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AI models company of Datrix group

Ripensare il modo di fare Finanza & Banking con l'AI.

Per automatizzare i servizi e i processi bancari & finanziari, aumentando efficienza e redditività, riducendo i costi.

L'AI sta rivoluzionando l'industria finanziaria e bancaria

Per sopravvivere nel 21° secolo, le banche e le istituzioni finanziarie devono adottare al più presto sistemi intelligenti per raccogliere e utilizzare diversi tipi di dati.

$1,2 Trilioni

Investimenti dell’industria finanziaria in AI previsti entro il
2035.

23,17%

Crescita del mercato dell’AI in ambito finanziario tra il 2020 e il 2025.

+80%

Banche nel mondo consapevoli del valore dall’AI applicata al settore.

$447 Miliardi

Risparmio aggregato dei costi stimato per le organizzazioni finanziarie entro il 2023, grazie all’AI.

Il settore Finanza & Banking affronta sfide continue con l'AI e le sue applicazioni.

1

Rendere i sistemi AI più accurati e attendibili

La mancanza di informazioni affidabili e l’assenza di specifiche misure di sicurezza per gestirle possono essere un rischio per la privacy.

2

Aumentare il valore dei sistemi AI rendendoli comprensibili

Per rimanere conformi alle normative, ridurre al minimo il rischio di prendere decisioni commerciali sbagliate e dimostrare il ROI.

3

Gestire la convergenza dell'AI con altre tecnologie

Le tecnologie data center utilizzate dalle organizzazioni finanziarie (Virtual machine, drive condivisi, ecc.) non ottengono risultati ottimali con i big/fast data.

4

Formare i dipendenti a lavorare con i sistemi di AI

Questo include i team che si occupano di rischio e di regolamentazione, che spesso non hanno le competenze necessarie per valutare l’impatto dei modelli AI.

5

Arginare le nuove minacce informatiche dell'AI

L’inquinamento dei dati può fuorviare l’algoritmo di Machine Learning e rendere l’output inservibile o addirittura dannoso.

Applicazioni

Innolva

Applicazione: Corporate Lending – Credit Scoring / Risk Underwriting (Back Office)

Fonte dei dati: bilancio aziendale, ricerca sul web, copertura delle notizie, annunci di lavoro, social buzz ecc.

KPI: Risparmio di tempo e costi

COSA?
Modello AI che fornisce uno scoring di credito più ricco e individualizzato per le PMI, basato su una serie di fattori digitali aggiuntivi in tempo reale che, combinati alle informazioni finanziarie tradizionali, possono individuare con maggior accuratezza le bad e good company.

PERCHÉ?
Minimizzare l’esposizione ai rischi, ottenere un accesso maggiore e più rapido al credito per le aziende, oltre a una conoscenza più approfondita del mutuatario da parte delle banche.

COME?
Combinando informazioni finanziarie tradizionali – basate sulla performance passata del mutuatario-  con indicatori digitali in tempo reale – quali la presenza digitale, la e la reputazione popolarità digitale, le opportunità di lavoro, etc.  Il nostro modello esplora più di 1.400 variabili utilizzando:

  • Machine-Learning
  • Deep-Learning
  • Parallel computing

Banca Sella

Applicazione: Personal Finance / Retail Banking – KYC Due Diligence Automation
(Middle Office)

Fonte dei dati: Carte d’identità, busta paga, polizze assicurative, ecc.

KPI: Efficienza dell’operazione

COSA?
Modello AI che automatizza il rilevamento di errori, discrepanze e anomalie per determinare la validità dei documenti di identità/personali nel processo di valutazione del credito.

PERCHÉ?
Ridurre il tempo speso a reperire dati e documenti, con un risparmio di costi e un maggiore controllo sul KYC.

COME?
Sfruttando le più avanzate tecnologie AI conformi al GDPR per convertire il contenuto dei documenti fisici in forma
digitale/editabile. In particolare:

  • OCR (riconoscimento ottico dei caratteri)
  • Computer Vision
  • Object Detection
  • Machine-Learning
  • Deep-Learning
  • Parallel computing

Compass

Applicazione: Prestito al dettaglio – Prodotti personalizzati su misura (Front
Office)

Fonte di dati: CRM, Web/Mobile Analytics

KPI: Life-Time Value, Retention Rate

COSA?
Modello AI che automatizza la creazione e la prioritizzazione di cluster di clienti che mostrano comportamenti, profili di rischio, caratteristiche e abitudini di acquisto simili.

PERCHÉ?
Massimizzare la fidelizzazione dei clienti fornendo a ogni cluster di acquirenti il miglior prodotto/offerta, prendendo in considerazione le loro preferenze, l’attitudine al rischio, gli acquisti precedenti e le interazioni.

COME?
Sfruttando le più avanzate tecnologie AI conformi al GDPR per abbinare dati socio-demografici, dati sul comportamento di navigazione e di acquisto, per generare cluster di clienti accurati ed efficaci per la crescita del business. In particolare:

  • Time-Series Analysis
  • Machine-Learning
  • Parallel computing

Altre possibili applicazioni

Ottimizzazione delle performance

Identificare quali fattori sono importanti per migliorare i prodotti analizzando i dati sulle performance.

Prevenzione del tasso di abbandono dei clienti

Applicare tecniche di rete neurale per prevedere le inadempienze delle carte di credito; identificare le opportunità di up/cross-selling e classificare i lead per ottimizzare i tassi di conversione.

Rilevamento e prevenzione
delle frodi

Prevenire gli attacchi automatici individuando e proteggendo dai comportamenti web dannosi

Gestione del ciclo di vita del contratto

Analizzare contratti personalizzati, politiche o altri documenti legali per accelerarne l’elaborazione e ridurre gli errori.

Next-Gen Due Diligence Process

Velocizzare e semplificare il processo di due diligence M&A digitalizzando enormi volumi di documenti cartacei e applicando analisi avanzate.

Sicurezza e gestione del rischio

Valutare l’attività degli utenti e di altre entità esterne per scoprire anomalie che potrebbero indicare violazioni della sicurezza esterna.

I modelli di AI hanno un impatto su diverse attività del mercato finanziario e bancario

La cybersicurezza è nel nostro DNA

Cs-Aware e Cs-Aware Next sono due progetti finanziati dall’UE in cui aziende tecnologiche, università e centri di ricerca lavorano insieme per compiere il passo avanti necessario verso l’automazione del rilevamento, classificazione e visualizzazione degli incidenti informatici per le organizzazioni pubbliche e private.

In particolare 3rdPlace è la «tech engine» di questo consorzio e abilita:

  • Raccolta di dati sia da fonti interne (es. log del server) che esterne (siti verticali, social media, database della supply chain, ecc.)
  • Analisi avanzata dei dati attraverso l’AI al fine di rilevare, classificare e visualizzare gli incidenti di cybersecurity in tempo reale, supportando la prevenzione o la mitigazione degli attacchi informatici.

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