Daniele Magnaldi

Progetto di ricerca
Digital transformation, data science e applicazione di tecniche di machine learning nella valutazione del merito creditizio della clientela. Focus su comportamenti e caratteristiche dei richiedenti finanziamenti attraverso i canali digitali

Il processo di digital transformation che sta caratterizzando gli intermediari finanziari e il cambiamento dei processi di acquisto di servizi finanziari e creditizi richiede nuove tecniche di misurazione e valutazione del merito creditizio, in grado di valorizzare le nuove informazioni relative ai comportamenti della clientela e all’utilizzo dei canali digitali. A ciò si aggiungono le nuove opportunità determinate dal recepimento della PSD2 che permette l’acquisizione di informazioni “riservate”, generate dalla relazione finanziaria fra i clienti e i propri partner finanziari.
Il progetto si propone l’obiettivo di sviluppare uno o più modelli di valutazione del merito creditizio delle controparti da utilizzare nella fase di accettazione della richiesta di credito, con la finalità specifica di migliorare la valutazione delle richieste di credito provenienti dalla clientela attraverso i canali digitali. Nella realizzazione del modello si vuole porre particolare attenzione all’utilizzo di informazioni standard abbinate ad informazioni di tipo “unconventional” provenienti sia dal mondo digitale (es. e-mail, indirizzi ip, tipologia di device, comportamenti di utilizzo, …) sia dalle opportunità rivenienti dal cosiddetto mondo dell’Open Banking, grazie al contributo della nuova normativa Psd2.