire coerenza, tracciabilità e riduzione degli errori.
La logica smart si estende anche oltre l’erogazione. Una volta concesso il credito, i sistemi continuano a monitorare l’andamento della posizione, attivando meccanismi di early warning in caso di variazioni rilevanti del profilo di rischio.
Su quali dati si basa lo smart lending
Tra gli elementi che distinguono lo smart lending dai modelli tradizionali ci sono l’ampiezza e la varietà delle basi informative usate a supporto delle decisioni.
Restano centrali i dati interni alla banca, tra cui informazioni anagrafiche, storico dei rapporti, bilanci, flussi di cassa ed esposizioni in essere, ma a questi si affiancano dati esterni che consentono di intercettare rapidamente segnali di rilievo. Tra questi rientrano, ad esempio, dati provenienti da fonti pubbliche e open data, informazioni settoriali e tracce digitali come valutazioni su piattaforme social, recensioni e reputazione online.
I principali casi d’uso dello smart lending
Lo smart lending trova applicazione in tutti quei contesti in cui la rapidità decisionale, la definizione del rischio e la fluidità dell’esperienza cliente rappresentano fattori critici.
- Prestiti digitali e finanziamenti a rapida erogazione;
- Credito alle PMI e ai professionisti;
- Pre-scoring e valutazioni preliminari, utili a fornire risposte già nelle prime fasi di contatto;
- Monitoraggio del credito in essere;
- Ottimizzazione dei processi di lending attraverso la standardizzazione e l’automazione.
Nel loro insieme, questi casi d’uso mostrano come lo smart lending non sia una soluzione verticale, ma un abilitatore trasversale capace di migliorare il funzionamento del credito lungo l’intero ciclo di vita del finanziamento.
Il ruolo dell’intelligenza artificiale nello smart lending
L’intelligenza artificiale non si limita ad accelerare i processi esistenti, ma introduce nuovi modelli di valutazione del rischio, difficilmente realizzabili con gli strumenti tradizionali.
Machine learning e modelli di rischio adattivi
Il contributo principale del machine learning risiede nella possibilità di costruire modelli di rischio che apprendono nel tempo. A differenza degli score statici, addestrati su dataset storici e aggiornati con cadenze fisse, i modelli ML si ricalibrano continuamente sulla base di nuovi dati e comportamenti osservati. Questo consente di intercettare pattern emergenti come variazioni nei flussi di cassa, cambiamenti nella stagionalità o anomalie nei comportamenti di pagamento, che sfuggono ai modelli tradizionali.
Analisi di dati non strutturati e sentiment analysis
Un altro elemento distintivo è la capacità dell’AI di valorizzare dati non strutturati come testi, documenti, comunicazioni, informazioni qualitative e contenuti digitali.
In quest’ambito si colloca la sentiment analysis, che consente di trasformare segnali qualitativi, ad esempio recensioni online e feedback pubblici, in variabili interpretabili dai modelli di rischio. Pur non essendo determinanti da sole, queste informazioni contribuiscono ad arricchire il profilo complessivo del richiedente, soprattutto in contesti in cui le informazioni finanziarie sono limitate o poco aggiornate.
AI come strumento di coerenza
Oltre all’accuratezza, l’AI interviene su un altro aspetto critico del lending: la coerenza delle decisioni. In processi fortemente manuali, valutazioni simili possono portare a esiti diversi a seconda del contesto o dell’operatore coinvolto. I modelli AI consentono di applicare criteri omogenei su larga scala, riducendo variabilità e asimmetrie decisionali, pur mantenendo spazi di decisione umana in tutti i casi, ma soprattutto in quelli complessi.
Dalla previsione all’azione: l’automazione dei processi
Il valore dell’AI si manifesta quando le capacità previsionali vengono tradotte in azioni operative automatiche. I modelli di machine learning alimentano motori decisionali in grado di determinare in tempo reale l’esito di una richiesta di credito, definire condizioni coerenti con il profilo di rischio o stabilire il livello di approfondimento necessario.
Le pratiche standardizzabili e a basso rischio possono essere gestite in modo automatico, mentre i casi più complessi attivano (automaticamente) escalation controllate verso gli operatori, che intervengono su informazioni già strutturate. La stessa logica si estende poi alla fase post-erogazione.
Smart lending solution: architettura di alto livello
Una soluzione di smart lending è progettata per supportare l’intero ciclo di vita del credito, con l’obiettivo non tanto di sostituire i sistemi esistenti, ma di innestarvi automazione e capacità decisionale avanzata in un’ottica human-in-the-loop.
Acquisizione e integrazione dei dati
Un componente chiave dell’architettura riguarda la raccolta, la normalizzazione e, più in generale, la gestione dei dati. Come visto, le soluzioni di smart lending aggregano informazioni provenienti da fonti interne ed esterne, rendendole disponibili in modo tempestivo per i processi di valutazione.
Motore AI/ML per analisi e decisioni
Nel motore di analisi e decisione convivono solitamente modelli di rischio tradizionali e algoritmi di machine learning. Qui vengono calcolati score, stime di rischio e valutazioni di sostenibilità, applicando regole di business e policy creditizie.
Orchestratore dei processi
L’orchestrazione dei workflow governa istruttoria, delibera, stipula ed erogazione. Le piattaforme, come già accennato, possono integrare onboarding digitale, gestione documentale, firme elettroniche e controlli di conformità.
Integrazione con core banking e open banking
Le soluzioni di smart lending dialogano in modo sicuro con i sistemi bancari core e sfruttano le logiche di integrazione API per interagire con servizi di open banking e fonti esterne.
Sicurezza, compliance e governance
Trasversali a tutti i livelli sono i presidi di sicurezza e compliance come controllo degli accessi, tracciabilità delle decisioni, protezione dei dati e governance dei modelli AI. Tutto ciò è indispensabile per garantire che l’innovazione nel lending sia sostenibile e compatibile con le esigenze di controllo tipiche del settore bancario.
L’approccio di Kirey allo smart lending
Progettare e implementare una soluzione di smart lending è un esercizio molto complesso. Da un lato, l’output dei sistemi decisionali deve essere affidabile e robusto per indirizzare decisioni importanti come la concessione di un credito; dall’altro, l’introduzione di questi modelli implica una trasformazione dei processi e delle modalità operative, con un impatto diretto sull’organizzazione e sul modo in cui il credito viene governato. Lo smart lending, inoltre, si innesta in uno dei settori più regolati in assoluto, dove temi come trasparenza e conformità normativa non sono negoziabili.
In Kirey, accompagniamo da anni i principali operatori del mercato finanziario in percorsi di trasformazione che non si limitano all’efficienza operativa, ma mirano a sviluppare una capacità innovativa strutturale. Lo smart lending è uno degli ambiti attraverso cui portiamo avanti questo percorso, con l’obiettivo di rendere gli operatori più moderni e in linea con le esigenze di clienti sempre più attenti alla velocità e alla qualità dell’esperienza.
Contattaci per scoprire come potremmo affrontare questo percorso insieme.
