{"id":42587,"date":"2023-01-13T14:32:43","date_gmt":"2023-01-13T14:32:43","guid":{"rendered":"https:\/\/datappeal.io\/indici-di-sentiment-e-popolarita-come-early-warning-indicators\/"},"modified":"2023-08-04T07:51:06","modified_gmt":"2023-08-04T07:51:06","slug":"indici-di-sentiment-e-popolarita-come-early-warning-indicators","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datappeal.io\/it\/indici-di-sentiment-e-popolarita-come-early-warning-indicators\/","title":{"rendered":"L\u2019utilizzo di indici di sentiment e popolarit\u00e0 come Early Warning Indicators per le PMI italiane"},"content":{"rendered":"[vc_row type=&#8221;in_container&#8221; full_screen_row_position=&#8221;middle&#8221; column_margin=&#8221;default&#8221; column_direction=&#8221;default&#8221; column_direction_tablet=&#8221;default&#8221; column_direction_phone=&#8221;default&#8221; scene_position=&#8221;center&#8221; text_color=&#8221;dark&#8221; text_align=&#8221;left&#8221; row_border_radius=&#8221;none&#8221; row_border_radius_applies=&#8221;bg&#8221; overflow=&#8221;visible&#8221; overlay_strength=&#8221;0.3&#8243; gradient_direction=&#8221;left_to_right&#8221; shape_divider_position=&#8221;bottom&#8221; bg_image_animation=&#8221;none&#8221;][vc_column column_padding=&#8221;no-extra-padding&#8221; column_padding_tablet=&#8221;inherit&#8221; column_padding_phone=&#8221;inherit&#8221; column_padding_position=&#8221;all&#8221; column_element_direction_desktop=&#8221;default&#8221; column_element_spacing=&#8221;default&#8221; desktop_text_alignment=&#8221;default&#8221; tablet_text_alignment=&#8221;default&#8221; phone_text_alignment=&#8221;default&#8221; background_color_opacity=&#8221;1&#8243; background_hover_color_opacity=&#8221;1&#8243; column_backdrop_filter=&#8221;none&#8221; column_shadow=&#8221;none&#8221; column_border_radius=&#8221;none&#8221; column_link_target=&#8221;_self&#8221; column_position=&#8221;default&#8221; gradient_direction=&#8221;left_to_right&#8221; overlay_strength=&#8221;0.3&#8243; width=&#8221;1\/1&#8243; tablet_width_inherit=&#8221;default&#8221; animation_type=&#8221;default&#8221; bg_image_animation=&#8221;none&#8221; border_type=&#8221;simple&#8221; column_border_width=&#8221;none&#8221; column_border_style=&#8221;solid&#8221;][vc_column_text]Il 2023 si delinea come un anno di svolta per il monitoraggio del rischio di credito e per la <strong>definizione di nuovi Early Warning Indicators<\/strong>.<\/p>\n<p>Il contesto macroeconomico caratterizzato dalla pandemia e dalla guerra in Ucraina, oltre alla conclusione del \u201cphase-in period\u201d per adeguarsi alle disposizioni delle <a href=\"https:\/\/www.eba.europa.eu\/regulation-and-policy\/credit-risk\/guidelines-on-loan-origination-and-monitoring\">EBA Guidelines on Loans Origination and Monitoring<\/a>, mostrano con chiarezza qual \u00e8 l\u2019obiettivo a cui devono mirare gli istituti finanziari:<\/p>\n<p><strong>Aggiornare al pi\u00f9 presto i processi e le metodologie di monitoraggio del rischio creditizio, oggi basati su indicatori prevalentemente backward-looking inadatti a cogliere tutte le relazioni tra le variabili che impattano sulla solvibilit\u00e0 delle PMI.<\/strong><\/p>\n<p>Il framework del monitoraggio del rischio di credito dovr\u00e0 essere arricchito con nuove informazioni e indicatori, per analizzare e valutare i rischi con sempre maggiore anticipo e proattivit\u00e0.<\/p>\n<p>Gli intermediari si stanno quindi muovendo verso una nuova frontiera che prevede l\u2019integrazione di <a href=\"https:\/\/www.datappeal.io\/it\/indicatori-crisi-dimpresa-il-potere-predittivo-degli-alternative-data\/\"><strong>fonti dati alternative<\/strong><\/a> capaci di offrire una visione pi\u00f9 ampia ed aggiornata delle imprese finanziate, e di <strong>nuove metodologie di analisi<\/strong> che facciano leva su tecniche di Advanced Analytics e Machine Learning.