\nIn modo da ampliare a tal punto la conoscenza delle aziende con cui ci troviamo a interloquire, che valutarne le performance, presenti ma soprattutto future, non costituir\u00e0 pi\u00f9 un rischio.<\/p>\n
Banche, assicurazioni e altri istituti finanziari possono ottenere una panoramica pi\u00f9 completa e accurata sul rischio finanziario di qualsiasi azienda e prendere decisioni di investimento pi\u00f9 informate e sicure.<\/strong><\/p>\n In questo articolo affronteremo 4 aspetti del processo di data enrichment<\/strong> per il credit scoring che ti aiuteranno in un primo approccio con questo complesso e innovativo ambito.<\/p>\n <\/p>\n Le banche e le istituzioni finanziarie gestiscono ingenti quantit\u00e0 di dati su clienti, aziende, transazioni e mercati.<\/p>\n Ma molte di queste informazioni possono essere incomplete o poco strutturate. Senza dati accurati e completi, le banche rischiano di prendere decisioni finanziarie errate.<\/p>\n Il data enrichment \u00e8 il processo chiave per trasformare dati grezzi in informazioni di valore, consentendo alle banche di ottenere una comprensione pi\u00f9 approfondita del rischio e delle opportunit\u00e0 di investimento.<\/strong><\/p>\n I dati a cui una qualsiasi banca o azienda posso attingere sono classificati in quattro tipologie principali che si definiscono in base alla fonte da cui provengono.[\/vc_column_text][fancy_box box_style=”color_box_basic” icon_family=”none” box_color=”#2962f6″ box_color_opacity=”0″ box_alignment=”left” border_radius=”none” image_loading=”default”]\n Dati forniti dai clienti (zero-party)<\/strong> Dati di prima parte<\/strong> Dati di seconda parte<\/strong> Dati di terze parti<\/strong> Di solito il processo di data enrichment si basa sull’integrazione nei propri sistemi di business intelligence e negli algoritmi di merito creditizio di dati di seconde o terze parti a cui la banca non pu\u00f2 avere accesso direttamente, ma che sono di grande valore per un modello di credit scoring pi\u00f9 affidabile e attuale.[\/fancy_box][\/vc_column][\/vc_row][vc_row type=”in_container” full_screen_row_position=”middle” column_margin=”default” column_direction=”default” column_direction_tablet=”default” column_direction_phone=”default” scene_position=”center” bottom_padding=”5%” bottom_padding_tablet=”15%” text_color=”dark” text_align=”left” row_border_radius=”none” row_border_radius_applies=”bg” overflow=”visible” class=”no-left-col-row” overlay_strength=”0.3″ gradient_direction=”left_to_right” shape_divider_position=”bottom” bg_image_animation=”none” gradient_type=”default” shape_type=””][vc_column column_padding=”no-extra-padding” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”all” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” column_position=”default” el_class=”left-col” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”1\/4″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid” column_padding_type=”default” gradient_type=”default”][\/vc_column][vc_column column_padding=”padding-3-percent” column_padding_tablet=”no-extra-padding” column_padding_phone=”no-extra-padding” column_padding_position=”left” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” column_position=”default” el_class=”right-col” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”3\/4″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid” column_padding_type=”default” gradient_type=”default”][vc_column_text]\n Come abbiamo visto, i dati di terze parti sono quelli che pi\u00f9 spesso interessano banche e assicurazioni.\u00a0<\/span><\/p>\n Di solito gli istituti di credito possiedono gi\u00e0 tutte le informazioni oggettive che riguardano la storia dell\u2019azienda, come bilanci, flussi di cassa e performance passate.<\/span><\/p>\n Ci\u00f2 che spesso manca per completare il quadro sono le informazioni soggettive relative ad aziende e imprese.\u00a0<\/span><\/p>\n Si tratta di \u201c<\/span>alternative data<\/b>\u201d, ossia di dati diversi da quelli classici e finanziari che le banche hanno solitamente a disposizione, ma non meno importanti.