In una blockchain, il token conferisce un diritto di proprietà a un determinato soggetto. Una opportunità promettente per i mercati finanziari…
https://www.blockchain4innovation.it/esperti/tokenizzazione-degli-asset-scenari-e-sfide/
As the cryptocurrency market cap stands at a staggering $2.53 trillion, it is no more just another alternative financial system…
L’iniziativa di Finriskalert.it “Il termometro dei mercati finanziari” vuole presentare un indicatore settimanale sul grado di turbolenza/tensione dei mercati finanziari, con particolare attenzione all’Italia.
Significato degli indicatori
I colori sono assegnati in un’ottica VaR: se il valore riportato è superiore (inferiore) al quantile al 15%, il colore utilizzato è l’arancione. Se il valore riportato è superiore (inferiore) al quantile al 5% il colore utilizzato è il rosso. La banda (verso l’alto o verso il basso) viene selezionata, a seconda dell’indicatore, nella direzione dell’instabilità del mercato. I quantili vengono ricostruiti prendendo la serie storica di un anno di osservazioni: ad esempio, un valore in una casella rossa significa che appartiene al 5% dei valori meno positivi riscontrati nell’ultimo anno. Per le prime tre voci della sezione “Politica Monetaria”, le bande per definire il colore sono simmetriche (valori in positivo e in negativo). I dati riportati provengono dal database Thomson Reuters. Infine, la tendenza mostra la dinamica in atto e viene rappresentata dalle frecce: ↑,↓, ↔ indicano rispettivamente miglioramento, peggioramento, stabilità rispetto alla rilevazione precedente.
Disclaimer: Le informazioni contenute in questa pagina sono esclusivamente a scopo informativo e per uso personale. Le informazioni possono essere modificate da finriskalert.it in qualsiasi momento e senza preavviso. Finriskalert.it non può fornire alcuna garanzia in merito all’affidabilità, completezza, esattezza ed attualità dei dati riportati e, pertanto, non assume alcuna responsabilità per qualsiasi danno legato all’uso, proprio o improprio delle informazioni contenute in questa pagina. I contenuti presenti in questa pagina non devono in alcun modo essere intesi come consigli finanziari, economici, giuridici, fiscali o di altra natura e nessuna decisione d’investimento o qualsiasi altra decisione deve essere presa unicamente sulla base di questi dati.
I vasti cambiamenti degli ultimi due anni hanno reso meno rilevanti gran parte dei dati storici ufficiali delle imprese, tradizionalmente forniti dai credit bureau. E questo sia che si valuti il merito di credito, il rischio di abbandono (churn risk) o che si debbano segmentare i clienti, ad esempio in funzione del loro potenziale futuro.
È intuitivo che dopo due anni di pandemia l’analisi dei dati contabili su base storica (tipica dei modelli di credit scoring d’impostazione tradizionale) non si presti a facili generalizzazioni. Troppi cambiamenti strutturali.
Basta pensare che da aprile 2020 a settembre 2021 lo Stato ha concesso alle imprese italiane oltre 200 miliardi di prestiti garantiti al 90%-100%. Questo (relativamente) facile accesso al credito ha permesso a molte imprese di sopravvivere: ossigeno puro, che ha consentito una lunga apnea all’economia italiana colpita dalla pandemia. Il problema è che l’effetto dell’ossigeno puro consiste nell’allungare abnormalmente le apnee, che risultano sostanzialmente “dopate”. E quando l’effetto dell’ossigeno termina, arrivano le contrazioni diaframmatiche: la magia dell’apnea “drogata dall’ossigeno” finisce lì, tra gli spasmi addominali. Per le PMI italiane le prime contrazioni diaframmatiche si avvertiranno verosimilmente a inizio 2022. Ora, alcune aziende si sono riprese, altre saranno in seria difficoltà, senza ossigeno e senza manco l’aria: considerate che secondo Istat il 45% delle aziende italiane era a rischio già a fine 2020 – si veda la Figura 1 – e ora siamo a fine 2021.
Fonte dati: Istat, “Rapporto sulla competitività dei settori produttivi” 2021.
Per un intermediario finanziario, distinguere tempestivamente le imprese in buona salute finanziaria dalle altre è dunque essenziale. Discorso analogo si applica agli individui.
