Dal 2016 l’utilizzo dei prestiti è in costante aumento. La pandemia in corso ha accelerato questo trend e sempre più spesso si fa ricorso alla cessione del quinto dello stipendio per sopperire a mancanza di liquidità piuttosto che per affrontare progetti importanti.

Nel primo semestre del 2019 l’aumento per cessioni del quinto è stato del 15,2% con una cifra che supera i 7 miliardi di crescita e circa 500mila richieste effettuate. Se a questo aggiungiamo che quando terminerà la franchigia del divieto di licenziamento e l’effetto “coperta” della cassa integrazione ci sarà una probabile ripercussione sulla perdita dei posti di lavoro, si capisce che per banche e società finanziarie si prospetta un periodo molto caldo sulla gestione di questa tipologia di prestiti. Sarà infatti sempre più difficile riconciliare rapidamente I pagamenti ricevuti visto l’aumento dei volumi e, nello stesso tempo, sarà necessario che tale attività sia eseguita velocemente proprio per intercettare situazioni a rischio ed attivarsi in tempo utile per le opportune azioni di recupero. 

Le problematiche legate alla riconciliazione dei versamenti sono particolarmente complesse quando l’azienda che effettua il pagamento mensile è di medie/grandi dimensioni. In questo caso infatti viene eseguito un unico pagamento che raggruppa decine di dipendenti che hanno richiesto il finanziamento complicando notevolmente la riconciliazione sulla singola posizione aperta. Spesso infatti è impossibile notificare attraverso la descrizione bancaria chi sono i soggetti oggetto del pagamento raggruppato e quindi si forniscono informazioni attraverso documentazioni allegate. Ed è in questi casi che il lavoro si complica enormemente perché effettuare una riconciliazione manuale diventa estremamente dispendioso e lungo nei tempi. 

FMS ha sviluppato una soluzione che automatizza completamente la riconciliazione dei pagamenti ricevuti che è in grado, anche in casi complessi, di leggere i contenuti dei file di appoggio nei formati più diversi (xlsx, pdf, ocr…), identificare in automatico i dipendenti ed i ratei a cui si riferiscono i pagamenti e riconciliare automaticamente i ratei scaduti del singolo cliente oggetto del finanziamento. La soluzione proposta utilizza complessi algoritmi di identificazione e rielaborazione dei testi per riuscire ad intercettare le informazioni presenti nei documenti ed opera in una logica di machine learning. Per cui una volta associato un modello allo specifico pagatore questo verrà utilizzato e raffinato da susseguenti elaborazioni permettendo una veloce riconciliazione delle rate pagate. 

Attraverso l’utilizzo della soluzione Matchwin chi esegue il finanziamento sarà in grado di aggiornare rapidamente le posizioni aperte e intercettare potenziali posizioni a rischio in tempi adeguati.