24 Marzo 2017
Aziende informano

Modelli di valutazione immobiliare automatica: ecco il futuro


Gli immobili rappresentano da sempre una delle più diffuse forme di garanzia dei crediti bancari. La capacità di valutarli in modo tempestivo e frequente è, pertanto, cruciale per gli istituti di credito che vogliono attuare un’efficace strategia di mitigazione del rischio, come sottolineato anche da numerose normative recenti, quali la Mortgage Credit Directive (recepita in Italia nel corso del 2016 con la Circolare 285 17° aggiornamento di Banca d’Italia), le Guidelines BCE sui Non Performing Loans e le bozze di riforma degli accordi di Basilea attualmente in discussione.
In tale ambito l’applicazione di modelli di valutazione immobiliare automatica (AVM – Automated Valuation Model), una prassi consolidata in molti mercati avanzati, rappresenta in Italia una nuova frontiera.
CRIF – la multinazionale italiana specializzata nei servizi a supporto dell’erogazione e della gestione dei crediti – collabora da tempo con Hometrack – leader nel regno Unito per i modelli di valutazione automatica immobiliare – per la diffusione anche in Italia di questo strumento. Da questa collaborazione è nata una proposta pensata per il mercato italiano, rispettosa delle prassi operative e dei vincoli regolamentari tipici del nostro Paese.

Durante un incontro riservato agli operatori bancari le due società hanno presentato, insieme ad alcuni primari players del mondo finance italiano e internazionale, i principali aspetti teorici e metodologici dell’AVM, oltre ad alcuni emblematici casi di studio. Durante l’incontro tecnico sono stati analizzati anche i principali vincoli normativi e ambiti di applicazione, prendendo spunto dalle best practice del mercato britannico e da alcuni progetti-pilota condotti da primari istituti italiani.

“L’esperienza sul campo ha dimostrato come l’AVM rappresenti uno strumento efficace, in termini di backtesting e performance nel tempo, ed efficiente, perché ha costi sensibilmente inferiori rispetto alle forme di valutazione tradizionali” – ha osservato Giorgio Costantino, Senior Director Management Consulting di CRIF Credit Solutions.

Stefano Magnolfi, Executive Director di CRIF Real Estate Services, ha precisato: “La possibilità di aggiornare le stime in modo flessibile, senza essere pesantemente vincolati dalle valutazioni precedenti, rappresenta un sensibile vantaggio nel monitoraggio del rischio di credito”.

È possibile ad esempio rivalutare il c.d. quoziente “loan to value” (“LTV”) dei prestiti ai fini del calcolo del tasso di perdita in caso di insolvenza (“LGD”) e del requisito patrimoniale totale, ottenendo valori più realistici e modelli di rating più performanti, con conseguente ottimizzazione dei requisiti patrimoniali minimi e degli accantonamenti prudenziali a conto economico.

Secondo il bocconiano Andrea Resti, Senior Advisor di CRIF, “è statisticamente dimostrato che la capacità di individuare tempestivamente disallineamenti tra valore dichiarato dell’immobile e valore “reale” (stimato con l’AVM) consente di intercettare per tempo richieste di credito fraudolente o viziate da temporanee “bolle” delle quotazioni, mentre la presenza di valutazioni aggiornate e realistiche permette di utilizzare scarti di sicurezza (“haircut”) più bassi, risparmiando capitale”.

L’utilizzo dell’AVM, peraltro, è oggi incoraggiato anche dalla normativa, che pone un’enfasi crescente sulla necessità di utilizzare valutazioni indipendenti, prudenti e non viziate dalle aspettative di crescita dei prezzi. Si tratta di aspetti che i metodi di valutazione automatica sono in grado di rispettare appieno, in quanto automatizzati e, quindi, assolutamente scevri da interventi soggettivi del valutatore, in quanto fondati sull’osservazione oggettiva delle unità immobiliari e dei relativi “comparables”.

Anche il mercato dei Non Performing Loans, che sovente comporta la cessione di ingenti portafogli garantiti da immobili, può giovarsi dell’AVM come strumento di valutazione massiva e monitoraggio periodico dei crediti ceduti agli investitori, consentendo un pricing più preciso delle esposizioni e ritorni economici più elevati.

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