Le banche si trovano spesso di fronte alla difficile decisione se inseguire o meno i debiti. Da un lato vogliono raccogliere quanto più denaro possibile. D'altra parte, non vogliono spendere più soldi di quanto valgano per inseguire i debiti.

Un nuovo metodo sviluppato dai ricercatori dell’Università della California, Berkeley, potrebbe aiutare le banche a prendere questa decisione. Il metodo utilizza un algoritmo di apprendimento automatico per prevedere la probabilità che un mutuatario risulti inadempiente su un prestito e la quantità di denaro che la banca potrebbe recuperare se rincorresse il debito.

I ricercatori hanno testato il metodo su un set di dati di oltre 1 milione di prestiti. Hanno scoperto che era in grado di prevedere default e recuperi con un alto grado di precisione. Ciò suggerisce che le banche potrebbero utilizzare il metodo per migliorare i propri processi decisionali e aumentare la propria redditività.

Il metodo potrebbe essere utilizzato anche da altri istituti di credito, come società di carte di credito e fornitori di prestiti agli studenti. Prevedendo in modo più accurato default e recuperi, questi istituti di credito potrebbero prendere decisioni migliori su quali debiti perseguire e migliorare i propri profitti.

Ecco i punti chiave del nuovo metodo:

* Utilizza un algoritmo di apprendimento automatico per prevedere la probabilità che un mutuatario vada in default su un prestito.

* Considera una serie di fattori, tra cui il punteggio di credito del mutuatario, il rapporto debito/reddito e la cronologia dei pagamenti.

* Prevede la quantità di denaro che la banca probabilmente recupererà se ripagherà il debito.

* È stato testato su un set di dati di oltre 1 milione di prestiti e si è dimostrato estremamente accurato.

* Potrebbe essere utilizzato dalle banche e da altri istituti di credito per migliorare i propri processi decisionali e aumentare la propria redditività.

Vantaggi del nuovo metodo:

* Aiuta le banche a prendere decisioni migliori su quali debiti inseguire.

* Aumenta la precisione delle previsioni di default e recupero.

* Migliora la redditività riducendo il costo di inseguire i crediti inesigibili.

*Può essere utilizzato da altri istituti di credito, come società di carte di credito e fornitori di prestiti agli studenti.

Conclusione:

Il nuovo metodo sviluppato dai ricercatori dell’Università della California, Berkeley, potrebbe aiutare le banche a prendere decisioni migliori su quando inseguire i debiti. Il metodo utilizza un algoritmo di apprendimento automatico per prevedere la probabilità che un mutuatario risulti inadempiente su un prestito e la quantità di denaro che la banca potrebbe recuperare se rincorresse il debito. Il metodo potrebbe essere utilizzato anche da altri istituti di credito, come società di carte di credito e fornitori di prestiti agli studenti.