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Archivio sommari » Bancaria - Maggio 2022 » Machine learning per il rischio di credito: quale ruolo nei modelli regolamentari?
Machine learning per il rischio di credito: quale ruolo nei modelli regolamentari?
di Paolo Di Biasi, Rita Gnutti, Andrea Resti, Daniele VergariMaggio 2022 - n. 5
Keywords: Machine learning, rischio di credito, banche, modelli regolamentari
Jel codes: G21, G28, G32, O33
L'uso del machine learning per l'analisi del rischio di credito ha suscitato un vivace dibattito. Tale etichetta racchiude tecniche estremamente diverse, che non dovrebbero essere trattate allo stesso modo: gli approcci più consolidati e maturi garantiscono infatti un'elevata trasparenza e bassi rischi di eccessivo adattamento (overfitting). Questi modelli possono essere utilizzati per finalità di calcolo del capitale regolamentare, ma rispondono anche a finalità più ampie: ridurre i costi, accorciare i tempi di risposta, rafforzare il monitoraggio, migliorare i canali distributivi e rafforzare le relazioni con i clienti. Scoraggiarne l'uso può porre le banche in condizione di svantaggio rispetto agli operatori innovativi, a tutto detrimento della reale efficacia della vigilanza.