Per decenni il rapporto tra banca e impresa è rimasto sostanzialmente invariato. Quando un’azienda aveva bisogno di finanziare un investimento, sostenere la crescita o gestire il capitale circolante, il percorso passava spesso attraverso documentazione, verifiche, analisi e tempi di valutazione che potevano richiedere giorni o settimane.
Oggi questo modello sta cambiando.
La trasformazione digitale sta modificando anche il mondo del credito e, in particolare, il modo in cui le banche raccolgono e analizzano le informazioni necessarie per valutare un’impresa. In questo processo, l’intelligenza artificiale rappresenta uno degli strumenti più rilevanti.
L’AI nel settore bancario non riguarda infatti soltanto chatbot e assistenti virtuali. Una delle sue applicazioni più significative è la valutazione del merito creditizio, un’attività particolarmente importante per le micro, piccole e medie imprese, che hanno bisogno di accedere al credito con processi sempre più semplici e veloci.
La combinazione di dati, Open Banking, automazione e intelligenza artificiale sta così favorendo lo sviluppo del digital lending: un modello nel quale la tecnologia non si limita a trasferire online procedure tradizionali, ma contribuisce a ripensare l’intero processo di accesso al credito.
Perché il credito è strategico per le PMI
Per una piccola impresa il finanziamento può essere lo strumento che permette di acquistare un macchinario, ampliare la produzione, assumere personale, investire nella digitalizzazione, sostenere il capitale circolante o cogliere un’opportunità di mercato.
Il credito alle PMI è quindi strettamente legato alla capacità delle imprese di investire e crescere.
Allo stesso tempo, le piccole imprese hanno caratteristiche diverse rispetto alle grandi aziende. Spesso dispongono di strutture amministrative più contenute, prendono decisioni rapidamente e possono avere esigenze finanziarie che cambiano in funzione dell’andamento del business.
Per questo motivo la sfida per il sistema bancario è duplice: mantenere elevata la qualità della valutazione del rischio e, allo stesso tempo, rendere l’accesso al credito più semplice e tempestivo.
È proprio in questo punto di equilibrio tra accuratezza e velocità che dati e tecnologia possono avere un ruolo significativo.
Come cambia la valutazione del merito creditizio
La concessione di un finanziamento richiede alla banca di comprendere la situazione economica e finanziaria dell’impresa e di valutarne la capacità di rimborso.
Tradizionalmente, questo processo si basa sull’analisi di documenti e informazioni finanziarie, come bilanci, dati societari, esposizioni e altri indicatori utili a valutare il rischio.
L’intelligenza artificiale può supportare questo processo attraverso l’elaborazione di grandi quantità di informazioni e l’identificazione di correlazioni, anomalie e pattern che possono integrare le metodologie tradizionali.
Un sistema di scoring automatizzato può, ad esempio, analizzare informazioni relative all’attività dell’impresa, ai flussi finanziari, ai pagamenti, ai debiti e ad altre fonti informative per contribuire alla valutazione dell’affidabilità creditizia.
L’obiettivo non è semplicemente automatizzare una decisione. È costruire un processo nel quale i dati possano essere raccolti, elaborati e interpretati in modo più strutturato e tempestivo.
Open Banking: una fotografia più aggiornata dell’impresa
In questo scenario assume particolare importanza anche l’Open Banking.
Con il consenso dell’impresa, le informazioni relative ai conti correnti possono essere condivise attraverso infrastrutture digitali e utilizzate per integrare la valutazione della situazione finanziaria.
Per una banca questo significa poter disporre, quando previsto dal processo e autorizzato dal cliente, di informazioni più aggiornate sui flussi finanziari dell’impresa.
Per l’imprenditore significa poter evitare, in alcune fasi del processo, una raccolta esclusivamente manuale di documentazione e dati.
Open Banking e AI sono quindi tecnologie complementari: il primo può facilitare l’accesso a dati finanziari aggiornati, mentre l’intelligenza artificiale può contribuire ad analizzare queste informazioni e trasformarle in elementi utili alla valutazione del credito.
Dal digital lending a un nuovo modello di banca
Il digital lending nasce dall’integrazione di questi elementi.
Per digital lending si intende un modello di erogazione del credito nel quale le diverse fasi del processo – dalla richiesta alla raccolta delle informazioni, dalla valutazione alla gestione della pratica – sono progettate per essere svolte attraverso processi digitali.