<\/p>\n<h2>Gli <em>Early Warning Indicators<\/em> al centro dell\u2019evoluzione<\/h2>\n<p>Elementi imprescindibili per costruire una valutazione del rischio creditizio pi\u00f9 efficace, sono gli <em>Early Warning Indicators<\/em> (\u201cEWI\u201d), definiti dal regulator come \u201ctutti quegli elementi quantitativi e qualitativi che si rilevano con largo anticipo rispetto al manifestarsi del deterioramento delle condizioni di merito creditizio del cliente\u201d.<\/p>\n<p>Questi strumenti di fatto stanno subendo una duplice trasformazione:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Dati e tecnologie<\/strong>: i sistemi di Early Warning \u201ctradizionali\u201d, spesso basati su informazioni non esaustive, come quelle andamentali interne e quelle di centrale rischi, vengono arricchiti passando a nuovi modelli che sfruttano nuove metodologie di analisi e nuove fonti dati. Tra queste possiamo citare dati transazionali, come quelli del conto corrente, e modelli di Machine Learning.<\/li>\n<li><strong>Applicazione<\/strong>: gli Early Warning Indicator vengono sempre pi\u00f9 utilizzati per la definizione di strategie di \u201cazione\u201d sul debitore interessato. Sfruttando questi indicatori \u00e8 infatti possibile:\n<ul>\n<li>identificare tempestivamente le posizioni in cui si \u00e8 gi\u00e0 realizzato un significativo aumento del rischio di insolvenza;<\/li>\n<li>intervenire sulle posizioni per mitigare il rischio crescente.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Per gli intermediari diventa dunque sempre pi\u00f9 indispensabile disporre di <strong>dataset strutturati che registrino tutte le principali caratteristiche del debitore<\/strong> raccolte nella fase di origination e nelle fasi successive, in funzione dell\u2019andamento dell\u2019attivit\u00e0 del cliente e delle garanzie poste in essere.<\/p>\n<h2>Quali Alternative Data possono contribuire agli <em>Early Warning Systems<\/em><\/h2>\n<p>Tra i molti nuovi dati a disposizione degli istituti finanziari, gli alternative data di tipo qualitativo si candidano ad essere naturalmente integrati nei sistemi di Early Warning.<\/p>\n<p>Si tratta infatti di <strong>informazioni \u201cnon tradizionali\u201d<\/strong> relative alle imprese e alla loro presenza sui territori (dati geo-localizzati), sul web, sui social network professionali, sulle piattaforme di e-commerce che, focalizzandosi sulla controparte oggetto di analisi, contribuiscono ad accrescere l&#8217;accuratezza dei modelli di monitoraggio di rischio credito.<\/p>\n<p><strong>Dati aggiornati in tempo reale che garantiscono un&#8217;elevata stratificazione temporale e affidabilit\u00e0<\/strong>, soprattutto quando riconducibili a fonti statistiche e\/o statali accreditate, sotto forma di open data, ossia disponibili pubblicamente.<\/p>\n<p>L\u2019inclusione di questi dati, combinata con le nuove metodologie basate, garantisce un migliore presidio delle imprese finanziate, e consente di monitorarne efficacemente l\u2019attivit\u00e0 nel corso del tempo.<\/p>\n<p>Va comunque sottolineato che <strong>non \u00e8 sufficiente disporre degli Alternative Data per sfruttarne appieno il potere predittivo<\/strong>, ma \u00e8 necessario che questi vengano riorganizzati e combinati con altre tipologie di informazioni. \u00c8 fondamentale partire dal patrimonio informativo originariamente disponibile e costruire indicatori di sintesi affidabili e significativi rispetto ai fenomeni che gli intermediari vogliono osservare.