Oggi, in un modo o nell’altro, è stata una giornata in gran parte dedicata all’approfondimento in ambito intelligenza artificiale. Quello di oggi, poi, è un incontro ancora più significativo perché incentrato ad entrare nello specifico delle questioni esponendo dei casi pratici. Parleremo, infatti, di 𝑨𝒊 𝑷𝒆𝒓𝒇𝒐𝒓𝒎𝒂𝒓𝒏𝒄𝒆 𝒆 𝒄𝒂𝒔𝒊 𝒅’𝒖𝒔𝒐 𝒅𝒆𝒍𝒍𝒆 𝒔𝒆𝒈𝒏𝒂𝒍𝒂𝒛𝒊𝒐𝒏𝒊 𝑩𝑪𝑬 𝒆 𝒓𝒐𝒂𝒅 𝒎𝒂𝒑 𝒆𝒗𝒐𝒍𝒖𝒕𝒊𝒗𝒂.
Il relatore di questa giornata è stato Filippo D’Annibale – SVP AI&ML di Proxima Informatica.
Proxima Network è una rete d’imprese partecipata da aziende con skill funzionali e tecnologiche innovative che mettono a fattor comune la propria esperienza in un’offerta congiunta di Prodotti, Sviluppo di soluzioni, consulenza, servizi di Application Management e Quality Assurance.
I Pagamenti Digitali costituiscono un terreno molto fertile per quanto riguarda l’applicazione delle tecniche di Artificial Intelligence e Machine Learning.
In particolare, è possibile individuare i seguenti ambiti di applicazione presente e futura:
- Fraud Detection e Fraud Prevention
- Tecnologie biometriche
- Data Monetization
- Chatbot
- Processo di onboarding della clientela
Sono applicazioni innovative, che necessitano di strumenti adeguati per essere perseguite. Questa necessità ha innescato la corsa allo sviluppo di tali strumenti.
Proxima Network sta sviluppando il suo strumento denominato AIPER, un framework di tecnologie open source finalizzato a rendere accessibili AI e ML ai suoi utenti.
Questi strumenti però, oltre a consentire l’accesso a determinate funzionalità, hanno consentito anche di efficientare moltissimo le applicazioni della BI “classica”.
Un esempio tangibile è la declinazione di AIPER ina ambito PSP per le segnalazioni a BCE previste per il 2022. In questo webinar vedremo come l’adozione di AIPER possa portare al duplice obiettivo di:
- Disporre in modo semplice delle funzionalità di BI
- Avere la possibilità di adottare funzionalità tipiche di AI e ML
