Gli AI Agent racchiudono livelli diversi di complessità. «Un agente può essere costituito da una semplice sequenza di prompt, una “chain of thoughts”, ovvero una “catena di pensieri” che, se costruita su un modello addestrato, produce output utili come, per esempio, testi, codici, immagini o grafici» – spiega Massimo Ruffolo, CEO & founder di Altilia. «Noi consentiamo agli utenti di scrivere in modo autonomo gli agenti, che possono svolgere compiti anche complessi, come riassumere una pratica di credito deteriorato (NPL) partendo da centinaia di documenti e restituendo all’analista solo le parti di interesse. Al fine di evitare allucinazioni, pre-processiamo i dati grezzi, non strutturati, semi-strutturati e strutturati tramite la nostra piattaforma che li trasforma in un knowledge graph. Il pre-processing diminuisce gli errori, semplifica la connessione ai sistemi aziendali e riduce il TCO. Grazie ai nostri connettori e all’automazione di pre-elaborazione, otteniamo risposte più accurate, con agenti che superano il 98 per cento di accuratezza e un margine di errore inferiore al due per cento».

Oltre all’elaborazione del linguaggio naturale, gli agenti AI possono facilitare il processo decisionale, risolvere problemi, interagire con ambienti esterni e compiere azioni. Non sempre però le cose vanno come dovrebbero. «Molti progetti di AI agent si arenano perché i modelli generano allucinazioni. L’utente finisce per dover controllare tutto, perdendo più tempo di quanto avrebbe speso a fare il lavoro manualmente» – afferma Ruffolo. Occorre quindi fare in modo che l’agente diventi un acceleratore, non un ostacolo.

AGENTI SEMPLICI E SPECIALIZZATI

Gli agenti possono essere considerati più sofisticati in due direzioni: sulla puntualità dell’informazione che deve essere estratta oppure sulla complessità del task che devono realizzare. In sostanza, possono estrarre dati precisi oppure svolgere compiti complessi. «Per esempio, nel caso di pratiche NPL, l’agente deve prendere tutte le informazioni catastali di centinaia di immobili, descritte nelle visure catastali. Ogni asta può avere molti lotti e ogni lotto più proprietà, e per ciascuna servono dati come particella, codice catastale, metri quadri, vani, valore e indirizzo. Con la nostra tecnologia, gli agenti collegano tra loro tutti questi dati per creare oggetti completi pronti da inserire nel database».

Lo stesso vale per le note di credito: «Gli agenti raccolgono automaticamente dati di bilancio e business plan, riclassificando ricavi, costi e personale, così l’analista risparmia tempo e aumenta la precisione» – continua Ruffolo.  Questi agenti sofisticati si sviluppano con strumenti no-code, interfacce visuali che permettono anche ai non tecnici di costruire dataset, addestrare modelli e costruire l’agente finale, riducendo costi e aumentando il ritorno sull’investimento. Si tratta quindi di informatica allo stato puro». Ma non è tutto. Ci sono agenti ancora più avanzati che generano output complessi, lasciando all’operatore umano il ruolo di supervisore. Gli agenti sofisticati funzionano come workflow di più agenti che cooperano tra loro: «Partendo da catene di prompt semplici si arriva a sistemi complessi, precisi e capaci di automatizzare compiti prima svolti interamente dall’uomo» – spiega il CEO di Altilia.

#Altilia Agenti AI specializzati: NPL, note di credito e report finanziari affidabili in tempi ridotti fino all’80%
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UNA PIATTAFORMA IN TRE MODULI

La piattaforma di Altilia si declina in tre moduli. «Con Altilia Assistant l’utente interagisce con l’agente come fosse un “collega digitale”, molto più di un chatbot. Con Altilia Robots automatizziamo i compiti su larga scala. Una vera rivoluzione. Infine con Altilia Skills costruiamo vere e proprie “abilità”, capaci di replicare il lavoro di un analista finanziario o di un avvocato. Siamo quindi in grado di adattare l’agente – che noi costruiamo attraverso l’ambiente di sviluppo Altilia Skills – non solo al dominio, ma anche alle esigenze organizzative del cliente» – spiega Ruffolo.

I benefici sono evidenti. «La nostra tecnologia riduce i tempi di esecuzione dell’80 per cento e il tasso di successo è vicino al 95 per cento» – sottolinea Ruffolo. Uno scenario che porta con sé anche un cambiamento culturale. «Secondo una ricerca elaborata dall’Università di Stanford, negli Stati Uniti le posizioni junior stanno diminuendo, in quanto senior e mid-senior aumentano la produttività utilizzando le nuove tecnologie. In futuro, tuttavia, gli esseri umani non saranno più esecutori, ma supervisori del lavoro svolto dall’AI» – conclude Ruffolo.

