shield finanza & controllo

Risk Scoring
Clienti
AI

Modelli predittivi addestrati sui tuoi dati interni e su fonti esterne (Cerved, CRIF) per assegnare uno score di rischio a ogni cliente in meno di 2 minuti. Identifica i clienti rischiosi prima di concedere fido, non dopo aver subito l'insolvenza.

shield
Scheda Rischio Cliente
Score aggiornato
73
/100
Alto
MEDIO
Basso
Fattori di rischio rilevati
warning Ritardi pagamento: 3 episodi ultimi 12 mesi
trending_down Settore in contrazione (−8% YoY)
show_chart Fatturato dichiarato −18% vs anno precedente
recommend Raccomandazione: Ridurre fido a €15.000
−45%
Crediti inesigibili
<2min
Scoring cliente
87%
Accuracy 90gg
Il contesto

Il problema che risolve

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Crediti inesigibili crescenti

Ogni anno una quota del fatturato si trasforma in crediti mai incassati. Il problema cresce silenziosamente perché non esiste un sistema strutturato per valutare la solvibilità dei clienti prima di concedere termini di pagamento o ampliare il fido disponibile.

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Valutazioni basate su sensazioni

Il rischio creditizio viene valutato a intuito dal commerciale o dall'amministrazione, senza un processo strutturato. Nessuna analisi sistematica del comportamento di pagamento storico, nessuna consultazione di fonti dati esterne, nessuna regola oggettiva di concessione del fido.

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Commerciali che vendono al rischio

I commerciali non hanno visibilità sul profilo di rischio dei clienti a cui vendono. L'obiettivo di fatturato spinge a chiudere contratti anche con clienti problematici, scaricando il rischio sull'area finance che lo scopre solo quando arriva l'insoluto.

Il processo

Come funziona in concreto

01
storage

Raccolta dati interni

Estraiamo dal tuo ERP e dal gestionale lo storico completo dei pagamenti per ogni cliente: date di scadenza, date di pagamento effettivo, importi, note di credito, contestazioni. Integriamo anche i dati ordini, il volume d'acquisto nel tempo e i comportamenti commerciali rilevanti. Questo dataset è la base del modello.

02
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Integrazione dati esterni (Cerved/CRIF)

Per ogni cliente arricchiamo il profilo con dati da Cerved e CRIF: rating creditizio, bilanci storici, protesti, procedure concorsuali, trend settoriale. L'integrazione avviene via API in tempo reale: quando arriva un nuovo cliente, i dati esterni vengono recuperati automaticamente in pochi secondi.

03
settings_suggest

Feature engineering e modello scoring

Costruiamo un set di variabili predittive (days beyond due, frequenza ritardi, volatilità pagamenti, trend settore, indici bilancio) e addestriamo un modello ensemble (XGBoost + Logistic Regression) ottimizzato per la previsione di insolvenza a 90 giorni. Il modello viene validato sul tuo storico per garantire l'accuracy target.

04
hub

Integrazione CRM e workflow fidi

Lo score viene pubblicato nel CRM (Salesforce o HubSpot) e visibile al commerciale prima di ogni trattativa. La concessione del fido segue un workflow automatico: sotto certa soglia di score l'approvazione richiede autorizzazione del CFO. I limiti vengono aggiornati automaticamente quando lo score cambia.

05
notifications_active

Alert automatici su deterioramento

Il sistema monitora continuamente lo score di ogni cliente attivo. Quando un cliente scende di fascia (es. da BASSO a MEDIO) o supera la soglia di attenzione, viene inviato un alert automatico al responsabile crediti e al commerciale di riferimento, con il dettaglio dei fattori che hanno causato il deterioramento.

06
autorenew

Revisione periodica e retraining modello

Ogni trimestre il modello viene riaddestratto sui nuovi dati disponibili, incorporando i casi reali di insolvenza e pagamento regolare avvenuti nel periodo. Il processo di retraining è automatizzato e include una fase di validazione statistica prima della messa in produzione della nuova versione.

