La banca Alfa oggetto di studio, fondata nel 1998, rappresenta uno tra i primi gruppi di credito europei attualmente in attività. È una società che opera in 22 paesi e conta all’incirca 40 milioni di clienti. Il capitale sociale sottoscritto e versato si aggira intorno ad € 20 miliardi ed è composto da circa 6 miliardi di azioni. Opera nel settore bancario
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erogando servizi finanziari di vario genere e presenta un fatturato annuo di circa € 22 miliardi di cui € 2 miliardi rappresentano l’utile netto.
Tralasciando gli aspetti generali sulle varie attività svolte dall’istituto, passiamo ad analizzare la realtà che è stata oggetto di analisi in questa tesi: i NPLs.
Avendo definito i NPLs come “crediti deteriorati”, la voce che dovrà essere analizzata in questa sede, sarà quella relativa ai Crediti verso clientela. Dalla Relazione finanziaria semestrale consolidata al 30 giugno 2016 emerge che l’ammontare dei crediti vantati verso la clientela è pari a circa € 490 miliardi (valore al netto di svalutazioni). Tale dato non ci dà alcuna informazione aggiuntiva oltre all’evidenza di avere a che fare con una cifra a nove zeri. Dovendo analizzare il valore relativo all’ammontare di NPLs, dobbiamo riferirci a quella che viene denominata qualità del credito. Le informazioni relative vengono riportate generalmente in Nota Integrativa e, in questo caso, il prospetto presenta una divisione in tre clusters: sofferenze, inadempienze probabili ed esposizioni scadute deteriorate. La prima informazione che ritroviamo è quella relativa al valore del totale dei crediti di cui si riporta: esposizione lorda (GBV complessivo) pari a circa € 532 miliardi circa, rettifica di valore (svalutazione complessiva unitamente all’ammontare degli accantonamenti) pari a circa € 43 miliardi e valore netto a bilancio (NBV complessivo) pari a circa € 490 miliardi. Subito a fianco troviamo le voci “Totale deteriorati” e “Crediti non deteriorati”. Per questi ultimi non ci sono particolari considerazioni da fare al di là dell’elevato grado di incidenza sul totale dei crediti vantati (circa 92%). Per i primi invece è importante evidenziare l’ammontare netto evidenziato a bilancio. Il totale dei crediti deteriorati di Alfa al 30.06.2016, al netto di rettifiche di valore, è pari a circa € 38 miliardi. A settembre dello stesso anno, tale stock ha subito una variazione. Difatti l’ammontare
complessivo risultava pari a circa € 38 miliardi70. Questo rappresenta il dato di partenza
da cui Alfa è partita per l’implementazione del progetto WID (Win Is Due).
Infine, trattandosi di una realtà molto grande, il processo di gestione dei crediti deteriorati viene affidato ad una business unit interna che, in linea con quanto riportato nel capitolo 5 e ai fini di tutela della privacy, verrà qui identificata come “Ufficio NPLs”.
Passiamo ora ad analizzare l’intero processo di recupero analizzando le fasi relative alla deal preparation, fase stragiudiziale, fase giudiziale e l’intervento di un operatore esterno,
70Il valore deriva da fonti interne l’istituto ed essendo rilevato a metà del secondo semestre dell’anno 2016, non sarà
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in virtù dell’identificazione di un portafoglio destinato in parte alla vendita e in parte alla gestione in outsourcing.
