Studiu publicat de BCE: băncile evaluează mai favorabil firmele din sectoarele foarte expuse la AI, dar liderii pierd din avantajul relativ de risc

Băncile din Germania, Franța, Italia și Spania au evaluat mai favorabil firmele din sectoarele foarte expuse inteligenței artificiale, comparativ cu ceilalți debitori, pe măsură ce atenția publică pentru AI a crescut după lansarea ChatGPT. În interiorul acestor piețe, însă, companiile aflate anterior în partea superioară a clasamentului vânzărilor au pierdut o parte din avantajul relativ de risc față de concurenți. Un studiu publicat de Banca Centrală Europeană descrie astfel două schimbări care pot coexista: optimism față de un sector și mai multă prudență față de liderii săi.

Lucrarea, publicată la 19 octombrie 2026 în seria Working Paper a BCE, este semnată de Bruno Buchetti, Christian Eufinger, Luca X. Lin și Ixart Miquel-Flores. Autorii combină datele de credit AnaCredit cu informațiile financiare Orbis pentru companii nefinanciare private, necotate, din cele patru țări, între primul trimestru din 2021 și ultimul trimestru din 2024. Estimarea principală folosește aproximativ 6,8 milioane de observații firmă–bancă–trimestru, nu tot atâtea companii distincte.

Expunerea la AI este măsurată la nivelul sectorului de activitate, în funcție de sarcinile pe care tehnologia le-ar putea transforma. Ea nu arată dacă fiecare firmă a adoptat efectiv instrumente AI. Atenția publică este urmărită separat, prin indici construiți din căutări Google și consultări ale articolelor Wikipedia despre inteligența artificială.

În modelul autorilor, o creștere cu o abatere standard a indicelui de atenție pentru AI este asociată cu o reducere relativă de aproximativ 5% a probabilității de neplată evaluate de bănci pentru debitorii din grupul cu expunere sectorială ridicată, față de ceilalți debitori. Expunerea ridicată înseamnă un scor peste percentila 75 a distribuției din eșantion. Cifra nu reprezintă o reducere uniformă pentru toate firmele sau pentru întreaga perioadă de după ChatGPT.

Probabilitatea de neplată, prescurtată PD, exprimă aici riscul de nerambursare pe un an raportat în AnaCredit în cadrul abordării prudențiale bazate pe modele interne, IRB. O scădere relativă de 5% ar duce, de exemplu, un indicator de 0,8% la aproximativ 0,76%, adică o diferență de 0,04 puncte procentuale. Este o ilustrare a ordinului de mărime, nu rezultatul observat pentru o anumită companie. Indicatorul descrie evaluarea băncii și nu dovedește o reducere echivalentă a neplăților efective.

Pentru comparația dintre concurenți, cercetătorii ordonează firmele după vânzările medii din 2019–2021, în interiorul aceleiași țări și al aceleiași industrii definite prin codul NACE la patru cifre. Aceasta este aproximația pieței folosită în studiu. Termenul de lider se referă la poziția în acel clasament, fără să constituie o constatare de poziție dominantă în sensul dreptului concurenței.

Pe măsură ce interesul pentru AI crește, firmele mai bine plasate după vânzările anterioare primesc evaluări relativ mai puțin favorabile decât rivalii lor din piețele foarte expuse. Ele pot beneficia în continuare de reevaluarea favorabilă a sectorului, dar într-o măsură diferită. Pierderea avantajului relativ nu înseamnă că riscul tuturor liderilor crește în termeni absoluți. O posibilă explicație este că tehnologia reduce unele bariere de intrare și permite concurenților să conteste avantajele firmelor consacrate; studiul nu demonstrează că fiecare lider va pierde vânzări.

Același tipar este însoțit de evoluții relativ mai slabe ale creditelor utilizate și ale finanțării totale angajate pentru firmele aflate anterior mai sus în clasament. Acestea înregistrează și mai multe ieșiri din relațiile bancare existente și mai puține relații cu creditori noi, comparativ cu rivalii mai slab plasați, față de schimbările corespunzătoare din celelalte piețe. Autorii nu separă însă deciziile băncilor privind oferta de credit de modificările cererii de finanțare a companiilor. Un volum mai mic de împrumuturi nu dovedește, singur, că o bancă a refuzat finanțarea cerută.