Ora, i dati transazionali (o transactional data) possono essere di grande aiuto in questo senso. Provengono dai conti correnti, quindi si tratta di dati onnipresenti e abbondanti (chi non ha un c/c?), che forniscono informazioni puntuali sulla tipologia e la dinamica dei flussi di cassa e dei saldi. Non mentono, se opportunamente masticati e digeriti: per ottenere informazioni salienti sulla salute finanziaria del titolare del conto occorre istruire una macchina a fare più o meno quello che fa un Sapiens se gli viene chiesto di dare un’occhiata a un storico di un c/c. Cioè leggere attentamente ed interpretare i dati, evidenziando “pattern”, elementi strutturali e situazioni tipiche, o atipiche. Gli algoritmi di Machine Learning funzionano diversamente dal cervello umano, ma proprio come accade ai Sapiens, ce la fanno, e riescono a delineare lo stato di salute finanziaria del c/c sfruttando la capacità interpretativa di tecniche di Unsupervised Machine Learning, Sequence Labeling e Anomaly Detection. Va anche detto che i dati transazionali possono essere utilmente aggregati ad altre fonti di dati (ad esempio, open data, o altre banche dati interne) utilizzando metodi Bayesiani, perfetti a tal fine. Il risultato è un quadro d’insieme efficace per rivelare lo stato di salute finanziaria di un soggetto – si veda l’esempio della Figura 2.
I transactional data, oltre a dare informazioni tempestive per svelare lo stato di salute finanziaria di un’impresa (o individuo), consentono individuare rischi di filiera e di sistema. La Network Analysis, utilizzata “cum grano salis”, dà una grossa mano in tal senso, evidenziando i fenomeni di percolazione del rischio nel tessuto economico di un’area o un settore. Infatti, dai dati transazionali emerge chi-paga-chi: la catena di dipendenze nei flussi di cassa che descrive il fluire del denaro tra clienti e fornitori, a cascata. Questa rete di relazioni tra imprese fatta di pagamenti tra A e B, con importi, segni, date e causali, è la materia prima dalla quale si possono trarre informazioni preziosissime. Utilizzando la Network Analysis si possono cogliere queste informazioni. La Figura 3 rappresenta la filiera produttiva (la chiameremo “Filiera X”): ogni puntino è un’impresa, piccola o grande, collegata alle altre da linee che rappresentano i flussi di denaro (e, su un’altro piano, di beni e servizi). Per un intermediario finanziario che eroga servizi finanziari a queste imprese, emerge un quadro sistematico. I punti rossi rappresentano aziende che costituiscono “snodi” critici all’interno di una rete d’imprese. Con strumenti di questo tipo si possono prevenire situazioni di stress finanziario e rischio sistemico, anziché gestirle a posteriori.
Da non trascurare infine un fatto: i transactional data sono nettamente più economici dei dati dei bureau creditizi. Grazie a PSD2 è relativamente semplice accedere a servizi di data aggregation e, dietro consenso del cliente, ottenere i dati dei suoi rapporti bancari, ricostruendo il quadro d’insieme.
In definitiva, i transactional data non sostituiscono né i dati, né i modelli tradizionali di credit scoring e di segmentazione della clientela, bensì si affiancano ad essi. Essi forniscono segnali più abbondanti e a più alta frequenza rispetto ai dati derivanti dalla contabilità ufficiale, quindi possono costiture variabili aggiuntive con cui arricchire i credit model tradizionali, oltre a fornire valutazione tempestive dei clienti – ad esempio valutazioni prventive di affidabilità.
E questo è importante, nell’epoca dei servizi fruibili sempre e istantaneamente, ovunque, in modalità multi-canale.
Fino al 29 ottobre sarà possibile presentare progetti innovativi nel settore FinTech per Milano Hub, il centro di innovazione realizzato dalla Banca d’Italia per sostenere l’evoluzione digitale del mercato finanziario…
October is the European cyber security month. As cyber attacks are a continuing risk for insurers, …
https://www.eiopa.europa.eu/media/feature-article/cyber-risks-what-impact-insurance-industry_en
Payments processor Strike has announced the launch of a new feature that will allow users to convert their paychecks to bitcoin…
https://www.newsbtc.com/news/bitcoin/strike-convert-salaries-to-bitcoin/
Since the first meteoric rise of Bitcoin in 2017, asset managers and investment firms have looked to seize the opportunity in the growing space, attempting to bring the cryptocurrency to Wall Street…
https://www.newsbtc.com/news/bitcoin/bitcoin-etf-receives-approval-from-sec/
L’iniziativa di Finriskalert.it “Il termometro dei mercati finanziari” vuole presentare un indicatore settimanale sul grado di turbolenza/tensione dei mercati finanziari, con particolare attenzione all’Italia.
Significato degli indicatori
I colori sono assegnati in un’ottica VaR: se il valore riportato è superiore (inferiore) al quantile al 15%, il colore utilizzato è l’arancione. Se il valore riportato è superiore (inferiore) al quantile al 5% il colore utilizzato è il rosso. La banda (verso l’alto o verso il basso) viene selezionata, a seconda dell’indicatore, nella direzione dell’instabilità del mercato. I quantili vengono ricostruiti prendendo la serie storica di un anno di osservazioni: ad esempio, un valore in una casella rossa significa che appartiene al 5% dei valori meno positivi riscontrati nell’ultimo anno. Per le prime tre voci della sezione “Politica Monetaria”, le bande per definire il colore sono simmetriche (valori in positivo e in negativo). I dati riportati provengono dal database Thomson Reuters. Infine, la tendenza mostra la dinamica in atto e viene rappresentata dalle frecce: ↑,↓, ↔ indicano rispettivamente miglioramento, peggioramento, stabilità rispetto alla rilevazione precedente.