<\/p>\n<p>La collaborazione di <strong>Data Appeal<\/strong> con diversi istituti di credito italiani va esattamente in questa direzione: il data lake che l\u2019azienda ha costruito, analizza circa 5 milioni di contenuti online ogni ora, attraverso oltre 130 fonti dati. Il valore delle informazioni raccolte viene massimizzato mediante la <strong>costruzione di specifici KPI<\/strong>, ossia indicatori proprietari che sintetizzano alcune delle caratteristiche delle imprese che i creditori intendono osservare.<\/p>\n<p>Questi KPI sono di fatto per loro natura conformi alle indicazioni fornite dal regulator in precedenza descritte, perch\u00e9 sono aggiornati in tempo reale, forward-looking e con una lunga stratificazione temporale (fino a 5 anni).<\/p>\n<blockquote>\n<p>Gli indicatori che hanno dimostrato maggiore efficacia predittiva come Early Warning Indicators sono quelli che esprimono la \u201cqualitative performance\u201d delle PMI italiane e che ne descrivono la reputazione, la popolarit\u00e0 e la percezione basandosi sull\u2019esperienza diretta dei clienti.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>Stiamo parlando di:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.datappeal.io\/it\/sentiment-score\/\"><strong>Sentiment Score<\/strong><\/a>: esprime la reputazione di un\u2019impresa, analizzando il livello di soddisfazione espresso online dai propri clienti. L&#8217;algoritmo si basa su un modello di machine learning nell\u2019ambito NLP (Natural Language Processing) che analizza le conversazioni online e fornisce uno score positivo, negativo e neutro di qualsiasi testo.<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/www.datappeal.io\/it\/popularity-index\"><strong>Popularity Index<\/strong><\/a> indica il livello di frequentazione, e dunque di popolarit\u00e0, di un\u2019impresa. Riflette la popolarit\u00e0 e le potenzialit\u00e0 in termini di vendita delle attivit\u00e0 e delle aree urbane, utile in ottica di investimento immobiliare e di valutazione del credit risk. Permette di misurare non solo l\u2019affluenza di clientela ma anche gli orari di punta di ogni specifico luogo.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Inserire questi KPI nel set di Early Warning Indicators pu\u00f2 aiutare ad avere una visione pi\u00f9 esaustiva delle performance delle imprese finanziate: un loro progressivo deterioramento di fatto ha spesso <b>una stretta correlazione con i volumi di fatturato, che inevitabilmente si ripercuotono sulla capacit\u00e0 di solvenza.<\/b><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><b>Vuoi approfondire questo argomento?<\/b><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><b>Scarica il nostro eBook gratuito \u201cSmart lending: come usare gli Alternative Data per velocizzare l\u2019erogazione dei finanziamenti e ridurre i rischi\u201d.<\/b><\/p>\n<\/p>\n<p style=\"text-align:center;\"><a href=\"https:\/\/www.datappeal.io\/it\/ebook-gratuito-smart-lending\/%20\" class=\"blogpost-cta\">Richiedi l&#8217;eBook<\/a><\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Gli alternative data di tipo qualitativo si candidano ad essere naturalmente integrati nei sistemi di Early Warning<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":51995,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[535,531],"tags":[938,939,940,941,942],"class_list":{"0":"post-42587","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-finance-it","8":"category-news-it","9":"tag-alternative-data","10":"tag-big-data","11":"tag-data-enrichment","12":"tag-finance","13":"tag-fintech"},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.1.1 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Gli indici di sentiment e popolarit\u00e0 come Early Warning Indicators<\/title>\n<meta name=\"description\" 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