6.2 La deal preparation
La fase di deal preparation ha come obiettivo ultimo quello di identificare portafogli di NPLs sulla base delle modalità di gestione che verranno successivamente implementate. Abbiamo visto che Alfa si avvale di una business unit dedicata al recupero dei crediti deteriorati identificata come “Ufficio NPLs” la quale, ai fini del raggiungimento dell’obiettivo previsto e perciò di un’analisi accurata delle esposizioni della banca verso i propri clienti debitori, si avvale di un sistema informatico proprio, non integrato con i vari sistemi di sintesi della banca (che saranno di seguito approfonditi). Ciò comporta l’esecuzione delle tre attività previste per la fase di deal preparation, identificate nel capitolo 3:
• Migrazione dei dati dai vari sistemi interni unitamente ad una rielaborazione degli stessi in unico database generale;
• L’effettuazione di controlli di data quality;
• Suddivisione del database in portafogli differenti sulla base di considerazioni circa le modalità di gestione, le probabilità e il valore potenziale di recupero. Per quanto riguarda le prime due, abbiamo visto come queste rappresentino attività propedeutiche allo svolgimento della terza nel momento in cui manca una piattaforma di
business intelligence dedicata alla gestione dei NPLs. Di conseguenza, in virtù di
un’analisi strategica dei costi, si prevedono tempi più lunghi con il rischio di errori nell’attività di migrazione dei dati da un sistema all’altro, nella fase di analisi di data quality e relativi ad estrazioni spesso manuali che possono comportare errori di valutazione. Inoltre, considerando i collegamenti con le filiali e l’ufficio “Crediti”, tale logica di gestione comporta dei costi, sempre in termini di tempo dedicato e rischi di errate elaborazioni, nelle altre business units, il cui compito prescinde dalla gestione del
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processo di recupero dei NPLs. Ai fini di una maggiore comprensione, il grafico seguente riporta la struttura del sistema IT di Alfa.
Grafico 6.3 – Sistema IT di Alfa “As Is”
Fonte – Dati interni Alfa - Elaborazione propria
La struttura è articolata in sistemi di produzione, sistemi direzionali e sistemi di supporto. I dati in entrata vengono registrati a livello di filiale in real time, ossia al momento in cui un cliente decide di stipulare un nuovo contratto (ad es. carte di credito, titoli, ecc.) oppure un soggetto decide di diventare cliente per cui si dovrà provvedere alla registrazione delle informazioni riguardanti: la persona (Anagrafe), il conto corrente aperto, il fido e/o le garanzie e la tipologia di contratto. Queste informazioni vengono registrate in contabilità analitica, tramite la quale si giunge a determinare il budget relativo al sistema di produzione. Da qui si procede con l’elaborazione di sistemi di sintesi per adempiere ad obblighi normativi e per supportare i vari processi gestionali. Infine, le varie funzioni aziendali (Crediti, Commerciale, Finanza, ecc.) dispongono di piattaforme di business intelligence che, tramite l’utilizzo di query specifiche (ossia “domande” poste al database), raccolgono i dati dai vari sistemi di sintesi in base alle diverse necessità.
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Tuttavia si ricorda che la nascita del problema dei NPLs risale a tempi molto recenti, per cui Alfa non si era dotata di una piattaforma dedicata all’elaborazione di dati di supporto alla business unit per la gestione dei crediti deteriorati. In effetti, non esistendo il problema, non era presente nemmeno una business unit dedicata. Una volta creata, questa dovrà comunque interagire con i vari sistemi e funzioni per recepire tutte le informazioni necessarie alla gestione dei NPLs. Tuttavia, a differenza delle altre, non presenta una propria piattaforma di business intelligence in quanto tale strumento richiede un investimento in tempo e denaro. Per cui, allo stato attuale delle cose, la funzione “NPLs” dovrà interagire, ad esempio, con la funzione “Crediti”, con l’ufficio “Legale”, con l’ufficio “Risk Management”, con l’ufficio “Finanza”, ecc. Tale struttura richiede perciò l’esecuzione delle due attività che di per sé non creano valore, aumentando il rischio di errate valutazioni e, di conseguenza, modalità di gestione.
In virtù di ciò, a parere di chi scrive, si potrebbe l’implementazione di una piattaforma di business intelligence dedicata alla gestione dei NPLs, che raccolga ed elabori tutti i dati a livello di sistemi di sintesi, in base alle richieste della business unit dedicata. Questa soluzione sembra essere la soluzione strategicamente migliore ai fini di un’ottimizzazione del processo ed di un abbattimento dei costi.
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Fonte – Elaborazione propria
In questo modo gli analisti potranno effettuare delle valutazioni su dati già raccolti ed elaborati dalla piattaforma, senza dover procedere a migrazioni dai sistemi di altre funzioni unitamente a controlli di data quality per verificare la correttezza dei dati trasferiti.