Disclaimer: Le informazioni contenute in questa pagina sono esclusivamente a scopo informativo e per uso personale. Le informazioni possono essere modificate da finriskalert.it in qualsiasi momento e senza preavviso. Finriskalert.it non può fornire alcuna garanzia in merito all’affidabilità, completezza, esattezza ed attualità dei dati riportati e, pertanto, non assume alcuna responsabilità per qualsiasi danno legato all’uso, proprio o improprio delle informazioni contenute in questa pagina. I contenuti presenti in questa pagina non devono in alcun modo essere intesi come consigli finanziari, economici, giuridici, fiscali o di altra natura e nessuna decisione d’investimento o qualsiasi altra decisione deve essere presa unicamente sulla base di questi dati.
Last 20 July 2021, the General Secretary of IVASS presented to the Commission an updated on the data related to the dormant life assurance policies: the Italian regulator has already “awakened” 271,000 contracts (including those of foreign undertakings operating in Italy), amounting to 4.8 billion euros; other 72.8 million euros are being paid to the Dormant Accounts Fund. On top of that, during the last survey launched at the end of 2020, further 22.8 million of fiscal codes have been analysed, showing additional 332,655 deaths the undertakings were not aware of: the final outcomes of this survey will be ready just after the summer break.
Dormant life assurance policies are those not yet collected by the beneficiaries that lie dormant at insurance undertakings, until they become time barred. Their rights are barred after 10 years from the event (death or maturity), when the corresponding benefits are paid to the Dormant Accounts Fund. Dormant policies can be either contingent on death, if beneficiaries do not cash in the benefits because they may not be aware of the policy itself, or saving policies not collected upon maturity for any reason. The main causes are the shortcomings embedded in the procedures to check the deaths of insureds and identifying their beneficiaries and the widespread use of generic formulations to indicate the beneficiaries.
During the last years, IVASS put great energy to reduce this phenomenon and built up a dedicated section on its website, both providing hints to the consumers and collecting all the outcomes of the investigations and actions which have been carried out so far (https://www.ivass.it/consumatori/azioni-tutela/polizze-dormienti/index.html). Let us start with facts and figures, before examining the initiatives taken by the supervisor on the legislative side.
Everything started in 2017, when, after a first survey, the regulator found out that a huge number of policies amounting to roughly 4 billion euros were lying dormant at insurance undertakings: if on one side the companies had difficulties in ascertain the deaths of individuals without a national register, on the other they didn’t show any particular initiative to overcome the problem (for instance by crossing their data with those of the bank distribution channels). To make up for that, IVASS set up a collaboration with the Italian Internal Revenue Service, the Revenue Agency (Agenzia delle Entrate), creating the national largest database for deaths, waiting for the completion of the national registry of the residents (Anagrafe Nazionale della Popolazione Residente): the fiscal codes of the dormant policies were matched to the tax codes stored in the tax-payers database.
A first investigation was launched in January 2018, analysing the policies expired in the period 2011-2016 and a second wave, dated September 2019, extended the perimeter to calendar year 2017. A third survey covered policies issued by foreign undertakings operating in Italy in the same period. As a result of these three campaigns, about 271,000 contracts amounting to 4.8 billion euros were “awakened”. At the end of 2020 IVASS started a new survey, covering accident insurances too, whose results will be available after the summer break: 22.8 million of fiscal codes have been analysed, showing other 332,655 deaths the undertakings were not aware of.
To address the root of the problem, the Italian Regulator worked hard on the legislative point of view as well. Following a proposal from IVASS, a new law was issued in December 2018, compelling every insurance company operating in Italy with the obligation of checking if its insured were still alive at the end of each solar year. In case they were not, the undertaking should pay the beneficiary and inform the Regulator by the next 31st March.
IVASS has also issued some guidelines, requiring the undertakings to both improve their processes for ascertaining the deaths and identifying the beneficiaries and make available on their website a contact point in charge of responding to enquiries from possible beneficiaries on the existence of life dormant policies. Finally, with the regulation 41/2018, the Italian Supervisor ruled how to fill in a policy with respect to the designation of the beneficiary, making clear that a generic formulation results into a harder liquidation and providing the possibility of indicating a third party the undertaking can refer to when the insured event occurs. The contact details of both the beneficiary and the third party must be tracked in the home insurance. The insurance companies are also forced to inform the beneficiary about the policy being time barred and its consequences.
Reference:
Commissione Parlamentare di inchiesta sul sistema bancario e finanziario – Audizione del segretario generale dell’IVASS Stefano de Polis “Le polizze dormienti” – Roma, 20 Luglio 2021
