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© Experian Limited 2007. All rights reserved. Experian and the marks used herein are service marks or registered trademarks of Experian Limited. Other product and company names mentioned herein may be the trademarks of their respective owners. No part of this copyrighted work may be reproduced, modified, or distributed in any form or manner without the prior written permission of Experian Limited.Confidential and proprietary.
Roma, 31 Gennaio 2008
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La nostra vision
Siamo convinti che dati e tecnologia debbano diventare un fattore essenziale per le economie di
tutto il mondo
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La nostra organizzazione
ExperianInternational
ExperianAmericas
ExperianAsia Pacific
ExperianEMEA
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Le nostre credenziali
Volume d’affari superiore ai 2,8 miliardi di Euro
15.500 addetti nel mondo
Uffici in 36 paesi e clienti in oltre 65 paesi
Dimensione doppia rispetto al piùdiretto concorrente
Prodotti e servizi distribuiti in piùpaesi rispetto a qualsiasi altro concorrente
4 anni di performance da record: crescita a doppia cifra di fatturato e utili
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Un’azienda indipendente
"We are all tremendously excitedabout our future as an independentcompany and about the opportunitiesthat we have for further growth andsuccess around the world.“
Don Robert, CEO
Per ulteriori informazioni:www.experiangroup.com
Experian dall’11 ottobre 2006 èun’azienda indipendente, quotataalla Borsa di Londra(FTSE-100 index)
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Experian ed i principali concorrenti
Global revenue US$ million
Source: Latest full year revenue
58%75% 90% 86% 94%
75%
25%6%14%
10%25%
42%
0
500
1,000
1,500
2,000
2,500
3,000
3,500
Experian D&B Equifax Acxiom Harte-Hanks ChoicePoint Fair Isaac
97%
3%
Experian risulta avere migliore crescita e presenza internazionale rispetto ai suoi competitor
America International
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Attività principali
CreditServices
DecisionAnalytics
MarketingSolutions
Interactive
Consumer creditBusiness information
Transaction processingAutomotive servicesInsurance services
Credit analytics anddecision support
softwareFraud solutions
Data and data managementResearch services
Digital servicesBusiness strategies
Consumer direct servicesLead generation
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Investimenti permanenti in sicurezza e affidabilitànelle aree della sicurezza, business continuity ed evoluzione dei sistemi
99.9% di accessibilità per sistemi on line critici 24x7x365 delle operazioni includono Internet e ExtranetProgramma Completo di Business Continuity
McKinney Data Centre, US
Tecnologia – competenza critica
Investimenti continui nello sviluppo e gestione di sistemi proprietari, software, reti e centri dati come fattore centrale per accrescere il nostro business
Uno dei più grandi database relazionale al mondoUna delle più grandi centri di elaborazione datiUno dei 10 più grandi sistemi transazionalionline
Fairham House, European Data Centre, UK
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Experian in Italia
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Roma
Pontedera
Presente dal 1995
Crescita Costante
200 Persone
Uffici in Roma, Milano e Pontedera
Milano
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Linee di business in Italia
Consumer Information
DecisionAnalytics
MarketingServices
Automotive Information
Business Information
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Hanno scelto il Credit Bureau Experian
ABN Amro Banca AntonvenetaBanca CaripeBanca delle MarcheBanca dell’ UmbriaBanca MediolanumBanca MediocreditoBanca Popolare di CremaBanca Popolare di CremonaBanca Popolare di MantovaBanca Popolare Italiana (Banco Popolare)Banca SellaBanco DesioBanco PostaBCC CambianoBCC InzagoBNL Positivity (BNP Paribas Group)
Cassa di Risparmio di Lucca Cassa di Risparmio di Pisa Cassa di Risparmio di LivornoCitibank ItaliaCitibank InternationalDeutsche BankFineco BankFonspaGe BankIng Direct BankIW Bank ( Gruppo BPU)Neos BancaUB Casa Unicredit BancaUnicredit Private BankXelion Banca (Unicredit Group)
BANCHE
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FINANZIARIE
