Lo abbiamo chiesto a Valeria Callioni, Data Scientist Lead di E.ON e speaker a Gestione del Credito il 18 settembre a Milano.
- In che modo l’Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando il processo di valutazione del rischio creditizio e quali strumenti specifici vengono utilizzati dai credit manager per migliorare l’accuratezza nelle loro previsioni?
L’Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando il processo di valutazione del rischio creditizio attraverso l’uso di algoritmi avanzati e modelli predittivi. I credit manager possono sfruttare nuovi strumenti, che fanno leva sull’analisi dei dati, e machine learning, non solo per monitorare lo status as is dal punto di vista creditizio, ma anche per prevedere come si evolverà nel tempo, con alcune assunzioni ragionevoli. Infatti questi strumenti consentono di analizzare grandi quantità di dati storici e di identificare pattern e correlazioni che possono influenzare il rischio creditizio. Inoltre, l’IA può automatizzare alcune attività ripetitive e consentire ai credit manager di concentrarsi su decisioni più complesse e strategiche.
2. Quali sono le sfide principali che i credit manager devono affrontare nell’integrare l’Intelligenza Artificiale nei loro processi quotidiani e come stanno superando queste difficoltà per sfruttare al meglio le potenzialità di queste tecnologie avanzate?
Le sfide principali che i credit manager devono affrontare nell’integrare l’Intelligenza Artificiale nei loro processi quotidiani includono:
- La sicurezza ed il corretto uso dei dati, in compliance con le normative privacy (di competenza delle unità Legal e Cyber Security)
- La ricerca di fonti diverse per la raccolta di dati utili alle analisi per ottenere previsioni più accurate ed un monitoraggio completo
- La necessità di acquisire competenze tecniche per sviluppare ed utilizzare gli strumenti di IA (competenze di Data Science)
Per superare queste difficoltà, i credit manager stanno investendo nella formazione del personale per sviluppare competenze tecniche o nella collaborazione con altre funzioni aziendali, con figure come data analysts, data scientists e data engineers per implementare soluzioni di data visualizazion ed IA efficaci. Inoltre, stanno lavorando per garantire la conformità alle normative sulla privacy dei dati e per adottare misure di sicurezza adeguate per proteggere le informazioni sensibili.
3. Come stanno evolvendo le competenze richieste ai credit manager con l’introduzione dell’AI e quali nuove abilità devono sviluppare per essere efficaci nell’utilizzo delle stesse?
Con l’introduzione dell’IA, le competenze richieste ai credit manager stanno evolvendo. Oltre alle competenze tradizionali nel campo del credito e della gestione finanziaria, i credit manager devono sviluppare competenze tecniche nell’ambito dell’IA, come la comprensione dei modelli di apprendimento automatico e l’analisi dei dati. Devono anche essere in grado di interpretare i risultati generati dagli algoritmi AI e di prendere decisioni basate su queste informazioni. Inoltre, le competenze di comunicazione e di collaborazione sono sempre più importanti, poiché i credit manager devono lavorare a stretto contatto con esperti di AI e data scientist per implementare soluzioni AI efficaci.
Partecipa il 18 settembre a Gestione del Credito per un confronto quanto mai attuale sull’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale nei processi e nelle attività di credit management.
Potrai ascoltare direttamente l’esperienza di E.ON sull’analisi predittiva avanzata per la valutazione della solvibilità e l’esperienza di Engie sull’AI per l’automazione attraverso l’area clienti.
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