Con il working paper n. 94 della collana Mercati, infrastrutture, sistemi di pagamento, la Banca d’Italia ha pubblicato uno studio che analizza le metodologie di valutazione del merito di credito delle grandi imprese non finanziarie.
Gli Autori esaminano alcune agenzie esterne di valutazione del merito di credito (o, nel loro acronimo inglese, ECAI), i sistemi basati sui rating interni delle banche (o, nel loro acronimo inglese, IRB), i sistemi interni di valutazione creditizia delle banche centrali (o, nel loro acronimo inglese, ICAS) e le agenzie italiane Cerved e CRIF.
Lo studio ricorda che dal 2026 il quadro dell’Eurosistema per la valutazione della qualità creditizia (o, nel suo acronimo inglese, ECAF) include la componente statistica degli ICAS fra le fonti utilizzate per le piccole e medie imprese, continuando a richiedere un rating completo per le grandi imprese, sulle quali si concentrerà perciò progressivamente la valutazione esperta degli ICAS. Per sostenerne la specializzazione per dimensione d’impresa, gli Autori raffrontano le metodologie delle diverse fonti di rating, al fine di individuarne le migliori prassi e gli sviluppi recenti.
Lo studio rileva anzitutto che la nozione di grande impresa, le finalità del rating e i requisiti regolamentari variano fra i sistemi, concorrendo a differenziarne le metodologie. Per le ECAI, che valutano soprattutto emittenti di titoli ampiamente negoziati, la nozione resta implicita nel mandato, mentre le banche adottano soglie di fatturato proprie e gli ICAS applicano la Raccomandazione 2003/361/CE, destinata a essere sostituita dai criteri della Direttiva 2013/34/UE, come modificata dalla direttiva delegata (UE) 2023/2775. Diversamente dalle ECAI, che ricorrono prevalentemente a metodi qualitativi, ICAS, IRB e Cerved combinano valutazioni quantitative e qualitative.
Con riguardo alle basi informative, gli Autori segnalano che il bilancio costituisce la fonte primaria di tutti i sistemi, che vi affiancano indicatori macroeconomici e, nel caso di ECAI, ICAS e IRB, dati non finanziari relativi a governance, assetti proprietari, posizionamento competitivo e strategia. Tutti i sistemi integrano inoltre l’informazione finanziaria con elementi qualitativi raccolti presso le imprese, attraverso i colloqui con il management condotti dalle ECAI, la relazione continuativa delle banche con la clientela e, in alcuni ICAS, interviste strutturate.
Secondo gli Autori, tutti i sistemi adottano metodologie settoriali e, per le imprese appartenenti a un gruppo, valutano l’intensità del legame con la capogruppo, attribuendo di regola alla controllata un rating non superiore a quello di quest’ultima. Gli analisti incaricati della valutazione esperta possono correggere l’esito del modello (c.d. “override”) quando la metodologia ordinaria non coglie fattori rilevanti, per lo più con il vaglio di un comitato di rating. La sorveglianza comprende l’aggiornamento dei dati finanziari, di norma trimestrale per le grandi imprese, nonché il monitoraggio di segnali qualitativi.
Gli Autori riscontrano differenze soprattutto nell’integrazione dei fattori ESG, che avviene prevalentemente nelle componenti qualitative anziché nei modelli statistici e, per i rischi climatici, in modo più sistematico negli ICAS, a seguito degli standard minimi introdotti dalla BCE nell’ECAF. Quanto all’intelligenza artificiale, lo studio rileva che “le tecniche basate sull’IA sono impiegate principalmente in funzioni di supporto” (“AI-based techniques are primarily used in supporting functions”), anche per i limiti di spiegabilità dei modelli e per i vincoli regolamentari, compresi quelli del Regolamento (UE) 2024/1689, che può far rientrare le applicazioni di rating fra i sistemi di IA ad alto rischio.
Gli Autori concludono che le differenze riflettono in larga parte finalità, mandati e vincoli regolamentari di ciascun sistema, pur emergendo caratteristiche comuni nella combinazione di dati finanziari e fattori qualitativi, nell’analisi settoriale, nella valutazione dei legami di gruppo, nei colloqui con le imprese, nelle procedure di correzione e negli strumenti di monitoraggio. A giudizio degli Autori, “tali caratteristiche rappresentano un insieme di migliori prassi per il settore del rating” (“these features represent a set of best practices for the rating industry”). Lo studio segnala infine che l’integrazione dei fattori ESG, pur variando fra i sistemi, si rafforza in linea con gli sviluppi regolamentari.