Risultati

Dati e impatto misurabile

−45%
Crediti inesigibili
<2min
Scoring completato
87%
Accuracy previsione insolvenza 90gg
+25%
Efficienza gestione fidi

Prima e dopo l'implementazione

MetricaPrimaDopo
Crediti inesigibili/anno € 180k € 42k
Tempo valutazione cliente 3 giorni 10 minuti
Clienti alto rischio non identificati 65% 8%
Fidi concessi correttamente 55% 91%

Contesto di settore

Secondo la Banca d'Italia, le PMI italiane perdono in media il 2,3% del fatturato in crediti inesigibili ogni anno. Per un'azienda con €5M di ricavi, si tratta di €115.000 annui che si potrebbero recuperare con un sistema di scoring strutturato.

Il vantaggio del risk scoring AI rispetto ai sistemi tradizionali è la capacità di combinare segnali deboli interni — come un cliente che inizia a pagare a 65 giorni invece di 45 — con dati macroeconomici di settore per anticipare l'insolvenza con 2-3 mesi di preavviso.

Le aziende che implementano scoring automatizzato riducono il DSO (Days Sales Outstanding) in media del 18% e migliorano il proprio rating bancario grazie a un portafoglio crediti più pulito e documentato.

Modalità

Come possiamo implementarlo

bolt
3–5 settimane

Quick Win

  • Scoring su storico pagamenti interno
  • 3 classi di rischio (Basso/Medio/Alto)
  • Alert email su deterioramento score
  • Report mensile portafoglio crediti
  • Dashboard rischio clienti base
Ideale per

PMI con storico pagamenti digitale e portafoglio fino a 200 clienti attivi che vogliono visibilità immediata.

hub
6–10 settimane

Integrazione Standard

  • Integrazione Cerved + CRIF via API
  • Scoring automatico nuovi clienti
  • Dashboard rischio portafoglio completa
  • Workflow approvazione fidi automatico
  • Integrazione CRM (Salesforce/HubSpot)
  • 3 mesi supporto e ottimizzazione
Ideale per

Aziende con CRM attivo, ERP strutturato e crediti commerciali rilevanti che vogliono automazione completa.

rocket_launch
10–16 settimane

Enterprise

  • Modello custom per settore specifico
  • Stress test portafoglio crediti
  • Integrazione ERP + CRM completa
  • Scoring multi-entità e multi-paese
  • API per sistemi reportistica esterni
  • SLA garantito, supporto dedicato 12 mesi
Ideale per

Aziende con portafoglio crediti complesso, operatività multi-paese e necessità di integrazione con sistemi ERP enterprise.

Ecosistema

Si integra con i tuoi strumenti

verified_user
Cerved
Rating e dati aziendali italiani
credit_score
CRIF
Credit bureau e score creditizio
precision_manufacturing
SAP
ERP enterprise con connettore nativo
database
Oracle
Integrazione ERP Oracle Fusion
cloud
Salesforce
CRM enterprise con score integrato
hub
HubSpot
Score visibile a ogni commerciale
description
Fatture in Cloud
Storico fatture e pagamenti PMI
bar_chart
Excel
Import/export per gestione manuale
Caso concreto

Uno scenario concreto

Settore
Distribuzione Alimentare
Dimensione
200 clienti attivi, Emilia
Situazione iniziale
€ 180k crediti inesigibili/anno

! Il problema

Un distributore alimentare dell'Emilia con 200 clienti attivi tra GDO, ristorazione e ingrosso perdeva ogni anno circa €180.000 in insoluti e note di credito su clienti che avevano già mostrato segnali di difficoltà. I commerciali continuavano a vendere perché nessuno aveva accesso a dati strutturati sul rischio, e l'amministrazione scopriva il problema solo dopo 90-120 giorni dalla scadenza.

L'implementazione

Abbiamo estratto 4 anni di storico pagamenti dal gestionale SAP Business One, integrato l'API Cerved per i rating aziendali e addestrato un modello di scoring calibrato sul settore food distribution. In 6 settimane ogni cliente aveva uno score aggiornato settimanalmente, visibile sia nel gestionale sia nel portale commerciali. Il workflow fidi è stato integrato: richieste di fido sopra €20k con score MEDIO richiedono approvazione del CFO.

Risultati dopo 12 mesi

€32k
Insoluti (da €180k)
−82%
Perdite su crediti
10min
Valutazione nuovo cliente
89%
Accuracy previsione
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