<\/span><\/p>\n Se le performance di qualsiasi tipo di azienda dipendono direttamente dalla qualit\u00e0 del loro operato, dal rapporto e la fiducia che sono in grado di strutturare con i clienti finali, \u00e8 proprio sui clienti finali che dovresti concentrare la tua attenzione.<\/span><\/p>\n Stiamo parlando della percezione di un\u2019impresa agli occhi del pubblico, del sentiment e la sua popolarit\u00e0.<\/b><\/p>\n Pi\u00f9 questi aspetti sono accentuati e positivi, pi\u00f9 saranno alte le probabilit\u00e0 che le performance finanziarie dell\u2019azienda siano solide e a lungo termine.<\/span><\/p>\n In altri termini, puoi considerare il sentiment e la popolarit\u00e0 come proxy della profittabilit\u00e0 dell’azienda e del suo NPS. <\/b>Un’azienda ben vista e con un’immagine positiva \u00e8 pi\u00f9 probabile che attiri clienti e investitori e che generi passaparola positivo, aumentando le sue opportunit\u00e0 di crescita e successo finanziario.<\/span><\/p>\n Il Net Promoter Score (NPS) \u00e8 un indicatore cruciale che qualsiasi banca dovrebbe prendere in considerazione al momento di valutare investimenti e finanziamenti. Questo indicatore misura infatti la soddisfazione dei clienti e la probabilit\u00e0 che essi raccomandino l’azienda ad altre persone. Un alto NPS \u00e8 spesso correlato a una maggiore fedelt\u00e0 dei clienti e a una migliore performance finanziaria.<\/span><\/p>\n Una ricerca condotta da <\/span>CustomerGauge<\/span><\/a> ha rilevato che un aumento di oltre 10 punti dell\u2019NPS \u00e8 correlato a un aumento del 3,2% dei ricavi.<\/span><\/p>\n Gi\u00e0 nel 2005 anche la London School of Economics ha calcolato che un aumento del 7% del punteggio NPS equivale a un aumento dell’1% del fatturato complessivo, mentre <\/span>Bain & Company<\/span><\/a> dichiara che l’NPS garantisce un vantaggio competitivo, perch\u00e9 costituisce dal 20% al 60% della variazione dei tassi di crescita organica tra competitor.<\/span><\/p>\n Ma questo non \u00e8 tutto: gli indicatori 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, sono quelli che oggi hanno gi\u00e0 dimostrato maggiore efficacia predittiva come <\/span>Early Warning Indicators<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n Di fatto, il data enrichment basato su dati qualitativi di questo tipo concorre perfettamente, insieme a quelli pi\u00f9 tradizionali, a dare una visione pi\u00f9 esaustiva delle performance delle imprese finanziate.<\/strong><\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row type=”in_container” full_screen_row_position=”middle” column_margin=”default” column_direction=”default” column_direction_tablet=”default” column_direction_phone=”default” scene_position=”center” bottom_padding=”5%” bottom_padding_tablet=”15%” text_color=”dark” text_align=”left” row_border_radius=”none” row_border_radius_applies=”bg” overflow=”visible” class=”no-left-col-row” overlay_strength=”0.3″ gradient_direction=”left_to_right” shape_divider_position=”bottom” bg_image_animation=”none” gradient_type=”default” shape_type=””][vc_column column_padding=”no-extra-padding” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”all” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” column_position=”default” el_class=”left-col” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”1\/4″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid” column_padding_type=”default” gradient_type=”default”][\/vc_column][vc_column column_padding=”padding-3-percent” column_padding_tablet=”no-extra-padding” column_padding_phone=”no-extra-padding” column_padding_position=”left” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” column_position=”default” el_class=”right-col” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”3\/4″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid” column_padding_type=”default” gradient_type=”default”][vc_column_text]\n Gli ESG Risks – ossia i rischi derivanti da fattori ESG, quindi ambientali, sociali e di governance dell\u2019azienda – sono destinati a diventare un elemento chiave nel calcolo degli indicatori di Risk Appetite Framework (RAF).