Il mondo aziendale si trasforma rapidamente e non solo grazie all’utilizzo sempre più spinto di informatica e internet: alle esigenze nate negli ultimi anni si è tempestivamente creata una risposta di servizi innovativi. È il caso di Arval, società del gruppo bancario BNP Paribas, nata nel 1995 e presente oggi in Italia con 105.000 veicoli, 14 sedi e oltre 14.000 clienti. Caratterizzata da una rapidissima crescita che l’ha portata a divenire un top player nel settore del noleggio auto a lungo termine, oggi Arval opera in 39 paesi nel mondo – di cui 22 europei – grazie anche ad importanti accordi di partnership. Dal 1999 utilizza SAS come strumento analitico, e dal 2008 è stata creata in Italia l’area Technical Risks, diretta da Valentina Landi. Oggi l’attenzione si è spostata su un utilizzo ottimale dei dati per la corretta definizione dei rischi che l’azienda affronta nella gestione dei noleggi e della successiva cessione del parco auto.

Come è organizzata l’area Technical Risks?
Oggi l’area Technical Risks costituisce un’area a parte separata dal Controllo di Gestione, mentre in passato ne faceva parte, e in contatto continuo con la Corporate Technical Risks del Gruppo BNP Paribas, che ha sede a Parigi e a cui riportiamo direttamente: sono loro a fornirci le linee guida da seguire. A causa della relativa giovinezza di Arval anche a livello internazionale esiste un’intensa attività comune per la definizione di una vera e propria strategia tecnica del gruppo. Anche gli strumenti di supporto alle decisioni, come ad esempio SAS, vengono scelti e utilizzati a livello europeo, o almeno presso le filiali più rilevanti come Germania, Francia e Regno Unito.

Come si è evoluto l’utilizzo di SAS in Arval?
L’evoluzione principale riguarda un iniziale utilizzo prevalentemente statistico di SAS incrementato successivamente anche al data retrieval dal quale, tramite la ricerca continua di relazioni e associazioni tra fenomeni non note a priori, sviluppiamo i nostri data mining. Noi, come divisione rischi tecnici, dobbiamo innanzitutto valutare i rischi dell’azienda, e per questo è importante specificare meglio il business di Arval. Noi siamo idealmente un’azienda costituita da tante piccole realtà perché ci occupiamo di tutti i costi che riguardano un autoveicolo noleggiato, dal versante assicurativo alla manutenzione, fino a quello che noi definiamo il “rischio VR”, ovvero il rischio sul valore residuo, visto che Arval si impegna a rivendere l’usato. Il nostro cliente aderisce a una durata e a un chilometraggio contrattuale, dopo il quale ci restituisce il veicolo: è chiaro quindi che Arval definisce il pricing del finanziamento sulla base di una previsione del valore di ogni singola auto al termine del contratto.

Quindi uno dei rischi maggiori di Arval è focalizzato sul calcolo preciso del valore residuo?
Esattamente, il nostro compito è quello di prevedere al meglio quel valore. La difficoltà consiste nel fatto che il canone di noleggio non deve essere troppo basso – altrimenti ci esporremmo ad un rischio troppo elevato per la rivendita: il cliente pagherebbe meno ma potremmo trovarci in perdita a fine contratto – ma neanche troppo alto, altrimenti lo perderemmo.

Come vi aiuta la Business Intelligence di SAS nella valutazione di questo rischio?
Grazie ai dati storici sulle cessioni dell’usato abbiamo creato lo “Score VR”, un modello di scoring che ci aiuta ad acquisire il valore futuro in base alle caratteristiche del veicolo, la sua marca, il modello, il segmento a cui è rivolto. Monitorando questi rischi nel tempo, siamo in grado di supportare il management in una corretta definizione del pricing. Ad esempio in questo momento c’è molta attenzione per la Fiat 500, per la quale offriamo quotazioni interessanti ai clienti convinti del fatto che, quando tra tre anni andrà sul mercato dell’usato, dovrebbe risultare molto appetibile. Noi dobbiamo scommettere sulla risposta del mercato in una proiezione a 3 anni.

Quali benefici pensate di ottenere da questo strumento?
Un migliore monitoraggio della realtà rende più semplice il calcolo dei rischi. E lo stesso vale per tutto l’ambito della manutenzione, dei pneumatici e dell’assicurazione: i modelli di scoring che creiamo definiscono i costi per durata e chilometraggio.  Alla base di tutto ci sono i nostri database relazionali costantemente aggiornati: ogni singolo evento relativo a un veicolo viene registrato, dagli interventi in officina fino al cambio gomme, dalla richiesta di assistenza stradale a quella di una macchina sostitutiva.

Chi sono gli utilizzatori finali della vostra reportistica?
Prevalentemente il management, che opera attraverso una serie di comitati (Pricing, VR, ecc.) e al quale noi diamo il nostro contributo in fase decisionale. Il Technical Risks supporta anche l’area Controllo di Gestione per la definizione del budget e l’attività sul bilancio, per il quale è indispensabile secondo le norme internazionali utilizzare modelli di scoring. In sintesi, il nostro lavoro ha un impatto su tutto il ciclo di vita del veicolo: nelle decisioni di pricing, nel monitoraggio dei rischi, e in fase di restituzione contrattuale, nel momento in cui verifichiamo l’attendibilità e la correttezza dei nostri modelli, che andranno eventualmente aggiornati.

Quanto conta l’innovazione nel vostro lavoro?
Il mondo dell’auto è in continuo movimento e il nostro è un mestiere relativamente giovane, per cui non esiste uno storico di analisi e siamo alla costante ricerca di nuovi strumenti: anche a livello internazionale siamo liberi di sperimentare nuove attività. In Italia ad esempio stiamo studiando nuove metodologie relative alle tariffe dei servizi e alla valutazione dei valori residui di optional acquisiti di recente dal mercato, come il navigatore.

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