CRIF ha preso parte in qualità di sponsor alla 22ª edizione del Forum ABI Lab 2026.
Uno dei temi centrali di quest’anno è stato quello dell’innovazione, dell’AI e della ridefinizione delle operations e CRIF ha apportato il proprio contributo nella sessione “Come l’innovazione trasforma i processi”, coordinata da Alessia Amiconi, con l’intervento: “Un approccio data‑driven alla Due Diligence MCC: mitigazione dei rischi e miglioramento della qualità del portafoglio” a cura di Ilaria Solomita, Operations Director Finanza Agevolata CRIF.
Durante lo speech, è stato approfondito un tema sempre più strategico per gli istituti finanziari: negli ultimi anni, infatti, l’evoluzione normativa, caratterizzata da criteri di ammissibilità ampliati e da un forte incremento delle richieste di finanziamenti garantiti, ha introdotto nuove complessità che, oggi, possono tradursi in potenziali fattori di rischio.
Per questo motivo diventa fondamentale per banche e intermediari analizzare le pratiche coperte da garanzia MCC presenti nei propri portafogli e valutarne il reale stato di “salute”.
Per rispondere a questa esigenza, CRIF ha sviluppato un modello di Due Diligence end‑to‑end in grado di verificare la bontà e la conformità delle pratiche, assicurandone la validità anche in un’eventuale fase di escussione.
L’intervento ha messo in luce l’innovazione introdotta nel processo di Due Diligence grazie all’adozione di soluzioni di Data & Document Intelligence che integrano tecnologie avanzate con il contributo umano in una logica “human in the loop”.
L’utilizzo combinato di AI, Machine Learning, RPA, Knowledge Graph e modelli semantici consente di:
- ridurre in modo significativo i tempi di gestione documentale
- diminuire gli errori manuali
- migliorare la qualità dei dati
In questo modo gli specialisti dispongono di informazioni più solide, che facilitano decisioni più rapide, consapevoli e scalabili.
Il cuore dell’intervento ha posto al centro il valore delle persone: è infatti la competenza umana a guidare realmente la governance dei processi, soprattutto nei contesti più complessi. In questa prospettiva, l’intelligenza artificiale è stata presentata come uno strumento abilitante, pensato per potenziare, e non sostituire, il lavoro degli specialisti.
Innovare significa trasformare la complessità in decisioni governabili, mantenendo efficienza e affidabilità, consentendo alle operations di intervenire nelle decisioni, nei contesti complessi e nell’interpretazione della qualità del dato.
Un percorso di innovazione che dimostra come la sinergia tra competenze specialistiche e tecnologie avanzate possa rendere i processi più efficienti e governabili, trasformando la complessità in decisioni affidabili e sostenibili.
