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SFRUTTARE IL POTENZIALE DI UN SISTEMA DI EARLY WARNING NEL SETTORE BANCARIO UTILIZZANDO IL MACHINE LEARNING

Una guida pratica che spiega tutti gli aspetti chiave di un robusto EWS (sistema di preavviso) per l'architettura delle soluzioni di copertura

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Sintesi

Nel maggio 2020, l'Autorità bancaria europea (EBA) ha diffuso le sue linee guida finali sulla creazione e il monitoraggio dei prestiti che sono entrate in vigore il 30 giugno 2021. Applicate a tutti gli istituti di credito in Europa, le linee guida stabiliscono che i creditori devono implementare gli Early Warning Systems (EWS) per una gestione efficace dei loro portafogli.
Se il monitoraggio del rischio di credito ha sempre rappresentato una montagna difficile da scalare per le istituzioni finanziarie, la crisi pandemica ha aumentato le esposizioni. In questo contesto, i creditori in tutto il mondo si rendono conto che l'individuazione precoce del rischio permetterà loro di prevenire in anticipo le inadempienze, e alla fine di ridurre le perdite.

L'implementazione di un meccanismo di allerta precoce guidato dalle analisi e lo sfruttamento della potenza degli algoritmi di Machine Learning possono portare benefici tangibili alle banche.

Leggendo questo rapporto, è possibile:

  • Ottenere una visione più approfondita su ciò che i creditori dovrebbero avere in mente durante l'attuazione delle nuove linee guida dell'Autorità bancaria europea (EBA) sui sistemi di allarme precoce (EWS)

  • Scopri di più sul ruolo del Machine Learning e dell'Intelligenza Artificiale nel settore della gestione del credito e quali sono le sfide che gli istituti finanziari devono affrontare per poter ottenere risultati significativi

  • Capire gli aspetti chiave di un EWS e perché processo, tecnologia e architettura della soluzione devono essere magistralmente combinati

  • Scopri una panoramica completa di come un EWS porta effettivamente un valore sostanziale per le organizzazioni finanziarie che sfruttano il suo potere

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