<\/p>\n Anche in questo caso l\u2019unico modo in cui banche e assicurazioni possono includere i fattori ESG nei loro algoritmi di analisi, \u00e8 quello di fare data enrichment.<\/strong><\/p>\n La banca dovr\u00e0 dotarsi di strumenti e fornitori dati che sappiano veicolare informazioni affidabili, di alta qualit\u00e0 e know-how per interpretare e integrare i dati nei sistemi di analisi della banca.<\/p>\n L’integrazione dei dati ESG nelle valutazioni finanziarie aiuta a identificare e premiare aziende con una visione a lungo termine e sostenibile.<\/p>\n Tanto pi\u00f9 che le nuove norme e le regolamentazioni imposte dalle autorit\u00e0 europee<\/a> rendono necessaria per qualsiasi impresa implementare azioni concrete a favore della sostenibilit\u00e0 e dimostrarlo nel tempo.<\/p>\n Anche in questo caso, quando si parla di ESG si parla anche di fatturato.<\/p>\n \u201cLe questioni ambientali, sociali e di governance infatti non sono solo una questione etica: hanno un chiaro impatto sui profitti, di cui riportiamo un concreto esempio.<\/p>\n La geolocalizzazione dell\u2019impresa in modo completamente automatico, la suscettibilit\u00e0 dei siti di stoccaggio e\/o produzione, le mappe di materialit\u00e0, la sentiment analysis, l\u2019aumento dei costi legati alla tassazione delle emissioni di carbonio, l\u2019esposizione a controversie legali, le recensioni e le corrispondenze nella supply chain, sono tutti esempi concreti di dati alternativi che, se correttamente inseriti e ponderati in una metodologia di valutazione, aiutano a raffinare l\u2019analisi e restituire una valutazione dei rischi e delle opportunit\u00e0 in ambito ESG.\u201d<\/p>\n Inntervista Valentino Pediroda, CEO di modefinance<\/p><\/blockquote>\n <\/p>\n Di recente, The Data Appeal Company ha fornito a diversi intermediari finanziari per monitorare le performance delle imprese i suoi indici proprietari di Sentiment e Popularity Index \u2013 gi\u00e0 utilizzati in modo efficace per valutare in modo proattivo il rischio di credito delle PMI.<\/p>\n Il Sentiment Score<\/strong> <\/a>viene calcolato e aggiornato in real-time sulla base di recensioni e contributi web provenienti da oltre 130 fonti dati.<\/p>\nCos\u2019\u00e8 il data enrichment e su quali dati devono concentrarsi le banche per sviluppare migliori algoritmi di credit scoring<\/h2>\n
Tipologie di dati in base alla provenienza<\/h3>\n
\nIl termine zero-party data coniato da Forrester, indica i dati condivisi direttamente dal consumatore con un brand o un\u2019azienda, di solito attraverso sondaggi, quiz, moduli o altre attivit\u00e0 di interazione.<\/p>\n
\nI dati di prima parte sono quelli ottenuti incorporando pixel di tracciamento in siti web, profili social o applicazioni. Sono informazioni anonime sui dati demografici e sui comportamenti degli utenti.<\/p>\n
\nSolitamente acquisiti tramite un partner di fiducia, i dati di seconda parte sono informazioni condivise tra due parti che includono i dati dei propri clienti, consentendo di ottenere approfondimenti e di profilare in modo pi\u00f9 efficace un pubblico specifico.<\/p>\n
\nI dati di terze parti sono raccolti da fonti esterne non direttamente collegate all\u2019azienda da societ\u00e0 specializzate nella raccolta e nella vendita di dati. Sono spesso utilizzati per integrare i dati esistenti e fornire approfondimenti su aziende e consumatori.<\/p>\nDati di sentiment e popolarit\u00e0 come proxy della profittabilit\u00e0 dell\u2019azienda<\/h2>\n
![\"credit](\"https:\/\/datappeal.io\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/credit-scoring-3-1024x400.png\")
<\/h2>\nData Enrichment e fattori ESG<\/h2>\n
![\"\"](\"https:\/\/datappeal.io\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/credit-scroing-2-1024x400.png\")
<\/h2>\nSostenibilit\u00e0 e sentiment per il settore finance: le soluzioni su misura di Data Appeal<\/h2>\n