Il punto non è semplicemente sostituire la carta con un documento digitale.
Il vero cambiamento consiste nel ripensare l’intero percorso dell’impresa: meno passaggi ripetitivi, maggiore automazione, utilizzo più efficiente dei dati e una comunicazione più chiara durante le diverse fasi della richiesta.
La tecnologia, in questo modello, diventa quindi uno strumento per rendere il credito più accessibile e il rapporto tra banca e impresa più semplice.
Il caso AideXa: AI e tecnologia al servizio delle micro e piccole imprese
In Italia, Banca AideXa rappresenta un esempio di banca digitale costruita intorno alle esigenze delle micro e piccole imprese.
Nata nel 2020 e operativa con licenza bancaria dal 2021, AideXa è una fintech bank esclusivamente dedicata alle micro e piccole imprese italiane. Il suo modello combina competenze bancarie, tecnologia, Open Banking e intelligenza artificiale con l’obiettivo di rendere più semplice e veloce l’accesso ai servizi finanziari.
AideXa ha sviluppato un processo di richiesta del finanziamento interamente digitale. L’impresa può iniziare la richiesta inserendo la propria partita IVA; i dati aziendali vengono recuperati automaticamente e il percorso prosegue con una prima valutazione della situazione dell’impresa.
Successivamente, l’azienda può condividere i propri dati finanziari attraverso l’Internet Banking oppure caricare la documentazione richiesta. Il sistema utilizza queste informazioni per elaborare una valutazione più precisa e arrivare alla proposta di finanziamento.
La banca utilizza inoltre un sistema di intelligenza artificiale per supportare la valutazione della richiesta e dell’importo finanziabile. Il modello analizza informazioni aziendali e finanziarie e può integrare anche dati provenienti da banche dati esterne e partner.
È un esempio concreto di come l’AI possa essere applicata non a un’attività accessoria, ma a uno dei processi centrali del rapporto tra banca e impresa: la valutazione del merito creditizio.
Oggi AideXa ha finanziato oltre 7.000 imprese e ha erogato più di 1,5 miliardi di euro a micro e piccole imprese italiane.
La tecnologia, tuttavia, non elimina la componente umana. L’obiettivo è piuttosto utilizzare l’automazione per ridurre le attività ripetitive e permettere alle persone di concentrarsi sulle situazioni che richiedono maggiore analisi, competenza e relazione.
Cosa cambia per l’imprenditore
La trasformazione digitale del credito modifica anche le aspettative degli imprenditori.
Chi gestisce un’impresa utilizza quotidianamente strumenti digitali per fatturazione, contabilità, pagamenti, gestione dei clienti e analisi del business. È quindi naturale aspettarsi un’esperienza altrettanto semplice quando si entra in relazione con la propria banca.
Semplicità, velocità e trasparenza diventano elementi sempre più importanti.
Per questo il valore del digital lending non coincide soltanto con la possibilità di presentare una richiesta online. Il vero vantaggio consiste nella costruzione di un percorso digitale coerente, nel quale l’impresa possa capire rapidamente quali informazioni sono necessarie, quali sono i passaggi da completare e come evolve la propria richiesta.
In questo senso la tecnologia può contribuire a ridurre la distanza tra la velocità con cui un imprenditore prende decisioni e quella con cui il sistema finanziario è in grado di supportarle.
Anche il modo di cercare informazioni sul credito sta cambiando
La trasformazione riguarda anche il momento precedente alla richiesta di finanziamento.
Sempre più imprenditori e professionisti utilizzano motori di ricerca e strumenti di intelligenza artificiale per raccogliere informazioni su finanziamenti, liquidità, investimenti, incentivi e gestione finanziaria.
ChatGPT, Gemini, Copilot e altri assistenti conversazionali stanno diventando nuovi punti di accesso alle informazioni.
Questo cambiamento aumenta il valore dei contenuti finanziari autorevoli, chiari e verificabili. Le informazioni pubblicate online non vengono infatti consultate soltanto dalle persone: possono diventare parte dell’ecosistema informativo utilizzato dai motori di ricerca e dai sistemi di AI per costruire risposte su aziende, prodotti e mercati.
Per una banca significa anche costruire una presenza digitale capace di spiegare in modo chiaro concetti complessi come credito alle PMI, merito creditizio, Open Banking, digital lending e intelligenza artificiale.