Agos ItafincoBBVA FinanziaBipitalia DucatoCarifinCentaxCesceCit GroupCitifinancialClarima (Unicredit Group)CofidisCompass (MediobancaGroup)Consel (Banca Sella Group)Consum.it (Banca MPS Group)Ducato (Banco Popolare Group)Effegi
CAPTIVE
Banque PSABMW FinancialServicesDaimler - Chrysler Servizi FinanziariDucati Fiat SavaFord Credit BankGE Capital Servizi FinanziariGMAC ItaliaIveco FinancePorsche Financial ServicesRNCToyota FinancialServicesTransolver Iveco (Fiat Group)Volkswagen Bank
EquilonEuvisFI.DI.Fiditalia – Societe GeneraleFin.Ser.Findomestic FinitaliaIntegraKtesiosLinea (Banche Popolari FH)PlusvalorePrestitaliaSantander Consumer BankSiglaSilf (UBI Banca Group)
Hanno scelto il Credit Bureau Experian
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Hanno scelto il Credit Bureau Experian
LEASING
AlphabetBiella LeasingBipitalia NetworkBipielle LeasingFin.Ser.Ing Car LeaseIng LeaseIntesa Leasing (Banca Intesa –San Paolo Group)ItaleaseLease PlanLeasimpresaLocatOverleaseP2PSan Paolo LeasintSBS leasing (UBI Banca Group)Selma Bipiemme (BPM Group)
CARTE
American ExpressBarclaycardCarta SìDinersIconcardInternational Acceptance
TELEFONICHE
T.I.M. (Telecom Italia Mobile)VodafoneWind
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Il Sistema di Informazione Creditizia di Experian
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Dati Condivisi
48* milioniPosizioni
6,2%Carte di Credito a Saldo
15,9%Carte di CreditoRevolving
5,1%FinanziamentiRevolving
2,5%Leasing
2,0%Mutui
10,3%Prestiti Personali
30,5%Credito al Consumo
8,4%Auto Usata
19,1%Auto Nuova
93,2
2,6 4,2
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
PF DI PMI
(*crescita mensile: 500K posizioni)
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Hit Rates
75,0
77,0
79,0
81,0
83,0
85,0
lug-07 ago-07 set-07 ott-07 nov-07 dic-07
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Delphi for Mailing Delphi for New BusinessConsumer Debit Index
DetectDelphi for Customer Management
Application ScorecardsApplication Processing Tolls
Collect SM
DeteDetectct
Soluzioni a Valore Aggiunto
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La collaborazione con l’Università di TorVergata
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SIC EXPERIAN1:12 il rapporto tra nuovi
soggetti e contratti caricati mensilmente
25% la crescita su base annua di soggetti che
incrementano il numero di affidamenti attivi
contemporaneamente
Il mercato del credito in Italia sta crescendo principalmente grazie ad un aumento del debito da parte dei medesimi soggetti
Anche se non si sta ancora assistendo ad un sistematico diffondersi di situazioni di sovra-indebitamento, è comunque opportuno prevedere già da ora l’utilizzo di metodologie e strumenti mirati ad una corretta gestione del fenomeno
La crescita del debito
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€ 4.000
€ 5.000
€ 6.000
€ 7.000
€ 8.000
Ott 2005 Ott 2006 Ott 2007
+12%
+10%
Esposizione media per prodotti non garantiti
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Bad rate (3+ insoluti) ad oggi per fasce di esposizione registrate 12 mesi fa
5,0
6,0
7,0
8,0
9,0
10,0
11,0
€ 2.500 € 5.000 € 10.000 € 20.000 € 40.000
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0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
6,0
€ 2.500 € 5.000 € 10.000 € 20.000 € 40.000
Soggetti “buoni” alla data di osservazione
Bad rate (3+ insoluti) ad oggi per fasce di esposizione registrate 12 mesi fa
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Statisticamente chi si trova con più affidamenti aperti contemporaneamente presenta un rischio di insolvenza pari al doppio rispetto a chi ha, invece, una sola linea di credito in essere.Il rischio diventa addirittura il triplo se si considerano i soggetti che alla data di analisi presentano performance di pagamento regolari
Rischio di credito legato al numero di affidamenti
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Alcuni fattori psico-sociali di rischio:
non mettere in conto che le situazioni personali possono cambiare (“effetto immutabilità”);
fare troppo affidamento su entrate aggiuntive dovute, ad esempio, alla presenza di anziani nel nucleo familiare (“effetto perennità”);
tendenza a sopravvalutare i redditi che entrano, o potranno entrare, nel nucleo familiare: si può acquistare, quindi, in maniera “indiscriminata” (“effetto accelerazione”);
mancanza in Italia di una consolidata “cultura del credito” e del “credito al consumo” in particolare (“effetto ingenuità”).
