Enterprise Spa

Enterprise: l’intelligenza artificiale generativa spinge l’innovazione

Il ricorso all’intelligenza artificiale offre una spinta strategica e innovativa nelle piattaforme di prodotto di Enterprise, che ha già individuato casi d’uso per la GenAI e avviato sperimentazioni nell’ambito dell’intelligenza artificiale, anche insieme ai vendor partner

Le nostre nuove piattaforme di prodotto (Pr.E.M.I.A. Evolution e il Core Banking Plat@one) sono state progettate e sviluppate per essere fornite ai nostri clienti anche in cloud e non solo on-premises.

Grazie alle nostre certificazioni, detenute anche nel perimetro del service management applicativo e tecnologico, l’hosting sui cui ospitare le piattaforme può anche essere il cloud di Enterprise, offrendo in questo caso i servizi in modalità SaaS.

L’integrazione della GenAI

Oltre all’evoluzione tecnologica, in termini di portabilità e scalabilità delle nostre soluzioni, stiamo introducendo, all’interno delle stesse piattaforme, alcune componenti innovative di Intelligenza Artificiale generativa.

Per citare alcuni esempi, stiamo avviando la sperimentazione di un’interfaccia utente conversazionale che, tramite il linguaggio naturale, consenta di ricavare informazioni strutturate dal database dei nostri prodotti (ad esempio, in forma di report, comunicazioni alla clientela, etc.).

Questa forma d’interazione, immediata e ampiamente accessibile, consente di agire con flessibilità ed efficacia nell’ambito della ricerca d’informazioni in senso lato, perimetro sempre più attenzionato dai nostri clienti, per ragioni che spaziano dal monitoraggio al business, fino al presidio della sicurezza e della compliance.

Inoltre, il ricorso all’AI consente di superare l’approccio incentrato sull’implementazione di nuove funzionalità di ricerca, sviluppate con l’utilizzo di linguaggi di programmazione “tradizionali”, e non richiede il possesso di particolari skill tecnico-funzionali da parte dell’utilizzatore, che si limita a formulare un quesito “corretto”, per ottenere un risultato conforme alle attese.

Due casi d’uso

I primi due use case che abbiamo individuato in quest’ambito sono:

1) l’interrogazione delle nostre piattaforme di back-office per l’estrazione di informazioni richieste dai clienti, in filiale o tramite un service desk: per esempio, recuperando i dati di una generica transazione regolata su uno dei diversi possibili conti su cui il richiedente abbia una qualunque forma di titolarità, utilizzando un qualunque dato, anche parziale, che faccia riferimento all’operazione oggetto di ricerca;

2) l’interrogazione diretta da parte del cliente finale delle nostre piattaforme di canale digitale (portale web retail e corporate), con le stesse modalità e per le stesse finalità descritte nello use case precedente.

Sperimentazioni in corso per il Faqbot

L’altra iniziativa AI in fase di sperimentazione è legata all’addestramento di un bot che agisca sulla knowledge base delle nostre soluzioni, per arrivare a rilasciare un Faqbot che sostituisca, in modo molto più efficiente e mirato al risultato, la consultazione di un help on-line.

In questo perimetro di progetto, abbiamo individuato altri due use case pilota:

1) un Faqbot che agisca sul manuale utente dell’applicazione di sportello, ad uso degli operatori bancari di filiale;

2) un Faqbot che agisca sul manuale utente del portale web, ad uso della clientela finale della banca (retail o corporate).

I vendor partner per innovare in modo strategico

Oltre alle innovazioni appena citate, che sviluppiamo direttamente in casa, abbiamo assunto la scelta strategica d’integrare soluzioni di terze parti (nostri vendor partner) che sviluppano modelli AI meno generalisti e più focalizzati su determinati perimetri di operatività.

In quest’ambito, stiamo concludendo e rilasceremo nei prossimi mesi, l’integrazione del nostro back-end Trade Finance (denominato T.E.D., ovvero Trade Evolution Dashboard) con una piattaforma AI in grado di effettuare controlli incrociati sulla consistenza e sulla conformità delle informazioni contenute nei trade documents, a fronte della baseline contrattuale definita da una lettera di credito, per un’operazione d’importazione o esportazione internazionale.

In questo caso, la nostra suite T.E.D., che nel trade dossier digitale detiene documenti e termini contrattuali, si occupa di alimentare la piattaforma del nostro partner, fornendo:

1) i messaggi Swift relativi ai crediti documentari import/export;

2) i trade documents digitalizzati ricevuti dal cliente o dalla controparte.

Una volta recepito il bacino d’informazioni su cui attivare l’analisi, la piattaforma AI opera su diversi piani:

• controlli di congruenza delle informazioni riportate sui documenti in conformità ai termini contrattuali (definiti nei messaggi Swift);
• verifica del rispetto del framework regolamentare internazionale che governa questo tipo di operatività (cioè, UCP 600 - Uniform Customs and Practice for Documentary, edito dalla Camera di Commercio Internazionale, e ISBP - International Standard Banking Practice);
• verifiche sulla compliance AML internazionale dell’operazione (cioè, controlli blacklists, embargo, dual-use goods lists), attraverso uno screening dei soggetti, delle entità giuridiche, dei porti, dei beni oggetto della sottostante operazione commerciale.

Le eventuali discordanze e non conformità ravvisate dal motore di AI sono restituite alla suite T.E.D., che le cattura nelle funzioni utente demandate alla gestione decisionale di queste situazioni di potenziale eccezione.

Stefano Trinci,
Head of Core Business di Enterprise SpA