Nasce l’AI myNPL per la Due Diligence documentale dei portafogli NPL. Intervista a Luca Palluzzi.
Articolo Pubblicato su Credit News il 15 gennaio 2025
Nasce l’AI myNPL per la Due Diligence documentale dei portafogli NPL. Intervista a Luca Palluzzi.
Luca Palluzzi, laurea in informatica, master degree in Data Science, ricopre da 2 anni il ruolo di Responsabile Sviluppo Tecnologico di myNPL. Si è occupato della implementazione del sistema AI “in house” a myNPL per la due diligence documentale dei portafogli.
Dottor Palluzzi, perché è importante la due diligence documentale dei portafogli NPL?
La verifica dei documenti probatori del credito è fondamentale nella determinazione del valore di un portafoglio e delle proiezioni di recupero. La valutazione di un portafoglio sulla sola base dello “scoring” dei debitori non è sufficiente se slegata dalla verifica del corredo documentale delle posizioni.
Nei confronti di debitori sempre più consapevoli e di una giurisprudenza sempre più severa, per recuperare è indispensabile disporre dei documenti probatori del credito.
In myNPL è stato sviluppato un algoritmo proprio per l’analisi documentale di grandi portafogli. Come funziona?
Il lavoro nell’ultimo anno è consistito essenzialmente nella classificazione di migliaia di documenti: il punto centrale è stato quello di educare la macchina a riconoscere, per ogni singolo Originator, i contratti, gli estratti conto, i bonifici, la cambiali, le comunicazioni. Abbiamo addestrato la macchina a comportarsi come un operatore di due diligence, distinguendo tra diverse di tipologie di documento provenienti da Originator diversi.
Come siete arrivati a creare questo algoritmo?
Tutto cio’ è stato possibile perché myNPL ha gestito, fino ad oggi, cessioni per 4 billion di GBV e quindi ha avuto a disposizione una massa enorme di documentazione da poter classificare: portafogli di ogni tipo (finanziamenti, leasing, automotive, conti correnti, mutui, carte di credito, ecc) originati praticamente da quasi tutti gli operatori del mercato. Un lavoro certosino ed enorme: sono stati classificati documenti afferenti alla gran parte delle banche e finanziarie italiane.
Si è proceduto per gradi, sottoponendo via via l’ output della macchina al controllo manuale degli operatori myNPL per verificarne l’attendibilità, fino a giungere al margine attuale di errore del 3%.
Quali sbocchi e applicazioni vi immaginate in futuro per questa tecnologia?
MyNPL utilizza già questa capacità per le cessioni effettuate attraverso il portale (cessioni dirette e gare): come è noto myNPL, da sempre, analizza i portafogli prima di pubblicarli
Ma da oggi myNPL mette il proprio sistema AI a disposizione degli operatori del mercato NPL che necessitano di una DD documentale propedeutica all’acquisto.
