AI e credito bancario: perché il vantaggio dei leader può ridursi

Una nuova tecnologia rafforza le imprese dominanti oppure permette ai concorrenti di recuperare terreno? Una banca deve scegliere chi finanziare mentre la risposta è ancora incerta.

Il Working Paper BCE n. 3302, Headwind or tailwind? How banks interpret borrowers’ AI exposure, pubblicato il 19 ottobre 2026, studia come i finanziatori hanno rivisto i propri giudizi sulle imprese con l’ascesa dell’intelligenza artificiale generativa.

Perché le banche guardano oltre il bilancio

Un bilancio descrive risultati già ottenuti. Chi concede un prestito deve valutare anche la capacità dell’azienda di restituirlo in futuro: un’attività redditizia oggi può trovarsi in difficoltà se cambia la concorrenza.

Fra gli strumenti utilizzati c’è la probabilità di default, abbreviata in PD: la probabilità stimata che un debitore entri in una situazione di inadempienza. Nei dati del paper, l’orizzonte considerato è di un anno.

Ogni banca assegna la propria stima, che può differire da quella di altri istituti per la stessa impresa. Questi giudizi contribuiscono alle decisioni sui finanziamenti, agli importi disponibili e alle condizioni applicate.

L’arrivo dell’AI aggiunge un’incognita. Per il finanziatore conta capire se l’impresa potrà migliorare i propri servizi e ridurre i costi oppure se i concorrenti riusciranno a fare altrettanto, erodendo il suo vantaggio.

La ricerca su quattro economie europee

Gli autori esaminano imprese non finanziarie e non quotate di Germania, Francia, Italia e Spagna, dal primo trimestre del 2021 all’ultimo del 2024. Incrociano AnaCredit, il registro del credito del Sistema europeo di banche centrali, con i bilanci aziendali raccolti nella banca dati Orbis.

Il periodo comprende gli anni precedenti e successivi al lancio pubblico di ChatGPT, alla fine del 2022. L’analisi segue le valutazioni dei finanziatori e confronta imprese con caratteristiche diverse, tenendo conto anche delle condizioni delle banche e delle economie nazionali.

L’esposizione all’AI viene misurata soprattutto attraverso le attività e le mansioni presenti nei diversi settori. L’attenzione pubblica verso la tecnologia è invece ricostruita con le ricerche su Google e le consultazioni di pagine Wikipedia dedicate all’AI e a ChatGPT.

Esposizione e utilizzo effettivo sono due cose diverse: un settore può essere molto interessato dalle possibilità dell’AI senza che ogni sua impresa abbia già adottato quegli strumenti.

Nei settori più esposti il rischio stimato diminuisce

La stima principale associa a un aumento dell’attenzione pubblica all’AI una riduzione relativa di circa il 5% della probabilità di default stimata per le imprese dei settori classificati come più esposti, rispetto alle altre.

Il confronto usa un aumento dell’attenzione pari a una deviazione standard, una misura di quanto l’indicatore varia nel campione. Lo stesso incremento vale per le stime sui leader e sul credito.

Il 5% è quindi una variazione proporzionale del rischio stimato, non una diminuzione di cinque punti percentuali.

Le banche sembrano leggere l’esposizione all’AI come un’opportunità economica: attività meno costose, servizi migliori e nuove possibilità di sviluppo. Sono però prospettive incorporate nelle loro valutazioni; l’effettivo miglioramento della produttività resta da misurare.

L’ottimismo non è uniforme. La revisione favorevole è più marcata negli istituti che avevano già una maggiore specializzazione nel settore dell’impresa finanziata.

I concorrenti recuperano parte dello svantaggio

Dentro i settori più esposti emerge un risultato diverso: i leader perdono parte del vantaggio relativo che le banche attribuivano loro.

Per identificarli, gli autori ordinano le imprese in base al fatturato medio del 2019–2021, prima di ChatGPT. Il confronto avviene all’interno di mercati definiti dallo stesso Paese e da una classificazione settoriale dettagliata.

Nel confronto con i mercati meno esposti all’AI, il rapporto fra il rischio stimato del leader e quello del concorrente più piccolo aumenta di circa l’8%, per l’incremento standardizzato dell’attenzione descritto sopra.

Anche i leader possono beneficiare di valutazioni migliori in assoluto, mentre si riduce il loro vantaggio sui concorrenti.

Una banca, in un esempio ipotetico, può migliorare il giudizio su due aziende concorrenti, rivedendo però più favorevolmente quello della più piccola. Il leader resta giudicato più sicuro, ma la distanza si accorcia.

Gli autori collegano questa dinamica alla possibilità che l’AI riduca alcuni vantaggi competitivi consolidati, rendendo meno costose attività che prima richiedevano risorse difficili da ottenere per le imprese minori. È una lettura delle aspettative dei finanziatori, non la prova di quote di mercato già conquistate.

Le differenze si ritrovano anche nel credito

I ricercatori esaminano poi il credito utilizzato, cioè le somme effettivamente prese a prestito, sommate fra i diversi istituti finanziatori.

Per lo stesso incremento dell’indice di attenzione, nei mercati più esposti all’AI il rapporto fra il credito utilizzato dai leader e quello dei concorrenti più piccoli si riduce di circa il 3,8%, rispetto all’andamento del medesimo rapporto negli altri mercati.

Nel medesimo confronto, per i leader aumentano le interruzioni dei rapporti bancari e diminuiscono gli ingressi di nuovi finanziatori.

Il credito dipende però sia dalla disponibilità delle banche a prestare sia dalle richieste delle aziende. L’analisi non separa l’offerta bancaria dalla domanda delle imprese: non permette quindi di attribuire l’intera variazione a decisioni restrittive degli istituti.

Le aspettative possono cambiare le opportunità

Le valutazioni sul rischio e i benefici economici effettivi dell’AI seguono tempi diversi. Una banca può modificare il proprio giudizio prima che nei bilanci siano riconoscibili tutti gli effetti della tecnologia.

Il lavoro documenta associazioni fra esposizione, attenzione pubblica, valutazioni e credito. Anche le verifiche sui successivi problemi di rimborso non stabiliscono, da sole, se i finanziatori abbiano anticipato le difficoltà oppure reagito ai primi segnali. Le conclusioni appartengono agli autori e non rappresentano necessariamente la posizione ufficiale della BCE.

Chi finanzia una trasformazione può contribuire a orientarla. Il credito è una delle risorse con cui le imprese investono per recuperare terreno o difendere un vantaggio. Le aspettative dei finanziatori possono quindi influire sulla competizione di cui cercano di prevedere l’esito.