Per quanto riguarda l’applicazione del modello alla fase di deal preparation si possono effettuare considerazioni sulla base dei tre pilastri previsti dallo strategic cost management. Per quanto riguarda l’analisi della catena del valore, si sottolineano i rapporti con il fornitore di sistema IT; stipulando dei contratti di fornitura ad hoc sulla base delle necessità attuali e potenziali (ad es. la gestione di un entità nuova come gli NPLs), è possibile trovare soluzioni di comune accordo (ad es. piattaforma di business intelligence per l’ufficio “NPLs”) compatibili con i sistemi di sintesi unitamente alla rilevazione di elevati livelli di performance per massimizzare l’attività di elaborazione dei dati richiesti dalla business unit. La strategia perseguita in questo caso fa riferimento alla leadership di costo, dal momento che si cerca di avere lo stesso livello di performance (informazioni corrette, tempestive, selettive e rilevanti) riducendo i costi sostenuti (tempi e rischi). Per quanto riguarda infine le determinanti di costo queste fanno riferimento alle economie di scala e alla tecnologia, per quelle strutturali, e all’utilizzo della capacità produttiva per quelle operative. Strutturando una piattaforma di business intelligence che raccolga e gestisca i dati, sicuramente si innalzerebbe il livello delle economie di scala, dal momento che a parità di costi si può gestire una mole significativamente maggiore di dati. Per quanto riguarda la tecnologia, questa è strettamente legata al livello di performance della piattaforma per la raccolta dei dati e ai processori per le successive elaborazioni. Indubbiamente, ottimizzando i rapporti con i fornitori, questi potranno strutturare un sistema le cui performance si adattino alle necessità del soggetto utente. Strettamente collegato a questo punto risulta essere l’utilizzo della capacità produttiva in quanto, la soluzione apportata, permette un incontro tra le performance del sistema e le esigenze della banca.
Per quanto riguarda le risorse impiegate, intese come capitale umano, si fa riferimento ad un responsabile di funzione il quale dovrà gestire tutta la fase di deal preparation coordinando un team composto da due analisti deputati all’elaborazione dei dati, comprendendo tutte le valutazioni relativamente all’attività di data quality. Nel caso in questione inoltre, Alfa si è avvalsa dell’ausilio di una società di consulenza esterna per
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ottenere una classificazione maggiormente specifica e mirata delle esposizioni. Il ricorso a tale soluzione viene giustificato proprio dall’assenza di una piattaforma di business intelligence, di conseguenza si è reso necessario il supporto di figure più competenti in materia di elaborazione di dati in virtù dell’enorme mole di informazioni da dover trattare. La retribuzione prevista per il servizio reso è stata definita sulla base delle risorse impiegate dalla società di consulenza nonché dei tempi richiesti dalle analisi (in quanto “bloccanti” le suddette risorse in quel determinato progetto). In virtù di quanto finora esposto, il modello dell’SCM ci suggerisce una seconda soluzione analizzando la catena del valore. In questo caso infatti la società di consulenza rappresenta un fornitore di servizi di business intelligence. Di conseguenza Alfa, in alternativa all’implementazione di una piattaforma dedicata alla gestione dei NPLs, potrebbe stipulare un contratto ad hoc con la società di consulenza sulla base delle previsioni future dei flussi in entrata di NPLs. Ad esempio, la società di consulenza potrà farsi carico dell’elaborazione dei dati, utilizzando i propri sistemi IT e le proprie risorse, fornendo alla divisione “NPLs” le informazioni elaborate sulla base delle richieste esplicitate da quest’ultima. In un’ottica di lungo periodo, sia la banca che la società di consulenza, potranno adattare i loro processi interni e le loro strategie in modo da ottimizzare il risultato derivante dalla collaborazione, sia in termini monetari che strategici e operativi. La strategia perseguita risulta essere quella relativa alla leadership di costo; le considerazioni in proposito sono le stesse indicate in precedenza. Per quanto riguarda le determinanti di costo, in questo caso si fa riferimento anche alla complessità dal momento che la tipologia di dati analizzati risulta essere molto varia e disomogenea, per cui ad un maggiore livello di quest’ultima corrisponderanno tempi maggiori e rischi più elevati nell’elaborazione dei dati. Lo schema seguente riporta quanto finora esposto.
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Tabella 6.1 – Applicazione del modello dell’SCM alla fase di deal preparation di Alfa.
Fonte – Elaborazione propria
Infine, l’ultima attività prevista dalla fase di deal preparation, nonché unica creante valore, è quella relativa alla suddivisione del database in portafogli differenti sulla base di considerazioni circa le modalità di gestione, le probabilità e il valore potenziale di recupero.
