NPL e Data Remediation

Per Data Remediation s’intendono le attività necessarie a popolare e completare i database proprietari, relativi ai portafogli di crediti NPL oggetto di valutazione ed eventuale cessione, soprattutto nel settore bancario.

La qualità del credito è condizionata dalla qualità dei dati, dalla loro attendibilità e dal loro aggiornamento.

Nonostante siano anni che la problematica della gestione NPL è discussa e affrontata, a seguito di numerose cessioni e acquisizioni, resta fondamentale avere un database che contenga informazioni complete e soprattutto aggiornate per una corretta valutazione dei portafogli, senza rischiare grandi deprezzamenti e/o per procedere con un recupero crediti efficace.

La maggior parte degli originator, tra cui molte banche medio-piccole, non è strutturata per svolgere autonomamente l’attività di data remediation.

Anche le linee guida europee, oltre a quelle italiane, hanno rivisto il tema degli NPL ed è risultato che una gestione più accurata è più redditizia rispetto ad una cessione troppo veloce.

Ecco la principale ragione per cui i servicer /outsourcer entrano in gioco nella preziosa e strategica attività di arricchimento e verifica delle informazioni: per dare agli originator, ai main servicer gli strumenti e le soluzioni più efficaci per una valutazione accurata, indipendentemente dal fatto che l’Istituto decida di fare una gestione interna o in outsourcing.

È necessario arricchire e segmentare il Loan Data Tape (LDT), il database che deve contenere i dati relativi ai crediti e ai debitori. Le informazioni di maggiore interesse, per aggiornare le posizioni e le relative garanzie reali e personali, continuano ad essere le informazioni catastali, la verifica della presenza di atti negativi (i protesti e i pregiudizievoli), lo stato delle procedure esecutive e le procedure concorsuali, stima aggiornata del valore.

I servicer, le agenzie di recupero crediti e informazioni commerciali possono diventare protagoniste in questa attività e proporsi in modo competitivo al mercato, se investono in tecnologia per velocizzare e ottimizzare l’attività di Data Remediation.

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