Oltre il 90% delle imprese italiane rientra nella definizione di PMI e contribuisce in modo decisivo al valore aggiunto nazionale. Nonostante questo ruolo centrale, l’accesso al credito rimane uno dei principali freni alla crescita, con tempi di risposta spesso lunghi e requisiti stringenti che penalizzano soprattutto le micro e piccole imprese. Per questo motivo nuovi operatori si sono affacciati sul mercato con risultati tutt’altro che trascurabili.

PMI e accesso al credito: innovazione e fintech indispensabili per supportare la crescita

In Italia il credito alle micro e piccole imprese è un indicatore dello stato di salute del sistema economico. Quando il credito rallenta, rallentano investimenti, occupazione e capacità di competere sui mercati internazionali.

Negli ultimi anni, a causa di una maggiore prudenza da parte degli intermediari finanziari tradizionali e dell’aumento dei tassi di interesse, molte PMI si sono trovate intrappolate in un paradosso: essere aziende operative, con flussi di cassa reali, ma giudicate “non bancabili” in base ai criteri standard classici. A essere penalizzate sono soprattutto imprese giovani, innovative e con cicli di cassa non lineari. E così realtà sane, con piani di crescita concreti, possono aver incontrato difficoltà a trovare finanziamenti.

Una situazione che ha aperto opportunità per quelle fintech che hanno saputo diventare un interlocutore per questo tipo di aziende. È in questo spazio che si è inserita Banca AideXa che in soli quattro anni ha superato 1 miliardo di euro di finanziamenti erogati a micro e piccole imprese. Stiamo parlando di circa 200 mila aziende con 1,5 milioni di euro di fatturato, 9 dipendenti e un ticket medio di 160 mila euro.

Fra gli elementi distintivi di Banca AideXa c’è, fin dalla sua fondazione, una forte spinta all’innovazione tecnologica. Un modello che ha ridefinito il rapporto tra banca e imprese, riducendo i tempi delle erogazioni e favorendo un accesso più equo al credito.

Con Marzio Pividori, CEO di Banca AideXa, abbiamo approfondito le caratteristiche del modello e cercato di comprendere il ruolo che le fintech possono avere e stanno avendo nel settore del credito in Italia e in Europa.

Banca AideXa utilizza open banking e intelligenza artificiale per il proprio modello di credit scoring, superando l’affidamento sulla base delle centrali rischi tradizionali. In che odo questi elementi affinano l’analisi del merito creditizio e con quali effetti?

In AideXa abbiamo costruito il nostro modello di credit scoring partendo da un presupposto molto semplice: le micro e piccole imprese non possono essere valutate solo attraverso una fotografia statica e spesso parziale, come quella offerta dalle sole centrali rischi tradizionali.

L’integrazione dell’open banking e dell’intelligenza artificiale ci consente di analizzare il merito creditizio in modo più profondo, dinamico e aderente alla realtà operativa delle imprese. Attraverso l’open banking accediamo, previo consenso del cliente, ai dati dei conti correnti aziendali, che ci permettono di osservare in tempo reale l’andamento dei flussi di cassa, la regolarità degli incassi e dei pagamenti, la stagionalità del business e la capacità di generare liquidità.

L’intelligenza artificiale, applicata a questi dati, ci consente di individuare pattern, comportamenti e segnali che non emergerebbero da un’analisi tradizionale basata esclusivamente su bilanci storici o segnalazioni di rischio. In questo modo siamo in grado di distinguere meglio tra situazioni di rischio strutturale e difficoltà temporanee, tipiche di molte micro imprese sane ma penalizzate da modelli di valutazione standard.

Gli effetti concreti sono molteplici: una valutazione più accurata e predittiva del rischio, tempi di risposta significativamente più rapidi e, soprattutto, una maggiore capacità di concedere credito a imprese meritevoli che spesso risultano sottovalutate dai sistemi tradizionali. Questo approccio ci permette di coniugare una gestione prudente del rischio con la nostra missione principale: sostenere la crescita dell’economia reale e delle micro e piccole imprese italiane, offrendo loro accesso al credito in modo semplice, veloce e trasparente.

Quasi un terzo delle vostre richieste di finanziamento viene approvato automaticamente dal sistema. Una percentuale molto alta. Quali criteri definiscono l’idoneità per l’approvazione automatica e quali sono stati (se ci sono stati) gli errori che l’intelligenza artificiale ha commesso nelle prime fasi di utilizzo e addestramento?

