L’AI trasforma il risk management bancario e la value chain assicurativa. CRIF introduce modelli AI-native per potenziare credito, underwriting e operations, integrando dati e controllo umano in un framework di governance per scelte più rapide e sicure
Nuove opportunità di crescita e innovazione per il settore finanziario. In un contesto globale in cui la fiducia è il motore dello sviluppo, l’IT diventa il catalizzatore per rafforzare competitività e sostenibilità. La GenAI apre le porte a un patrimonio informativo prima difficilmente sfruttabile. Il suo valore si misura soprattutto nella capacità di potenziare i processi human-intensive, nella creazione di nuove variabili utili ai modelli di apprendimento e nella personalizzazione dei servizi di assistenza alla clientela.
«In questo scenario, la chiave per preservare leadership e marginalità non è più solo l’ottimizzazione, ma la trasformazione radicale abilitata dalla tecnologia» – spiega Antonio Deledda, executive director di CRIF. «L’intelligenza artificiale, declinata in Machine Learning (ML) e soluzioni generative (GenAI), rappresenta una leva strategica per ridurre i costi operativi attraverso processi più efficienti, trasformare i modelli di business e supportare le PMI, favorendo l’accesso al credito e la protezione assicurativa. L’AI non è più un acceleratore emergente, ma un abilitatore concreto per ripensare processi, decisioni e modelli di servizio».
GOVERNANCE E ARCHITETTURA, UN APPROCCIO INDUSTRIALE
Con oltre 35 anni di esperienza nella gestione dei dati e nello sviluppo di ecosistemi digitali, CRIF è un punto di riferimento per banche, assicurazioni e operatori finanziari. La sua architettura operativa si basa su tre pilastri – dati e score, tecnologia e intelligenza artificiale – integrati in un framework industriale in grado di garantire governance, scalabilità e conformità normativa.
L’accelerazione nell’adozione della GenAI impone un approccio strutturato e una governance solida. «CRIF – spiega Deledda – ha anticipato il mercato con un modello centralizzato che coniuga ricerca, sviluppo e implementazione cross-country, assicurando conformità normativa e integrazione nativa nei processi esistenti». La strategia di CRIF punta a guidare l’evoluzione dei modelli di business e dei trend tecnologici a livello internazionale, garantendo, al contempo, un’implementazione conforme alle normative e alle best practice organizzative. Questo framework consente di integrare la GenAI nei processi e nelle piattaforme operative, assicurando continuità e scalabilità.
Un elemento distintivo è la capacità di governare la preparazione dei prompt per i singoli use case, associandoli a metriche di performance (KPI) per una misurazione puntuale dei risultati. L’impegno di CRIF si estende alla gestione dei dati, consapevole che l’adozione della GenAI richiede di valorizzare informazioni strutturate e destrutturate, andando oltre i dataset “legacy” e includendo le tracce generate dai processi ibridi. In questo scenario, il ruolo degli specialisti resta determinante: «Il modello human in the loop garantisce qualità, controllo e supporto al change management».
IL CUORE DELL’ECOSISTEMA
L’integrazione di GenAI, ML e piattaforme digitali sta ridefinendo i processi decisionali e operativi nel mondo del credito e del risk management. Nel contesto bancario, CRIF ha introdotto soluzioni basate su GenAI che consentono di automatizzare attività complesse, incrementando la produttività e la qualità delle decisioni. Una delle applicazioni più rilevanti è la Document Management Automation, che valorizza l’architettura Retrieval Augmented Generation (RAG), scelta per la capacità di ancorare le risposte ai dati proprietari, combinata con tecniche avanzate di prompting. Questa soluzione analizza e annota automaticamente grandi volumi di documenti complessi (es. bilanci, perizie immobiliari), integrando i risultati nei processi aziendali.
L’estrazione manuale di KPI da documenti destrutturati diventa, così, un processo automatizzato, rapido e preciso. Inoltre, CRIF ha trasformato i controlli di primo e secondo livello sui processi di affidamento, passando dall’analisi campionaria alla verifica completa dei dossier. Grazie ai Large Language Models (LLM) e ai prompt specifici, il sistema svolge una prevalutazione automatica, individuando le anomalie e le relative motivazioni. Questo approccio consente agli operatori di concentrarsi sui casi atipici e di dedicare tempo alle analisi di maggior valore. L’efficacia della GenAI si amplia quando è integrata con dati di qualità e piattaforme digitali consolidate.
La CRIF Credit Management Platform, adottata da importanti istituti di credito e utilizzata da migliaia di filiali bancarie, è il fulcro dell’intero ecosistema che centralizza e rende automatici i processi di credito, offrendo un’infrastruttura che abilita onboarding più intelligenti, maggiore fluidità operativa e valutazioni automatizzate di documenti strutturati e destrutturati. Inoltre, supporta controlli multilivello su pratiche e dossier, contribuendo a rendere più rapidi e affidabili i processi decisionali. La sinergia tra dati, potenza di calcolo e capacità di analisi automatica consente di semplificare processi complessi e ridurre il costo delle decisioni, limitando lo sforzo umano e rafforzandone l’accuratezza decisionale, in un contesto caratterizzato dalla necessità di scalabilità. «Per una valutazione accurata è essenziale assumere la prospettiva dell’utente, con una conoscenza approfondita dei processi creditizi e bancari» – commenta Deledda.
ASSICURAZIONI E PMI
Nel panorama assicurativo, CRIF si pone al fianco di compagnie e broker in una sfida cruciale: colmare il protection gap delle PMI che, pur contribuendo al 30% del PIL nazionale, sono ancora sotto-assicurate. Grazie a un approccio data-driven e AI-based, CRIF diventa sinonimo di soluzioni che trasformano il modo di fare business. La soluzione Marketing Intelligence consente di identificare prospect ad alto potenziale. Filtri smart basati su AI permettono di individuare clienti in linea con il risk appetite della compagnia, ottimizzando lo sforzo commerciale e garantendo lead di qualità. L’Analisi dei bisogni assicurativi (ABA) si basa su algoritmi avanzati e data enrichment che stimano le esigenze assicurative, corredando la valutazione con spiegazioni in linguaggio naturale. Il Digital Risk Assessment (DRA) si basa su una piattaforma che integra ML e GenAI per valutare il rischio in modo rapido e accurato. Dal rating sintetico all’analisi di documenti complessi come le note integrative di bilancio – il processo di approvazione diventa veloce e affidabile, lasciando al responsabile il tempo di concentrarsi su decisioni strategiche.
LA VISIONE AI-NATIVE
L’uso della Generative AI nel mondo Financial Services è l’inizio di una trasformazione profonda: un paradigma “AI-native” in cui prodotti e servizi sono progettati per sfruttare le potenzialità dell’intelligenza generativa. «CRIF è un protagonista di questo cambiamento, con un approccio orientato alla creazione di valore e alla trasformazione digitale» – afferma Deledda. Efficienza, sicurezza e innovazione guidano questa evoluzione: «Processi più snelli, scalabili e orientati alla rapidità operativa. Governance e compliance integrate per garantire affidabilità e tutela dei dati. Soluzioni che anticipano il futuro e rispondono alle nuove sfide». In uno scenario di mercato dove emergono player non tradizionali, la capacità di integrare dati, AI e GenAI è la condizione necessaria per restare competitivi, resilienti e rilevanti» – osserva Deledda. «La sfida per banche e assicurazioni è costruire modelli in cui tecnologia e visione strategica si fondono insieme, trasformando l’innovazione in valore concreto».