A novembre 2016, la banca ha deciso di provvedere alla riduzione dell’ammontare di NPLs detenuto, in virtù di:
• Una riduzione dei costi relativi ad accantonamenti e rettifiche previsti per tale esposizioni;
• Un allineamento alle linee guida emanate dalla BCE in materia di gestione di NPLs;
• Lo smaltimento dei crediti non gestibili da parte dell’intermediario, con il fine ultimo di mantenere quelli caratterizzati da migliori prospettive di recupero. In sostanza sono state effettuate una serie di valutazioni che hanno portato all’applicazione di alcuni criteri di esclusione formulati in base alle politiche interne della banca in materia di sofferenze. Nello specifico, il processo previsto da Alfa per l’identificazione dei vari portafogli si articola in cinque macro-attività:
Catena del valore Vantaggio competitivo Determinanti di costo
Sistemi IT
•Rapporti con i fornitori: contratti ad hoc con l'azienda fornitrice di sistemi IT.
• Leadership di costo: stesso livello di performance riducendo i costi sostenuti.
• Dimensione delle conomie di scala: investimento nella strutturazione della piattaforma di business intelligence; • Tecnologia: livello di performance della piattaforma;
• Capacità produttiva: incontro tra le performance del sistema e le esigenze della banca.
Consulenza esterna
• Rapporti con i fornitori: contratti ad hoc con la società di consulenza per la fornitura di servizi di elaborazione dei dati.
• Leadership di costo: stesso livello di performance riducendo i costi sostenuti.
• Dimensione delle conomie di scala: investimento nella strutturazione della piattaforma di business intelligence; • Tecnologia: livello di performance della piattaforma;
• Capacità produttiva: incontro tra le performance del sistema e le esigenze della banca;
• Complessità: eterogeneità dei dati gestiti.
D EAL P R EP AR AT IO N Modello SCM
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1. Identificazione delle questioni “immediate”; 2. Controllo di dati e documenti;
3. Analisi e valutazione del tasso di recupero (recovery rate) del credito; 4. Analisi e valutazione dei rischi;
5. Valutazione finale71
Per quanto riguarda la prima attività, questa si articola nelle attività di identificazione delle scadenze, e del livello di urgenza circa:
• Le garanzie dei consorzi che possono essere perseguite (confidi); • Le azioni per interrompere il termine di prescrizione per il credito;
• Le revocatorie su fondi immobiliari o cessioni / donazioni considerate dannose per i diritti dei creditori.
Il secondo step attiene alle attività di controlli di completezza, correttezza, consistenza dei dati e adeguatezza dei documenti. Il tempo richiesto per svolgere questi primi due step si aggira intorno ai dieci giorni. Altri cinquanta giorni sono necessari invece, per svolgere la terza e la quarta macro-attività. Difatti, l’analisi e valutazione del tasso di recupero del credito, prevede le attività di:
• Controllo delle garanzie reali (proprietà) concesse dal cliente e garanti, al fine di valutare la capacità di rimborso del credito;
• Controllo circa la presenza di eventuali diritti o privilegi nei confronti del cliente al fine di lanciare immediatamente una richiesta di pagamento ad un debitore terzo;
• Verifica circa la presenza di documentazione a supporto di una fatturazione anticipata, in particolare relativamente alla vendita del credito a terze parti; • Verifica circa la possibilità di rinforzare le garanzie, attraverso ad esempio
collaterali o consorzi di garanzia.
Per quanto riguarda l’analisi e valutazione dei tassi di recupero, le considerazioni effettuate trovano fondamento nell’esame di dati storici relativamente alle risultanze della gestione di posizioni ritenute simili per ammontare, garanzie a supporto del credito, caratteristiche dello status del debitore insolvente, ecc.
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Segue l’analisi e valutazione dei rischi. Le attività caratterizzanti tale fase fanno riferimento a:
• Potenziali rischi legati a lacune sui files dovute ad una mancanza di documentazione;
• Eventuali rischi indiretti, per esempio relativi a contratti derivati; • Possibili rischi reputazionali, di controllo sul tasso applicato, ecc.
