L’apparenza di una documentazione perfettamente in ordine non garantisce necessariamente che un immobile sia privo di criticità. È proprio da questa constatazione che nasce il lavoro di Cubictree, società indiana che ha sviluppato un sistema basato sull’intelligenza artificiale capace di individuare informazioni normalmente escluse dalle verifiche tradizionali.
Tradizionali controlli immobiliari e i loro limiti
Nel sistema bancario indiano, la concessione di un mutuo o di un finanziamento garantito da un immobile segue da anni una procedura consolidata. Le banche raccolgono la documentazione, richiedono il parere legale sulla proprietà e verificano i dati presenti nei registri ufficiali, compreso il CERSAI, il registro centrale delle garanzie sui beni.
Tuttavia, come evidenzia Cubictree, questo processo presenta un limite fondamentale: può verificare solo ciò che è già presente nella documentazione disponibile. Restano invece esclusi numerosi elementi che, pur avendo valore legale, non risultano collegati ai registri ufficiali.
In India esistono infatti circa 125.000 testate registrate, sulle quali vengono pubblicati avvisi riguardanti pignoramenti, aste, successioni, smarrimenti di documenti e verifiche di titolarità. Si tratta di informazioni spesso distribuite su giornali locali, in lingue diverse e in formato cartaceo, rendendone estremamente difficile la consultazione sistematica.
Cubictree AI e l’analisi dei file immobiliari
Per colmare questa lacuna, Cubictree ha sviluppato il Property Compliant Report, una piattaforma che integra registri pubblici, dati CERSAI, archivi giudiziari e un vastissimo patrimonio di avvisi pubblicati sui giornali.
L’azienda ha costruito questo database in oltre dieci anni, raccogliendo sia archivi digitali sia copie cartacee provenienti da tutto il territorio nazionale. Circa il 75% delle informazioni deriva proprio da pubblicazioni fisiche, successivamente digitalizzate ed elaborate attraverso modelli di AI multilingue.
Il sistema è oggi in grado di consultare oltre 3-3,5 crore di avvisi immobiliari, ai quali si aggiungono circa 400.000 nuovi record ogni mese. Le informazioni vengono collegate ai dati dei registri ufficiali e a un archivio di contenziosi che comprende oltre 4,5 miliardi di riferimenti legali, consentendo una valutazione del rischio classificata in quattro livelli, dal rischio nullo (R0) fino al rischio elevato (R3).
Newspaper notices: la chiave per smascherare le frodi
Uno degli elementi più innovativi della piattaforma riguarda proprio l’analisi dei newspaper notices, gli avvisi pubblicati sui quotidiani che spesso rimangono esclusi dai controlli bancari tradizionali.
La fonte racconta, ad esempio, il caso di un finanziamento da 180 crore di rupie che aveva superato tutte le verifiche previste dalla banca. Solo un avviso comparso su un giornale regionale segnalava però che l’operazione era fraudolenta.
Secondo Cubictree, episodi simili possono verificarsi anche quando i registri ufficiali non vengono aggiornati tempestivamente. In questi casi un immobile può essere utilizzato come garanzia presso più istituti contemporaneamente, senza che la seconda banca riesca a individuare immediatamente il vincolo già esistente. Grazie all’incrocio tra avvisi di stampa, registri immobiliari e dati giudiziari, la piattaforma riesce invece a far emergere queste anomalie prima dell’erogazione del credito.
I benefici per il sistema creditizio indiano
L’integrazione tra dati strutturati e informazioni non strutturate consente agli istituti finanziari di effettuare verifiche decisamente più approfondite rispetto ai metodi tradizionali.
Cubictree copre oggi oltre l’80% dei codici postali indiani e dispone di dati indicizzati relativi a circa 26,5 milioni di indirizzi immobiliari unici. Nei casi più complessi o ambigui, le analisi generate dall’intelligenza artificiale vengono inoltre sottoposte a controlli da parte di team legali e specialisti della qualità prima della consegna del rapporto finale.
Questo approccio permette alle banche di prendere decisioni più consapevoli prima dell’erogazione dei finanziamenti.
Cubictree AI come nuovo standard nel settore
La piattaforma non sostituisce le procedure già adottate dagli istituti di credito, ma le rafforza aggiungendo un livello di verifica che finora risultava assente.
Attualmente Cubictree collabora con oltre 100 banche e NBFC e con più di 450 organizzazioni appartenenti all’ecosistema finanziario e immobiliare, comprese società di recupero crediti e studi legali. I suoi servizi coprono l’intero ciclo di vita della pratica, dalla due diligence iniziale fino al monitoraggio dei contenziosi e delle attività di recupero.
L’azione concreta per chi lavora nel credito
Secondo la visione dell’azienda, il rischio immobiliare non può più essere gestito esclusivamente attraverso controlli manuali e registri ufficiali. La crescente complessità del mercato rende necessario integrare anche tutte quelle informazioni che, pur essendo pubbliche, rimangono difficili da individuare con gli strumenti tradizionali.
Per Cubictree, la property intelligence basata sull’intelligenza artificiale rappresenta quindi un’infrastruttura fondamentale per il settore del credito. Non sostituisce il parere legale o le valutazioni immobiliari, ma aggiunge un ulteriore livello di controllo con l’obiettivo di ridurre il rischio che elementi rilevanti vengano trascurati prima dell’erogazione dei finanziamenti.
Fonte: YourStory
