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Ambiti di applicazione In fase di origination e underwriting, l’AI consente di leggere e interpretare i dati più velocemente e in maniera più approfondita, attingendo a fonti eterogenee (e.g., loan data tape , documentazione legale e finanziaria, bureau informativi, trend settoriali, perizie, registri pubblici), da riconciliare e trasforma- re in fattori predittivi utili nella definizione di una workout strategy coerente. L’impatto della Recovery Intelligence risulta in tal senso duplice: da un lato si accelera la valutazione preliminare del borrower – anche tramite l’e- laborazione di dossier standard che possano fornireun’ overview delmerito creditizio e del- le relative fragilità e rischi operativi –dall’altro si calibrano le ipotesi di recupero e si defi- niscono scenari alternativi di recovery (con riflessi sul prezzo di trasferimento) in base al background del credito e ai pattern storici in termini di collection e relativo timing. In fase di portafogliazione, la Recovery Intel- ligence ottimizza l’allocazione delle posizioni in gestione tenendo conto dei carichi di lavo- ro effettivi, delle expertise dei loan manager e delle peculiarità del credito. L’AI effettua delle stime della complessità operativa attesa su ciascun file e ribilancia dinamicamente i portafogli, massimizzando la produttività marginale delle risorse umane. LA RECOVERY INTELLIGENCE INTEGRA AI, MACHINE LEARNING E AUTOMAZIONE PER TRASFORMARE LA GESTIONE DEL CREDITO DETERIORATO, OTTIMIZZANDO DECISIONI, TEMPI E PERFORMANCE OPERATIVE. Le parole chiave R E C OV E RY I N T E L L I G E N C E Per «Recovery Intelligence» intendiamo l’uso combinato di AI generativa, machine learning e automazione per guidare deci- sioni e azioni lungo l’intero ciclo di vita del credito deteriorato – dall’ underwriting al monitoring – con un obiettivo: massimiz- zare i recuperi netti tramite l’analisi predit- tiva del «dato». Non un semplice tool, ma un approccio industrializzato fatto di dati, sistemi, processi e persone. B E | B AN K E R S 85