un mercato potenziale da 594-599 miliardi di euro

Nel 2024 i valori del Supply Chain Finance mostrano una sostanziale stabilità, ma a movimentare il settore sono arrivate importanti evoluzioni normative e tecnologiche. Dopo una crescita del 6,3%, che l’ha portato a toccare 596 miliardi di euro nel 2023, nel 2024, con uno scenario macroeconomico più stabile caratterizzato dall’aumento dei tassi di interesse, il mercato potenziale italiano del credito di filiera cresce tra lo 0,5 e il 3%, raggiungendo un valore compreso tra 594 e 599 miliardi di euro di crediti commerciali.

Secondo le stime, nel 2024 il mercato servito da soluzioni di Supply Chain Finance resta sostanzialmente invariato rispetto all’anno precedente, perché tra i diversi strumenti risulta stabile l’utilizzo delle imprese di quelli più tradizionali (ma di maggiore diffusione) come Factoring, Reverse Factoring, Anticipo Fattura e Confirming, mentre crescono in modo significativo le soluzioni innovative come Purchase Order Finance, Carta di Credito B2B, Dynamic Discounting e l’Invoice Trading.

Nello specifico, per il 2024 le stime indicano che il 22% del mercato potenziale è servito da soluzioni di Supply Chain Finance, per un valore complessivo di circa 131 miliardi di euro. Si mantengono sostanzialmente invariati rispetto all’anno precedente i valori del Factoring (60,4 miliardi di euro), dell’Anticipo Fattura (54 miliardi), del Reverse Factoring (9 miliardi) e del Confirming (1,6 miliardi). Crescono, invece, in modo rilevante le soluzioni più innovative, come il Purchase Order Finance, che ha registrato un aumento del 35%, raggiungendo 1,4 miliardi di euro, ma anche il Dynamic Discounting, che cresce del 17% (0,8 miliardi), la Carta di Credito B2B, che cresce dell’11% (3,8 miliardi), e l’Invoice Trading, +5% (0,6 miliardi).

Sono alcuni risultati della ricerca dell’Osservatorio Supply Chain Finance del Politecnico di Milano*, presentata oggi al convegno “Knocking on Supply Chain Finance Door: (Gen)AI, Normative e Sostenibilità”. Uno degli oltre 50 differenti filoni di ricerca degli Osservatori Digital Innovation della POLIMI School of Management (www.osservatori.net) che affrontano tutti i temi chiave dell’Innovazione Digitale nelle imprese e nella Pubblica Amministrazione.

“Anche nel 2024 il Supply Chain Finance si conferma una leva strategica per affrontare le sfide dello scenario macroeconomico, caratterizzato da incertezze e pressioni sul capitale circolante – afferma Federico Caniato, Direttore dell’Osservatorio Supply Chain Finance -. Ma, se il mercato mostra una certa stagnazione, stanno profondamente impattando il settore importanti novità relative a regolamentazione e tecnologia. Le nuove regole sulla rendicontazione delle soluzioni di supplier financing, basate sulle linee guida introdotte dallo IASB, infatti, sembrano rallentare l’adozione di soluzioni di supplier financing, per l’incertezza e le complicazioni tecniche nella rendicontazione. Mentre le direttive CSRD e CS3D sulla sostenibilità ne rimarcano la centralità: le soluzioni “sostenibili” di Supply Chain Finance possono aiutare le imprese nella transizione e gli ESG information provider possono ricoprire un ruolo centrale per abilitare la sostenibilità nelle soluzioni SCF”.

“In questo contesto, l’Intelligenza Artificiale sta emergendo come una tecnologia di supporto nei processi di Supply Chain Finance, anche se la sua adozione presenta sfide significative, tra cui innanzitutto la necessità di dati di alta qualità – spiega Antonella Moretto, Direttrice dell’Osservatorio Supply Chain Finance -. L’utilizzo dell’AI varia dalla previsione dei flussi di cassa futuri per comprendere le necessità di liquidità e di uso delle soluzioni di SCF, fino all’automazione di attività operative, come la riconciliazione dei documenti che semplificano l’uso del Supply Chain Finance. Se l’AI si può considerare ormai realtà nel SCF, la GenAI ha ancora un po’ di strada davanti: dall’analisi dei servizi offerti da startup innovative non emergono ancora casi di utilizzo rilevanti, ma la capacità generativa sarà certamente importante nel prossimo futuro nel settore”.

L’Osservatorio ha inoltre censito e mappato oltre 50 startup che utilizzano l’IA nelle diverse fasi del Supply Chain Finance. Nella fase di initiation, l’AI è usata per analizzare dettagliatamente i flussi di cassa legati ai pagamenti tra buyer e fornitori e offrire soluzioni commerciali. Sei startup tra quelle censite sfruttano le capacità di apprendimento e predizione dell’intelligenza artificiale per prevedere le necessità di liquidità correnti tramite un’analisi di dati interni. L’output è usato dai provider di soluzioni in ottica commerciale così da prevedere con dettaglio i futuri flussi di cassa (di impresa buyer e dei fornitori) e suggerire loro le soluzioni più adatte di SCF.

Nella fase di implementation, gli algoritmi di machine learning e le capacità di apprendimento valutano e clusterizzano i fornitori per offrire soluzioni differenti e personalizzate sulla base delle loro necessità: sono 4 le startup censite che offrono questi servizi. I fornitori che hanno maggiore bisogno di accedere a soluzioni di SCF vengono identificati e vengono offerte soluzioni in base alla loro situazione. È possibile integrare attori terzi (es. investitori, provider di soluzioni connesse a SCF) nella piattaforma, con l’AI che automatizza il processo operativo di integrazione, tramite l’analisi dei documenti necessari o scambi di informazioni efficienti. Nell’ultima fase, quella di use, l’AI efficienta i processi automatizzando attività amministrative, migliorando le condizioni e i benefici degli attori coinvolti. Sette startup offrono questo tipo di soluzioni sfruttando le capacità di apprendimento, percezione e ragionamento.

Non sono rilevanti i casi di utilizzo di GenAI, ma gli esperti evidenziano applicazioni di questa tecnologia a supporto del SCF. La capacità generativa è offerta dai provider nelle piattaforme di SCF per chiedere conto al sistema delle prestazioni della soluzione attraverso un linguaggio naturale. Il sistema genera automaticamente dei report (sia in forma testuale che in forma grafica) sull’utilizzo delle soluzioni di SCF sulla base delle informazioni in proprio possesso, ed eventuali previsioni rispetto a utilizzi futuri. La tecnologia viene sfruttata per migliorare il processo di monitoraggio e controllo delle prestazioni associate alle soluzioni.