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.
Il problema che risolve
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.
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.
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.
Come funziona in concreto
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Dati e impatto misurabile
Prima e dopo l'implementazione
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.
Come possiamo implementarlo
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
PMI con storico pagamenti digitale e portafoglio fino a 200 clienti attivi che vogliono visibilità immediata.
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
Aziende con CRM attivo, ERP strutturato e crediti commerciali rilevanti che vogliono automazione completa.
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
Aziende con portafoglio crediti complesso, operatività multi-paese e necessità di integrazione con sistemi ERP enterprise.
Si integra con i tuoi strumenti
Uno scenario concreto
! 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
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