Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale ha portato con sé profonde trasformazioni nel mondo del fintech. Banche, istituti di credito e imprese utilizzano sempre più spesso modelli di machine learning per valutare l’affidabilità di clienti e fornitori con evidenti vantaggi: tempi di analisi ridotti, maggiore accuratezza predittiva, un maggior numero di variabili preso in considerazione e vengono inclusi nei calcoli anche dati non tradizionali, come pagamenti digitali o spese ricorrenti.

Tuttavia, questa evoluzione ha fatto emergere un problema cruciale: la trasparenza. Gli algoritmi di AI sono come delle black box, modelli che elaborano dati fornendo output, ma di cui non si conoscono con esattezza i criteri che determinano il punteggio. Eppure, in un ambito delicato come quello del credito, capire perché un’impresa ottiene un determinato rating è un requisito fondamentale per garantire fiducia, equità e conformità alle normative europee.

L’Explainable AI

Per superare l’opacità dei modelli complessi è nata l’Explainable AI (XAI), che consente di rendere interpretabili i punteggi generati dall’AI tramite metodologie come SHARP e LIME.

In parole semplici, queste metodologie permettono di scomporre e spiegare con chiarezza l’output del modello predittivo o di scoring indicando quali sono i diversi fattori presi in considerazione e in che misura ciascuno ha inciso sul punteggio finale.

Questo aiuta tutti i provider di Business Information e analisi del rischio e i clienti che usano tali servizi ad accedere facilmente a informazioni chiare e puntuali sulle valutazioni assegnate.

L’Explainable AI ricopre un ruolo importante per la tutela dei consumatori, la fiducia verso gli istituti finanziari e come garante della conformità a regolamenti come il GDPR e il nuovo AI Act europeo.

Il bias algoritmico dell’IA

Quando si parla di intelligenza artificiale e machine learning uno dei rischi più discussi riguarda l’eredità dei bias. Questi modelli infatti imparano dai dati storici: se le decisioni di credito del passato sono state condizionate da pratiche discriminatorie o da pregiudizi impliciti, queste distorsioni si riflettono inevitabilmente negli output forniti dagli algoritmi.

Il risultato è che l’IA tende a riprodurre gli stessi schemi, penalizzando intere categorie di persone o imprese anche senza utilizzare direttamente variabili sensibili come genere, età o area geografica. Per questo motivo la gestione dei bias è oggi un tema centrale nel dibattito sull'intelligenza artificiale, trasparenza e rischio di credito.

Grandi centri di ricerca informatici e università europee stanno lavorando per ridurre l’impatto dei bias nei modelli di intelligenza artificiale e machine learning. L’analisi degli output, la correzione dei dataset storici e l’uso di algoritmi fairness aware hanno dimostrato di poter attenuare le distorsioni senza compromettere in modo significativo l’accuratezza predittiva. 

Inclusione finanziaria

Se da un lato l’intelligenza artificiale può generare distorsioni, dall’altro rappresenta una delle leve più potenti per rendere il credito più inclusivo e accessibile. 

Grazie all’analisi di informazioni non convenzionali, come i pagamenti digitali, le utenze domestiche, gli affitti regolarmente saldati o anche l’attività online è possibile superare i limiti dei modelli tradizionali e valutare in modo adeguato l’affidabilità di chi non ha ancora una lunga storia creditizia.

È il caso di start-up, PMI innovative, giovani imprenditori o liberi professionisti, che tradizionalmente risultavano svantaggiati nell’accesso al credito per mancanza di track record.

Questo approccio non solo amplia la platea di chi può ottenere finanziamenti ma contribuisce anche a stimolare la crescita economica e l’innovazione.

In questo contesto strumenti come s-peek giocano un ruolo chiave: il MORE Score e i dati aggiornati in tempo reale forniscono una fotografia chiara e oggettiva dello stato di salute delle imprese in qualunque momento, supportando istituti, PMI e professionisti nella valutazione del rischio e nella ricerca di partner commerciali solidi per scalare in sicurezza.

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Decisioni consapevoli grazie a s-peek e il MORE Score

Accanto ai modelli di intelligenza artificiale rimane centrale la necessità di strumenti affidabili e chiari. s-peek risponde a questa esigenza presentando una piattaforma user friendly sia web che mobile che in pochi clic fornisce report dettagliati sulla situazione finanziaria di tutte le aziende italiane ed europee.

Alla base di s-peek sta il MORE (Multi Objective Rating Evaluation), un modello algoritmico sviluppato dall’agenzia di rating modefinance che permette di misurare in modo oggettivo, sulla base dei dati di bilancio depositati dalle aziende stesse, lo stato di salute finanziaria di una azienda.

Il MORE permette di misurare diversi indicatori, di carattere generale come il MORE Score, ovvero una classe di score che classifica lo stato generale dell’azienda, e indici più specifici come gli indicatori di solvibilità, liquidità, redditività e copertura di interessi, che forniscono immediatamente un’immagine chiara della solidità finanziaria di un’impresa.

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