Vorrei iniziare questa risposta specificando un fatto: preferisco parlare di semi-automatico, perché anche se il nostro sistema ha una forte autonomia, voluta da noi, ci sono sempre interventi mirati di un nostro analista per quanto riguarda i controlli di adeguata verifica e anche al livello creditizio a corredo delle analisi fatte dei nostri “motori” decisionali.

Il fatto che oggi circa una richiesta su tre venga approvata semi-automaticamente non è il risultato di un approccio più permissivo, ma di un processo di selezione e di analisi molto rigoroso a monte. L’approvazione semi-automatica riguarda esclusivamente le posizioni che rientrano in profili di rischio chiaramente definiti e che presentano indicatori coerenti e stabili su tutte le principali dimensioni di valutazione. Questo processo è stato pensato e sviluppato dai nostri esperti di data science e di rischio ed è soggetto a miglioramenti continuativi.

In particolare, l’idoneità per l’approvazione semi-automatica si basa sulla combinazione di diversi fattori: la qualità e la continuità dei flussi di cassa rilevati tramite open banking, la coerenza tra i dati transazionali e le informazioni economico-finanziarie disponibili, l’assenza di segnali di stress strutturale e un profilo di comportamento finanziario regolare nel tempo. Quando questi elementi convergono in modo chiaro, il sistema è in grado di assumere una decisione in autonomia con un elevato livello di affidabilità.

Come ogni modello basato su intelligenza artificiale, anche il nostro ha attraversato una fase iniziale di apprendimento. Nelle prime fasi, gli “errori” non sono stati tanto legati a decisioni errate in senso stretto, quanto a una naturale tendenza alla prudenza: il sistema tendeva a scartare alcune imprese che, pur essendo sane, presentavano caratteristiche meno standardizzate, tipiche delle micro imprese italiane, come una forte stagionalità o flussi irregolari ma fisiologici.

L’intervento umano, il continuo confronto con l’esperienza del credit risk management e l’arricchimento progressivo dei dataset ci hanno permesso di affinare i modelli, migliorandone la capacità di distinguere tra variabilità operativa e reale rischio creditizio. Oggi l’intelligenza artificiale non sostituisce il giudizio umano, ma lo supporta e lo rende più efficiente, consentendoci di prendere decisioni più rapide, più coerenti e più eque per le imprese che presentano un reale merito creditizio. In AideXa teniamo alla presenza umana, siamo tech ma le decisioni sono sempre guidate dalle persone.

Questo equilibrio tra automazione e controllo umano è per noi un elemento chiave: ci consente di scalare il modello mantenendo elevati standard di qualità del credito e una gestione del rischio pienamente in linea con il nostro ruolo di banca.

A break-even dopo soli quattro anni, siete riusciti a investire in innovazione senza compromettere la sostenibilità finanziaria. Un risultato tutt’altro che scontato per una startup. Quali scelte vi hanno fatto ottenere questo risultato e quali suggerimenti può dare a startup italiane ed europee che stanno cercando il giusto equilibrio per crescere con successo?

Raggiungere il break-even in quattro anni non è stato il risultato di una singola scelta, ma della combinazione di alcune decisioni strategiche molto chiare fin dall’inizio. La prima è stata quella di costruire AideXa come una banca specializzata, con un focus preciso sulle micro e piccole imprese, evitando dispersioni su segmenti o prodotti che non fossero coerenti con il nostro posizionamento. Questo ci ha permesso di concentrare gli investimenti in innovazione su processi e tecnologie che avevano un impatto diretto ed immediato sulla qualità del credito e sull’efficienza operativa.

Un secondo elemento chiave è stato l’approccio all’innovazione: per noi tecnologia e sostenibilità economica non sono mai stati obiettivi in contrapposizione. Abbiamo investito in open banking, intelligenza artificiale e automazione con una logica molto pragmatica, orientata a ridurre i costi strutturali, velocizzare i processi decisionali e migliorare l’esperienza delle imprese clienti. Ogni investimento tecnologico è stato valutato anche in base alla sua capacità di generare efficienza e di sostenere la scalabilità del modello nel medio periodo.

Il terzo fattore determinante è stata un’attenzione alla struttura dei costi. In una startup, e ancor più in una banca, è essenziale adottare una gestione “da buon padre di famiglia” dei costi fissi, mantenendoli il più possibile flessibili e proporzionati alla fase di crescita. Questo significa fare scelte molto selettive su assunzioni, fornitori e investimenti ricorrenti, evitando di appesantire la struttura prima che il modello di business abbia dimostrato pienamente la propria sostenibilità. Questa disciplina ci ha permesso di continuare a investire in innovazione senza compromettere l’equilibrio economico-finanziario.

