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NPL Data Room per automatizzare i processi labor e paper intensive
Scopri le sfide operative nella gestione dei portafogli NPL e le opportunità che la digitalizzazione può introdurre nel settore bancario e per i Servicer, dedicate agli NPL.
A che punto siamo?
Le esposizioni Non Performing (NPE) necessitano di una gestione della posizione granulare, richiedendo quindi expertise di settore e competenze legali per poter distinguere tra società “going concern” e “gone concern” – e definire di conseguenza la strategia di recupero o quella del “back to bonis”, con l’obiettivo di ottimizzare la posizione finanziaria. In questo contesto, la qualità e la velocità dell’informazione sono cruciali per ovviare a situazioni delicate che possono sfociare in uno stato di default, con conseguenti perdite operative.
Ad oggi, il processo di onboarding è prevalentemente manuale, e richiede un processo di work-out da parte dell’ufficio NPL o di Terze Parti specializzate nella lavorazione di grandi pacchetti documentali relativi alle commesse NPL. L’analisi permette di determinare la rilevanza e l’utilità della documentazione e, per portafogli di grandi dimensioni, il processo può richiedere tempi lunghi (mesi di analisi).
La via per l’efficienza e la velocità di lavorazione
I player del mercato NPL (Banche o società di servicing) possono mettere in atto diverse iniziative per estrarre maggiore valore dalle proprie operazioni di gestione degli NPL: uno degli elementi più rilevanti da tenere in considerazione è il tempo di recupero. La durata del processo di recovery, soprattutto in termini di tempistiche di attivazione, è cruciale nel rendere il processo nel suo complesso più profittevole. Le procedure di tracking, il monitoraggio della collection e la qualificazione in tempi rapidi delle azioni da compiere sono tutti elementi che hanno un impatto sul valore del processo.
Da una prospettiva tecnologica, diversi elementi possono abilitare la trasformazione di processo e la generazione di valore. Uno dei fattori abilitanti cruciali, resi disponibili dalle nuove tecnologie di Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning (ML), è rappresentato dalle cosiddette “smart engine”. Sono definite “smart” in quanto imparano dai dati che ricevono in input, in maniera iterativa, applicando ad esempio tecniche di Machine Learning.
La “NPL Data Room” Solution di Reply
Combinando una profonda conoscenza della regolamentazione, una consolidata business expertise e una solida competenza tecnica, Reply ha disegnato e realizzato una “NPL Data Room” Solution, ideata per essere di supporto al processo di onboarding delle commesse NPL. La soluzione trasforma il processo manuale automatizzando le attività effettuate dall’operatore NPL, utilizzando tecniche di AI e ML.
La soluzione di Reply inserisce gli algoritmi di ML e AI all'interno di un framework architetturale versatile, permettendo di generare valore nel contesto dell'analisi semantica. In particolare, la soluzione è in grado di ridurre il tempo di elaborazione, automatizzare le attività standard, abbassare i costi delle Terze Parti specializzate e ridurre il Time To Market per la due diligence, la validazione e il workout.