di Eugenio Ciamprone
Durante la sua esistenza e nell’espletamento dell’attività economica, qualsiasi impresa dovrà interagire con l’ambiente circostante, con il mercato nella quale opera e misurarsi in un contesto economico perennemente mutevole. Il concetto di rischio, dunque, è insito nella natura stessa dell’attività economica, e in quanto tale la gestione dello stesso è un’attività indispensabile per la sopravvivenza dell’impresa.
I rischi possono essere definiti come eventi futuri incerti che possono influenzare positivamente o negativamente il raggiungimento degli obiettivi dell’azienda.
Nell’ultimo decennio le imprese si sono misurate in un contesto di aumento esponenziale dei rischi e di conseguenza è aumentata anche la sensibilità delle aziende verso la valutazione e la gestione degli stessi. Tutto questo ha portato ad un passaggio dal Risk Management settoriale al concetto di Enterprise Risk Management – ERM ovvero un approccio integrato dove ogni rischio viene valutato sulla base del suo impatto globale sull’impresa.
In questo modo l’ERM rappresenta un incentivo verso una maggiore comunicazione aziendale e promuove la diffusione di una cultura del rischio all’interno dell’azienda. Il rischio non è più percepito solamente come una minaccia ma anche come un’opportunità qualora una corretta gestione dello stesso riesca ad intercettarne precocemente i cambiamenti. L’ERM consente al management una gestione efficiente dei rischi e delle opportunità derivanti dall’incertezza del contesto, al fine di salvaguardare l’azienda e la creazione del valore.
L’Enterprise Risk Management è un processo che coinvolge qualunque livello dell’impresa ed ha come obiettivo quello di evidenziare e gestire potenziali eventi che possono colpire l’attività dell’impresa al fine di elaborare una strategia per fornire un supporto al conseguimento degli obiettivi aziendali. Tra i principali driver alla base dell’utilizzo dei modelli di Enterprise Risk Management, infatti, ci sono sicuramente la responsabilizzazione di tutti i livelli aziendali oltre alla riduzione dei costi e della volatilità, e il miglioramento del merito di credito e della reputazione aziendale.
Nel contesto di mercato attuale, risulta impossibile una corretta gestione dei rischi aziendali senza l’analisi dei dati. Di conseguenza, considerata la mole di dati che le aziende si trovano a gestire quotidianamente, risulta di vitale importanza che queste ricorrano all’utilizzo della Data Science.
Il ruolo della Data Science nella gestione del Rischio Aziendale
Come già accennato nel paragrafo precedente, il nuovo ruolo della gestione del rischio aziendale coinvolge tutte le funzioni dell’organizzazione e non si limita più a prevenire e contenere il rischio ma guarda al perseguimento di opportunità di crescita che i mutamenti del mercato presentano.
Tutto questo però, è possibile solamente attraverso un corretto utilizzo dei dati a disposizione. Al fine di realizzare una transizione dalla gestione del rischio tradizionale a quella evoluta, le aziende devono introdurre l’analisi avanzata dei dati utilizzando l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico.
Con l’aiuto della Data Science la gestione del rischio presenta un approccio più efficiente, tempestivo ed efficace al fine di prendere decisioni più accurate, ma tutto ciò non può prescindere dall’utilizzo di dati corretti e pertinenti, da analisi avanzate e modelli di rischio appropriati, dall’utilizzo del Machine Learning, degli Advanced Analytics e degli Alternative Data.
Il passaggio da una gestione del rischio aziendale tradizionale ad una avanzata prevede l’evoluzione da un modello di valutazione di ciò che è accaduto (Analisi descrittiva) a modelli che utilizzano i dati del passato per prevedere eventi futuri (Analisi Predittiva) e infine nel loro aspetto più evoluto a modelli che suggeriscono le azioni da intraprendere basati sui risultati di analisi descrittive, diagnostiche e predittive (Analisi Prescrittiva).
Nel suo stadio più evoluto, dunque, la gestione del rischio è collegata a decisioni strategiche dell’organizzazione volte alla sostenibilità e alla crescita dell’azienda sia nel breve che nel lungo periodo.
La valutazione e la gestione del rischio passano anche attraverso un processo di assegnazione e identificazione di un punteggio (modelli di scoring) che rappresenti l’entità del rischio al quale l’azienda è sottoposta in un determinato ambito.
Gli Alternative Scores nella gestione del Rischio Aziendale
L’utilizzo della Data Science nella gestione del rischio aziendale consiste nell’applicazione di algoritmi di machine learning sia sui dati finanziari provenienti da fonti tradizionali (come ad es. bilanci) sia su dati alternativi. Questo consente una valutazione di uno spettro più ampio di rischi e la costruzione di Alternative Scores grazie ai quali vengono intercettati nuovi set informativi che affiancano l’analisi dei dati tradizionali nella gestione del rischio.
Ad esempio, oltre agli scores calcolati sui dati di bilancio, le aziende possono ottenere un’analisi dei rischi associati al posizionamento e alla presenza digitale, agli aspetti geografici e alla vulnerabilità legata ai social attraverso l’analisi del sentiment.
L’analisi del rischio aziendale con l’utilizzo degli Alternative Scores consente all’azienda di valutare in anticipo possibili avvenimenti di mercato e nel settore di riferimento che possano impattare sulla positivamente o negativamente sull’attività economica della stessa.