Quarto elemento chiave: la qualità dei profili selezionati. Le persone fanno davvero la differenza: competenza, energia, motivazione e voglia di contribuire a costruire qualcosa di unico sono ciò che permette di trasformare idee innovative in risultati concreti. Investire su team di alto livello è stato determinante per raggiungere obiettivi ambiziosi in tempi rapidi.

Per quanto riguarda i suggerimenti alle startup italiane ed europee, il primo è quello di definire con grande chiarezza il problema che si vuole risolvere e il valore concreto che si porta al mercato. L’innovazione funziona davvero quando è al servizio di un bisogno reale e misurabile. Il secondo è di costruire modelli di crescita sostenibili fin dall’inizio, evitando di rinviare troppo a lungo il tema della redditività. Infine, è fondamentale investire nelle persone e nella qualità della governance: tecnologia, capitale e crescita possono accelerare molto, ma senza una struttura solida e una disciplina sui costi rischiano di non essere sostenibili nel tempo.

In un contesto come quello europeo, crediamo che la capacità di coniugare innovazione, disciplina finanziaria e impatto sull’economia reale sia la chiave per costruire non solo startup di successo, ma istituzioni durature.

Recentemente abbiamo assistito a una serie di fallimenti nel settore fintech europeo. Che idea si è fatto in merito?

I recenti fallimenti nel settore fintech europeo sono un segnale importante che va letto con attenzione e senza semplificazioni. A mio avviso non indicano un fallimento del fintech come modello, ma piuttosto la fine di una fase in cui la crescita e l’innovazione sono state talvolta privilegiate rispetto alla sostenibilità economica e alla solidità dei modelli di business.

In molti casi si è trattato di realtà che hanno costruito proposte di valore interessanti dal punto di vista tecnologico, ma che faticavano a dimostrare una chiara capacità di generare redditività nel medio periodo, soprattutto in un contesto macroeconomico cambiato, con tassi di interesse più elevati e una maggiore attenzione al costo del capitale. Quando le condizioni di mercato si fanno più selettive, i modelli meno robusti tendono inevitabilmente a emergere come tali.

Credo inoltre che in Europa il fintech abbia dovuto confrontarsi con un quadro regolamentare giustamente rigoroso, che richiede capitale, governance e controllo dei rischi adeguati. Questo può rallentare alcune iniziative, ma rappresenta anche una tutela per il sistema e per i clienti finali. In questo senso, la distinzione tra fintech e banca è destinata a diventare sempre meno netta: l’innovazione non può prescindere da solidità patrimoniale, disciplina finanziaria e gestione prudente del rischio.

La nostra esperienza in AideXa dimostra che è possibile coniugare innovazione tecnologica e sostenibilità, se l’innovazione è messa al servizio di un modello chiaro e di un bisogno reale del mercato. I casi di difficoltà che stiamo osservando non sono quindi un freno all’innovazione, ma piuttosto un passaggio di maturazione del settore, che porterà a modelli più solidi, responsabili e orientati al lungo periodo.

Come vede il futuro del fintech in ambito creditizio?

Il futuro del fintech in ambito creditizio lo vedo estremamente promettente, ma profondamente legato alla capacità di coniugare innovazione tecnologica con solidità finanziaria e gestione del rischio. Le tecnologie digitali, l’open banking, l’intelligenza artificiale e l’analisi dei dati stanno trasformando il modo in cui le imprese accedono al credito: velocizzano i processi, rendono le valutazioni più precise e permettono di offrire soluzioni personalizzate anche alle micro e piccole imprese, tradizionalmente meno servite dal sistema bancario.

Credo che il fintech diventerà sempre più un partner complementare alle banche, non un’alternativa pura: le istituzioni che sapranno integrare tecnologia e governance, innovazione e prudenza, saranno quelle capaci di creare valore reale per le imprese e per l’economia.

In questo contesto, AideXa si colloca in una posizione unica: siamo una banca che nasce digitale, che ha integrato sin dall’inizio AI e open banking nel modello di business e operativo, partendo dal credito con la volontà di estenderlo ai principali processi aziendali e che continua a investire in innovazione senza compromettere la sostenibilità finanziaria. Guardiamo al futuro con grande ottimismo, convinti che il fintech, se guidato con disciplina e attenzione ai bisogni reali delle imprese, rappresenti una straordinaria opportunità per ampliare l’accesso al credito e sostenere concretamente la crescita dell’economia reale.