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Roma, 31 Gennaio 2008

© Experian Limited 2007. All rights reserved.Confidential and proprietary. 2

La nostra vision

Siamo convinti che dati e tecnologia debbano diventare un fattore essenziale per le economie di

tutto il mondo


La nostra organizzazione

ExperianInternational

ExperianAmericas

ExperianAsia Pacific

ExperianEMEA


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


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)


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


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


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


Experian in Italia


Roma

Pontedera

Presente dal 1995

Crescita Costante

200 Persone

Uffici in Roma, Milano e Pontedera

Milano


Linee di business in Italia

Consumer Information

DecisionAnalytics

MarketingServices

Automotive Information

Business Information


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


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)




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


Il Sistema di Informazione Creditizia di Experian


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)


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


Delphi for Mailing Delphi for New BusinessConsumer Debit Index

DetectDelphi for Customer Management

Application ScorecardsApplication Processing Tolls

Collect SM

DeteDetectct

Soluzioni a Valore Aggiunto


La collaborazione con l’Università di TorVergata


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


€ 4.000

€ 5.000

€ 6.000

€ 7.000

€ 8.000

Ott 2005 Ott 2006 Ott 2007

+12%

+10%

Esposizione media per prodotti non garantiti


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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

▼


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


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)


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)


Grazie!

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