Reacția diferă și între creditori. Băncile mai specializate în sectorul debitorului înainte de ChatGPT fac o reevaluare mai favorabilă a firmelor foarte expuse la AI. Specializarea este aproximată, în analiza principală, printr-o pondere de cel puțin 10% a sectorului în portofoliul de credit al băncii înaintea lansării. În schimb, simpla existență a unei relații de peste trei ani cu firma nu produce același efect diferențial semnificativ. Testele care folosesc durata exactă a relației dau rezultate mici și mai puțin consecvente. Cunoașterea sectorului și vechimea legăturii cu un client trebuie, așadar, privite separat.

Reevaluarea favorabilă este mai slabă pentru companiile intensive în muncă, identificate prin numărul de angajați raportat la veniturile din exploatare înainte de ChatGPT. Rezultatul poate fi compatibil cu incertitudini privind reorganizarea activității și adaptarea competențelor. Analiza nu cuantifică locuri de muncă pierdute și nu demonstrează că firmele respective vor concedia angajați. De asemenea, nu studiază folosirea AI de către bănci pentru aprobarea automată a împrumuturilor.

Cercetătorii verifică și ce se întâmplă ulterior cu rambursarea. Același tipar de diminuare a avantajului relativ al firmelor mai bine plasate se regăsește în evenimentele de deteriorare a creditului din următoarele patru trimestre, inclusiv după luarea în calcul a PD medii contemporane estimate de creditori. Evenimentul urmărit înseamnă restanțe de cel puțin 1% din expunere la vreun creditor sau întârzieri de cel puțin 90 de zile. El nu trebuie confundat automat cu insolvența juridică.

Această concordanță nu stabilește dacă băncile au anticipat deteriorarea sau au reacționat la semnale deja apărute. Fereastra scurtă de observație nu permite validarea reducerii medii de risc atribuite sectoarelor expuse sau a optimismului suplimentar al băncilor specializate. Diferențele dintre evaluările specialiștilor și cele ale celorlalți creditori nu arată, în aceste date, cine a avut dreptate.

Rezultatele centrale se mențin în mai multe teste cu indici alternativi de expunere, cu indicatori diferiți ai atenției și în comparații în interiorul aceleiași relații firmă–bancă. Totuși, sprijinul statistic nu este uniform pentru toate variantele. Reevaluarea relativă a liderilor se păstrează când poziția este măsurată prin vânzările din 2019 și când sunt adăugate controale suplimentare; înlocuirea clasamentului vânzărilor cu unul după numărul angajaților nu produce un rezultat semnificativ. Concluziile descriu asocieri și nu izolează un efect cauzal al lansării ChatGPT.

Într-un context separat, o analiză BCE din 2 octombrie, bazată pe sondajul SAFE, arată că 72% dintre firmele care plănuiesc investiții în AI intenționează să folosească resurse interne. Creditele bancare, granturile și leasingul sunt menționate fiecare de 16%. Respondenții puteau alege mai multe variante: procentele descriu firmele și intențiile lor, nu ponderea fiecărei surse în valoarea investițiilor sau bani deja acordați. O analiză sectorială publicată pe blogul BCE la 6 octombrie identifică o orientare mai mare spre finanțarea de piață atunci când sectoarele intensive în AI atrag datorie, într-un eșantion și într-un cadru diferite de studiul privind evaluările bancare.

Lucrarea privind riscul de credit nu oferă rezultate directe despre România sau Republica Moldova și nu surprinde transformările tehnologice de după 2024. Ea arată cum au interpretat creditorii expunerea sectorială într-o etapă timpurie a dezvoltării AI generative. Opiniile aparțin autorilor și nu reprezintă în mod necesar poziția BCE; publicarea studiului nu schimbă regulile de creditare sau de supraveghere bancară.