A tal proposito, prima di procedere all’identificazione delle ripartizioni dei singoli portafogli, ritengo utile analizzare le varie macro attività previste dal progetto, nonché i responsabili. Ovviamente a Alfa sono riservate le attività iniziali le quali fanno riferimento specificatamente a:
• Eliminazione dei crediti inesigibili. Risulta intuitivo che spetti alla banca stabilire quali posizioni eliminare dato che le stesse presentano caratteristiche tali da rendere vano il processo di recupero;
• Classificazione a sofferenza. Tale attività risulta cruciale e il manager responsabile della suddetta dovrà dimostrare elevate competenze gestionali, valutative e di decision making. Infatti, la classificazione a sofferenza di un credito difficoltoso, implica l’esecuzione di tutta una serie di politiche di gestione, processi e decisioni che hanno riflessi di tipo legale ed amministrativo;
• Trasferimento dei files al servicer esterno. Tale attività è prevista per il portafoglio destinato alla vendita e/o gestione in outsourcing. Richiede elevate competenze informatiche nonché sistemi di data-management che garantiscano un efficace ed efficiente trasferimento dei dati al servicer accogliente.
Infine, una volta eseguite tutte le azioni di controllo e valutazioni, è possibile giungere all’identificazione dei singoli portafogli definiti sulla base delle diverse modalità di gestione perseguibili. Riprendendo quanto esposto nel primo paragrafo, abbiamo visto che l’ammontare complessivo di NPLs detenuto da Alfa presentava un GBV pari a circa € 38 miliardi. Il grafico qui esposto riporta i vari tagli applicati al totale delle posizioni deteriorate, arrivando a delineare quello che è stato definito con l’acronimo WID portfolio (in relazione al nome del progetto denominato “WID project”. L’acronimo sta per Win Is Due, ossia “vincere è obbligatorio”). Infatti, nel caso in questione, il primo obiettivo che si cerca di raggiungere tramite la deal preparation si sostanzia nell’identificare la porzione
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di crediti deteriorati che sarà gestita facendo ricorso ad un servicer esterno (sia in un’ottica di vendita diretta che di gestione in outsourcing).
Grafico 6.6 – Identificazione del portafoglio WID
Fonte – Dati interni Alfa
Dal grafico si evince che, dopo una serie di considerazioni riguardo posizioni specifiche si è arrivati alla definizione del perimetro di riferimento WID che comprende posizioni per un GBV complessivo pari a circa € 19 miliardi. Tale portafoglio presenta un Ndg complessivo (numero di clienti debitori) pari a 122.179.
Ai fini di una comprensione più completa, la tabella di seguito riporta una breve descrizione delle considerazioni effettuate:
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Tabella 6.2 – Descrizione dei cluster di NPLs individuati.
Fonte – Materiale interno Alfa – Elaborazione propria
A questo punto, la fase di deal preparation è terminata. Nel prossimo futuro, prenderanno avvio le fasi previste dalle modalità di gestione stabilite per i singoli portafogli. A tal proposito si ricorda come, per quelli destinati a gestione interna, in generale si preferirà trovare una soluzione in via stragiudiziale, in virtù di quanto riportato nei capitoli precedenti. A tal proposito si ricorda che il processo di recupero (inteso come fase stragiudiziale e giudiziale) presenta una struttura ben precisa, le cui attività sono state definite secondo un’ottica sequenziale; relativamente all’applicazione del modello, le considerazioni da fare restano le stesse identificate nel capitolo 5. Ad ogni modo una mappatura esatta delle attività svolte da Alfa risulterebbe fondamentale ai fini dell’individuazione delle considerazioni strategiche da fare per una riduzione strategica dei costi.
Descrizione Politiche di gestione
Individuals
Esposizioni vantate verso soggetti singoli, intesi come persone fisiche, per motivi di natura non professionale.
La banca preferisce una gestione interna, focalizzandosi sul raggiungimento delle soluzioni previste dalla fase stragiudiziale (ad es. PDR, saldo e stralcio).
PTFs on the market
Esposizioni già presenti sul mercato. Si fa riferimento a tutti i crediti affidati in outsourcing a servicers esterni.
La caratteristica di tali esposizioni ne giustifica l'esclusione dal portafoglio WID.
SecuritizationsEsposizioni destinate alla cartolarizzazione.
Esposizioni specifiche per le quali, date le particolari
caratteristiche del cliente debitore, la banca può provvedere alla "trasformazione" delle stesse in titoli da vendere sul mercato di riferimento.
Passive Claims
Esposizioni per le quali, in sede giudiziale, sono state accolte le opposizioni promosse dal debitore.
La banca non può provvedere all'esternalizzazione (o vendita)