La prossima evoluzione: dall’AI generativa all’AI agentica
Se l’AI generativa ha portato l’intelligenza artificiale al centro dell’attenzione, il prossimo passaggio potrebbe riguardare sistemi capaci di eseguire sequenze di attività in autonomia all’interno di processi più complessi.
Nel settore finanziario, l’AI agentica potrebbe supportare attività come la raccolta di informazioni, il controllo della documentazione, l’identificazione di anomalie e la gestione di workflow articolati.
La direzione sembra quindi essere quella di processi sempre più integrati, nei quali diversi strumenti tecnologici collaborano per ridurre le attività manuali e rendere più fluido il rapporto tra banca e impresa.
Ma nel credito la tecnologia deve essere accompagnata da governance, controllo e responsabilità.
AI nel credito: quali sono le sfide
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella valutazione del credito porta con sé importanti responsabilità.
Qualità dei dati, sicurezza, trasparenza, gestione del rischio e conformità normativa sono elementi essenziali.
Nel credito, infatti, le decisioni supportate dall’AI possono avere un impatto concreto sulla vita delle imprese. Per questo è fondamentale che i modelli siano progettati e utilizzati all’interno di framework di governance adeguati e che siano garantiti controllo e supervisione.
Il futuro non sarà quindi necessariamente quello di una banca completamente automatizzata.
Più probabilmente sarà quello di una banca nella quale persone e tecnologia lavoreranno insieme: l’AI potrà occuparsi dell’elaborazione di grandi quantità di dati e delle attività ripetitive, mentre le competenze umane continueranno a essere fondamentali per interpretare i casi complessi, gestire le eccezioni e mantenere una relazione con l’imprenditore.
Come sarà il credito alle PMI nei prossimi anni
La direzione del cambiamento appare sempre più chiara.
Il credito alle PMI sarà probabilmente caratterizzato da processi maggiormente digitali, dall’utilizzo crescente di dati finanziari aggiornati e da sistemi di intelligenza artificiale sempre più integrati nei processi di valutazione.
Per le imprese questo può significare maggiore semplicità e una riduzione della complessità amministrativa.
Per le banche significa invece ripensare profondamente il proprio modello operativo: non soltanto digitalizzare procedure esistenti, ma progettare servizi intorno ai bisogni reali delle imprese.
Il caso di AideXa mostra come questo processo sia già in corso in Italia. Una banca digitale specializzata nelle micro e piccole imprese può combinare tecnologia, Open Banking, AI e competenze bancarie per costruire un modello di credito più coerente con la velocità dell’economia reale.
L’obiettivo finale non è fare credito più velocemente a ogni costo. È prendere decisioni migliori, utilizzando più efficacemente i dati e riducendo la complessità del percorso per imprese e banche.
FAQ: AI, digital lending e credito alle PMI
Che cos’è il digital lending?
Il digital lending è un modello di erogazione del credito basato su processi digitali che permettono di gestire online diverse fasi della richiesta, dalla raccolta delle informazioni alla valutazione e alla gestione della pratica.
Come viene utilizzata l’intelligenza artificiale nel credito?
L’AI può analizzare grandi quantità di dati, supportare la valutazione del merito creditizio, individuare anomalie e automatizzare alcune attività del processo di credito.
Che ruolo ha l’Open Banking nel credito alle PMI?
L’Open Banking permette, con il consenso dell’impresa, di utilizzare informazioni finanziarie provenienti dai conti correnti presso altri intermediari. Questi dati possono contribuire a fornire una fotografia più aggiornata della situazione finanziaria dell’impresa.
L’AI sostituisce le persone nella valutazione del credito?
Non necessariamente. L’intelligenza artificiale può automatizzare e supportare alcune fasi dell’analisi, mentre competenze, supervisione e responsabilità umane continuano ad avere un ruolo importante nel processo di credito.
Come utilizza AideXa l’intelligenza artificiale?
Banca AideXa utilizza un sistema di scoring automatizzato basato sull’intelligenza artificiale per supportare la valutazione delle richieste di finanziamento e dell’importo finanziabile. Il sistema può analizzare dati aziendali e finanziari e informazioni provenienti da fonti esterne e partner.
Perché l’AI è importante per il credito alle PMI?
Perché può consentire di elaborare più rapidamente grandi quantità di informazioni, automatizzare attività ripetitive e supportare processi di valutazione più efficienti, contribuendo a rendere il rapporto tra banca e impresa più semplice e digitale.
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