Dati e Analytics: innovazione per le Polizze Cauzioni

Il 15 ottobre si è tenuto il terzo Convegno “Cauzioni e Credito – Polizze Fideiussorie, riassicurazioni e controgaranzie: le nuove opportunità per il mercato” organizzato dallo Studio Legale Effeffe & Partners in collaborazione con ANIA.

Le trasformazioni degli ultimi anni hanno investito immancabilmente anche il settore delle cauzioni che, per rimanere al passo coi tempi, si trova ad interrogarsi sulle criticità e le opportunità di un approccio votato alla sostenibilità e alla governance.

Tra i protagonisti dell’evento – professionisti della giurisprudenza, del mondo assicurativo, bancario ed edile – Mauro Piatesi, Senior Director Insurance Market di CRIF, ha portato la visione da leader del settore Data Analysis del Gruppo in un intervento dal titolo “Dati e Analytics: innovazione per le Polizze Cauzioni”.

Gli Score di CRIF per la technical sophistication

Il gruppo CRIF ha realizzato una suite di indicatori fortemente correlati con il rischio, utilizzabili come strumenti di technical sophistication.

• CRIF Business Default Index, uno score per la valutazione delle imprese basato su tre pilastri: KPI di bilancio, per valutare la solidità reddituale e patrimoniale dell’impresa; informazioni sulla puntualità dei pagamenti commerciali tra aziende; score sintetici sull’affidabilità creditizia delle aziende.
• Un secondo indicatore forward looking è il Financial Impact, che sintetizza la previsione a due anni dei principali KPI di bilancio (fatturato, redditività, free cash flow, surplus/shortfall) ed è predittivo anche dell’andamento tecnico assicurativo.
• Lo score Ecosystem ESG è in grado di individuare cluster di imprese con una rischiosità tecnica rilevante a partire dai KPI ESG maggiormente correlati con l’andamento tecnico.
• Lo Score di Degrado, basato sulle caratteristiche sociodemografiche ed economiche del territorio, intercetta la propensione dell’azienda a comportamenti fraudolenti.

“Per sviluppare il segmento delle PMI nel settore delle cauzioni, è fondamentale innovare la fase di assunzione e underwriting, facendo leva su una conoscenza data-driven e su tecnologie automatizzate di analisi,” ha dichiarato Piatesi durante il convegno. “L’utilizzo di dati e analytics avanzati si rivela cruciale per identificare le imprese meno rischiose e, di conseguenza, per selezionare partner più affidabili per le compagnie assicurative”.

Per maggiori informazioni visita la pagina Advanced & Big Data Analytics di CRIF