I fattori di rischio
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Le persone non percepiscono le loro entrate ed uscite come qualcosa di unitario, ma le suddividono in differenti “bilanci mentali” (con i relativi “conti correnti mentali”),
Le persone infatti giudicano più piacevole guadagnare diverse volte e meno doloroso perdere un’unica volta. Più in dettaglio, valgono le seguenti regole di bilancio mentale:
un incremento dei guadagni è più piacevole se i bilanci mentali sono separati (due o più conti mentali);
una riduzione dei guadagni è più accettabile se presentata in modo integrato (un solo conto mentale).
I bilanci mentali
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Creare un modello di scoring evoluto in grado di evidenziare preventivamente ed
oggettivamente quelle situazioni che da un stato di elevato indebitamento potrebbero
raggiungere un livello di sovra-indebitamento
Obiettivo della Soluzione Consumer Debit Index
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0102030405060708090
100
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
Popolazione di Riferimento Bad Rate
Good:Bad Rate
Good:Bad Rate 1:4
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Case Study – Valori medi di “indebitamento”
72
135
155
212
275
Indice di crescita del Saldo negli ultimi 12 mesi (100 = stabile)
4.900
4.400
5.000
4.800
4.900
Limite di credito totale per prodotti
revolving
41
34
28
24
21
Anzianitàin mesi
6.500
11.600
13.000
16.000
20.400
Saldo totale in essere
1-2
2-3
2-3
3-4
4-5
Numero contratti in
essere
16% 14 – 20
28% 07 – 13
71% 04 – 06
83% 02 – 03
97%01
Utilizzo del limite di credito per
prodotti revolvingCDI
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1. Identificazione delle variabili socio-demografiche presenti nel DB Experian maggiormente “rappresentative” del potenziale consumatore
2. Estrazione di un campione rappresentativo per l’analisi di tali variabili (oltre 400k soggetti identificati)
3. Stima del rischio di sovra-indebitamento applicando il modello CDI per ma misurazione della PD attesa
4. Definizione del file di esito con le diverse variabili e la relativa “probabilità di insolvenza”
5. Cooperazione con alcune finanziarie associate Assofin per la procedura di validazione del modello
Processo di Analisi a supporto di UTV
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1. Estrazione variabili socio-demografiche
Insoluti nell’Ultimo AnnoProfessione
Numero Linee di CreditoTipo Residenza
Richieste di Credito Stato Civile
Percentuale Spesa Rispetto al ReditoProvincia di Residenza
Spesa Mensile per Rimborso Debiti Regione di Residenza
Numero Familiari a CaricoEtà
Reddito Sesso
Si è cercato di identificare, tra la gamma di dati presenti nel DB Experian, un insieme di variabili significative ai fini di stimare un certo comportamento finanziario, risultando allo stesso tempo non troppo personali e quindi “richiedibili” per alimentare un modello di auto-valutazione
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1. Estrazione variabili socio-demografiche
Forma di Pagamento (Gini 9.37%)Occupazione (Gini 21.32%)Stato Civile (Gini 14.10%)Tipo Locazione (Gini 18.32%)Rapporto Rata/Reddito (Gini 19.57%)Età (Gini 19.00%)Anzianità Indirizzo (Gini 17.44%)Anzianità Occupazione (Gini 23.81%)Numero Rate (Gini 9.94%)Delphi Score (Gini 42.41%)
