Il predictive scoring è una leva strategica per anticipare criticità e rafforzare le decisioni aziendali. I metodi reattivi, basati su dati storici e controlli occasionali, risultano sempre più inadeguati in un contesto volatile e interdipendente.
Le moderne supply chain si trovano infatti ad affrontare costantemente nuove pressioni, dall’instabilità geopolitica al rafforzamento delle normative sulla sostenibilità passando per l’attenzione sempre più vigile dell’opinione pubblica. Sono ancora troppe le imprese che si accorgono dei rischi solo quando è ormai troppo tardi e il danno già fatto.
Ciò dimostra che i metodi tradizionali, basati sulla reazione agli incidenti, non sono più sufficienti. In questo contesto, l’analisi predittiva si posiziona come strumento chiave per trasformare la gestione del rischio, offrendo una lettura intelligente e anticipata dell’ambiente.
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Perché è necessario un nuovo approccio alla gestione del rischio?
In un mondo iperconnesso e volatile, le interruzioni causate da conflitti internazionali, sanzioni economiche, eventi meteorologici estremi o cambiamenti normativi, come la Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) e la Sustainability Due Diligence Directive (CSDD), incidono direttamente sulla continuità aziendale, sui costi e sulla reputazione.
Ciò significa che il modello reattivo, che individua i rischi solo dopo che hanno avuto un impatto, non è più adeguato. È necessario anticiparli prima che si verifichino e prendere decisioni informate sulla base di dati in tempo reale. È qui che entra in gioco l’analisi predittiva.
Come sottolinea McKinsey le aziende che utilizzano analisi avanzate possono ridurre gli errori di previsione fino al 50%. Inoltre, uno studio condotto da Capgemini ha rilevato che il 61% delle aziende che utilizzano l’intelligenza artificiale nelle loro catene di approvvigionamento ha ridotto i costi logistici di almeno il 10%.
Che cos’è il predictive risk scoring?
Il predictive risk scoring è una metodologia avanzata per anticipare le potenziali minacce nella supply chain, combinando big data e modelli di intelligenza artificiale.
A differenza dell’analisi del rischio tradizionale, che si basa su verifiche periodiche e dati storici, l’approccio predittivo combina:
- dati pubblici: sanzioni, notizie, documenti finanziari, rapporti normativi;
- dati di terze parti affidabili: banche dati settoriali, liste di monitoraggio continuative;
- dati comportamentali: la compliance, i tempi di risposta, o la frequenza degli aggiornamenti su piattaforme come la nostra, MyAchilles;
- analisi qualitativa e storica: precedenti di non conformità, cambiamenti improvvisi nella struttura aziendale, ecc.
Questo approccio multidimensionale genera un punteggio dinamico che indica la probabilità di diversi tipi di rischio, dalla non conformità normativa a problematiche legate alla sostenibilità.
Come funziona il processo di scoring predittivo
Il sistema segue un processo strutturato. Si parte con la raccolta dei dati, ossia vengono integrati dati provenienti da fonti interne e da fonti esterne (open data, banche dati di terze parti).
Poi c’è la fase di elaborazione e pulizia: i dati vengono normalizzati e strutturati per essere analizzati correttamente. Segue, l’analisi algoritmica, dove i modelli di machine learning rilevano schemi ricorrenti e anomalie e l’assegnazione dello scoring, con la generazione di un punteggio dinamico su una scala predefinita, visibile in tempo reale agli acquirenti.
Ma non basta: il processo continua a svilupparsi con aggiornamenti continui, che modificano lo scoring man mano che nuovi dati diventano disponibili, permettendo interventi tempestivi.
È importante sottolineare che, nella fase iniziale, il punteggio predittivo presenta un margine di affidabilità approssimativo di ±5 punti, in assenza di informazioni ancora verificate. Tuttavia, ciò che distingue questo modello è che non ci si limita al solo punteggio predittivo. Successivamente, viene infatti effettuata una valutazione completa e una verifica approfondita delle informazioni del fornitore. Il risultato è un punteggio finale con un’affidabilità del 100%, basato su dati convalidati e attendibili.
I principali vantaggi dello scoring predittivo: prevenzione, compliance e velocità decisionale
Lo scoring predittivo non è solo uno strumento tecnologico, ma rappresenta un vero e proprio cambio di paradigma nella valutazione e nel controllo del rischio. I suoi vantaggi si estendono ben oltre l’analisi ex ante: introducono un modello operativo basato su dati dinamici, aggiornati in tempo reale e integrabili nei sistemi decisionali aziendali.
Tra i benefici più evidenti c’è la proattività, che permette di identificare segnali deboli e anticipare scenari critici prima che si traducano in eventi dannosi. La velocità nel processo decisionale è un altro elemento chiave: grazie a dashboard intuitive e punteggi costantemente aggiornati, le aziende possono reagire con maggiore tempestività e precisione. A questo si aggiunge un approccio data-driven, che riduce la soggettività e garantisce valutazioni più oggettive e replicabili, anche in contesti complessi.
Sul fronte della compliance, lo scoring predittivo facilita la tracciabilità delle decisioni, il monitoraggio continuo dei fornitori e l’adeguamento alle normative ESG, semplificando audit e rendicontazione.
Infine, l’efficienza operativa migliora in modo significativo: concentrando le risorse su aree e attori effettivamente critici, si riducono tempi, costi e margini d’errore, contribuendo a una governance del rischio più solida e resiliente.
Dove applicare il predictive scoring: settori, use case e impatto strategico
In virtù di quanto finora detto si comprende come l’approccio predittivo consenta di affrontare le sfide complesse della valutazione del rischio con una logica adattiva, modulabile e integrabile nei processi decisionali più strategici.
Tra i settori in cui il predictive scoring sta trovando maggiore applicazione ci sono l’energia, il petrolio e gas, e l’industria chimica, dove la non conformità normativa può generare impatti reputazionali e finanziari molto rilevanti. Nella pubblica amministrazione e nei grandi appalti, invece, gioca un ruolo chiave nella gestione della due diligence, della trasparenza e della prevenzione delle frodi. Nelle aziende multinazionali che gestiscono supply network complessi e diversificati, permette di effettuare screening e qualificazione di migliaia di fornitori, riducendo drasticamente tempi e rischi operativi.
Il predictive scoring si dimostra particolarmente utile anche nei processi di onboarding, dove l’accesso a informazioni tempestive e strutturate consente di prendere decisioni rapide e documentate. Inoltre, supporta le imprese impegnate in percorsi di sostenibilità e conformità ESG, fornendo evidenze oggettive su temi come i diritti umani, le emissioni o la governance aziendale.
In sintesi, la versatilità dello scoring predittivo lo rende uno strumento trasversale, capace di generare valore sia nelle fasi di pianificazione strategica sia nella gestione quotidiana dei rischi, offrendo un vantaggio competitivo misurabile e duraturo.
