Banca d’Italia ha pubblicato un nuovo studio della collana Mercati, infrastrutture, sistemi di pagamento che analizza il sentiment tramite Large Language Models (LLM – modelli linguistici di grandi dimensioni) per la valutazione del rischio di credito.
L’accettazione dei prestiti bancari concessi a società non finanziarie è da tempo un elemento fondamentale del quadro delle garanzie utilizzato nelle operazioni di politica monetaria dell’Eurosistema.
Per valutare con precisione il valore delle garanzie rappresentate dai prestiti bancari, le banche centrali si avvalgono di tre fonti di valutazione del merito creditizio: le agenzie di rating, i sistemi basati sui rating interni (IRB) gestiti dalle banche e convalidati dall’autorità di vigilanza competente e il sistema interno di valutazione del merito creditizio (ICAS) sviluppato dalle stesse banche centrali nazionali.
L’ICAS di Banca d’Italia si compone di due elementi: un modello di rating statistico, che valuta le informazioni ricavate dai bilanci e dalla Centrale dei Crediti per stimare la probabilità di default (PD) a un anno dell’impresa e un processo di valutazione da parte di esperti condotto da analisti finanziari.
Questa combinazione fornisce un rating aziendale completo. Il giudizio degli esperti su ciascuna impresa prende in considerazione diversi tipi di dati, comprese le informazioni qualitative disponibili online, quali notizie di stampa, interviste, recensioni e siti web aziendali. Tuttavia, al momento non è disponibile un’analisi strutturata delle informazioni qualitative.
In tale contesto, i recenti sviluppi delle tecniche di elaborazione del linguaggio naturale hanno ampliato le possibilità di incorporare dati testuali non strutturati nelle analisi di tipo quantitativo.
Nello studio in oggetto vengono impiegati modelli linguistici di grandi dimensioni per elaborare indicatori di sentiment creditizio a partire da notizie di carattere finanziario estratte dalla banca dati Dow Jones Factiva.
Gli indicatori così ottenuti vengono poi integrati nel sistema di valutazione del merito creditizio di Banca d’Italia, che rientra nel quadro di riferimento dell’Eurosistema per la valutazione della qualità creditizia.
I risultati dell’analisi evidenziano come l’analisi del sentiment mediante LLM consenta di migliorare la capacità di discriminare tra imprese solvibili e imprese insolventi, confermando l’efficacia di questo approccio nell’integrare informazioni testuali non strutturate nei processi di valutazione del rischio di credito.