Alcune tra le variabili
maggiormente predittive (dal punto di vista del rischio di
credito) normalmente implementate in un modello
di accettazione
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2. Generazione del campione ed analisi di Bureau
Estrazione di due distinti campioni di dati, per un totale di circa 400k richieste di credito, strutturati in modo da presentare tutte o quasi le variabili identificate.Analisi dei nominativi estratti rispetto al profilo di credito presente nel SIC Experian con lo scopo di misurare, tramite il modello CDI, la PD attesa per ogni soggetto e quindi per i diversi valori che compongono le variabili in esame
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2. Generazione del campione ed analisi di Bureau
2,533524,463,940,28%139223138720
2,553520,5211,690,31%137836380019
2,623508,8314,260,38%134036372918
2,683494,5744,600,41%1303071081217
2,893449,9789,790,58%1194951554816
3,233360,18113,180,70%1039471622715
3,703247,00142,780,74%877201942614
4,553104,21121,730,94%682941298513
5,392982,4892,801,13%55309819412
6,132889,6867,831,37%47115494211
6,692821,85181,341,64%421731109110
8,502640,52145,172,04%31082711609
10,412495,35106,012,22%23966477508
12,452389,35173,813,38%19191515007
15,782215,53260,706,00%14041434506
20,161954,83292,999,23%9696317605
25,491661,85227,4310,50%6520216604
32,941434,42226,8813,55%4354167503
45,071207,54417,6328,16%2679148302
66,05789,91789,9166,05%1196119601
Bad Rate Popolazione
CumulataTasso InsolvenzaTotale Cumulato
Totale CattiviCumulatoTotale CattiviPopolazioneCDI
▼
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3. Stima della PD per ogni variabile
Cumulo del valore di PD attesa per ogni classe del modello CDI ponderata in base al numero di soggetti che ricade in ogni fascia di score che presentano la medesima caratteristica socio-demografica
1,89%Pensionato1,66%Militare1,37%Insegnante1,47%Medico2,41%Operaio1,79%Impiegato1,52%Dirigente
1,25%oltre 50.0001,43%40.001 - 50.0001,64%30.001 - 40.0001,85%25.001 - 30.0001,88%20.001 - 25.0002,03%15.001 - 20.0002,19%10.001 - 15.0002,22%6.001 - 10.0002,32%sino a 6.000
2,16%Vedovo2,94%Divorziato2,70%Separato2,65%Convivente1,88%Coniugato2,18%Single
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4. Generazione del flusso di esito
Experian ha quindi fornito sia la probabilità di insolvenza per i diversi valori delle variabili socio-demografiche in esame, sia un file di dettaglio con il risultato del modello per i diversi soggetti analizzati (senza comunque “svelare” l’identità dei diversi nominativi presenti nel campione)
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5. Supporto alla fase di validazione del modello
Generazione ed analisi di specifici campioni di test, estratti dai portafogli delle finanziarie in esame al fine di:1. Verificare la capacità del modello di
identificare i consumatori con una certa “propensione” al sovra-indebitamento (raffronto tra l’esito del modello e le performance a 12 e 24 mesi per contratti erogati)
2. Stabilire il grado di correlazione tra il modello ed i processi decisionali che analizzano le diverse richieste di credito (prova di congruenza con il processo di accettazione delle finanziarie)
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Grazie!