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I dati non strutturati rappresentano circa l’80% del patrimonio informativo aziendale e crescono con un ritmo esponenziale. Gestire un volume così elevato di informazioni non è semplice, ma l’intelligenza artificiale è in grado di rispondere efficacemente a questa necessità, offrendo strumenti avanzati per l’analisi e l’interpretazione dei dati non strutturati – come ci spiega Massimo Ruffolo, CEO & founder di Altilia, realtà specializzata in Intelligent Document Processing. «Chi lavora in azienda – dalle aree operative al marketing, dalle risorse umane alla contabilità – deve quotidianamente gestire una vasta quantità di documenti. Questo implica la necessità di comprendere, processare, estrarre informazioni e inserire tali dati nei sistemi aziendali». Che si tratti di analisti finanziari e ingegneri impegnati a capire i contesti di utilizzo di specifici componenti, oppure di chiunque gestisca dati meno sofisticati, l’esigenza di una corretta gestione dei dati è cruciale. L’intelligenza artificiale viene in aiuto, rendendo molto più semplici i processi di gestione delle informazioni.

AUTOMAZIONE DOCUMENTALE

«La tecnologia che proponiamo è avanzata» – dice Ruffolo. «Oggi, l’AI generativa permette all’impresa di controllare i dati in modo più complesso rispetto al passato, per creare in automatico documenti, grazie agli “active insights”, ossia mettendo a disposizione agenti software, assistenti AI che lavorano in collaborazione con il personale aziendale per processare le informazioni ed estrarre dati e conoscenza». Oltre agli assistenti AI, esistono anche i robot AI, che supportano i dipendenti nei compiti più ripetitivi. «Lavoriamo su entrambe le tipologie di soluzioni» – spiega Ruffolo. «Gli assistenti AI conversazionali permettono alle persone di interagire con i documenti. La soluzione legge i documenti disponibili e, in base alle informazioni in essi contenute, dà la risposta più appropriata alla domanda dell’utente».

L’assistente AI non risponde genericamente, ma in modo adeguato a una particolare azienda, a un particolare ruolo. «Altilia consente alle imprese di costruirsi assistenti AI e robot AI specifici per il compito che deve essere svolto, nello specifico processo» – continua Ruffolo. «Esiste anche una specificità di dominio della conoscenza: una banca ha esigenze diverse da un’assicurazione, da una società del settore farmaceutico, da un’impresa che produce indumenti o componenti elettronici. C’è anche una specificità di dominio di processo: un assistente AI in area risorse umane lavorerà in modo diverso da un assistente AI impegnato nella gestione delle procedure operative di una banca».

#IntelligenceDocProcessing Con #Altilia ottimizza i processi, riduci gli errori e libera risorse per l’innovazione
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L’APPRENDIMENTO PER RINFORZO

Inoltre Altilia usa un approccio chiamato “human in the loop AI”, che permette agli esseri umani di verificare quanto fanno gli assistenti AI e i robot AI e di correggerli, addestrandoli per i processi successivi. Questa forma di machine learning è denominata reinforcement learning. Si tratta, quindi, di un apprendimento per rinforzo, che consente alla macchina di imparare continuamente per comportarsi in modo sempre più corretto. «Forniamo alle aziende una piattaforma completa da cui gli utenti possono processare tutti i dati non strutturati, indipendentemente dal tipo di documento, senza usare strumenti diversi» – spiega il CEO di Altilia. «La nostra piattaforma propone più tool utilizzabili per rispondere alle esigenze dell’utente. Questo è un aspetto di valore perché gli utenti utilizzano una sola soluzione per risolvere tutti i problemi».

L’utilizzo degli strumenti di AI cambieranno le attività lavorative. «Siamo consapevoli che, come in ogni rivoluzione tecnologica, alcuni mestieri scompariranno mentre altri, nuovi e innovativi, emergeranno, creando opportunità senza precedenti» – conclude Ruffolo. «Anche in Italia, dobbiamo prepararci a questa rivoluzione. Altilia è impegnata a promuovere la cultura sull’AI, incoraggiando un approccio etico, responsabile e sostenibile».

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Valorizzare e rendere accessibili le tecnologie di Artificial Intelligence (AI), è uno degli obiettivi più importanti di Altilia. «L’elaborazione del linguaggio naturale, e in particolare la tecnologia alla base di ChatGPT, hanno enormi potenzialità» – spiega Massimo Ruffolo, CEO e founder di Altilia. «Ma si tratta di portarla in azienda nel modo giusto per migliorare i processi di elaborazione dei dati, gestire la conoscenza e rendere disponibili un maggior numero di informazioni, per contribuire alla riduzione del lavoro manuale e accelerare i processi della gestione operativa». Grazie all’AI, è possibile rendere più rapidi i processi di business e aumentare la produttività. Nuove potenzialità giungono da ChatGPT – dove GPT sta per Generative Pre-trained Transformer – che identifica una famiglia di modelli linguistici introdotti per la prima volta da OpenAI nel 2018 i quali sono alla base dei servizi di AI generativa in grado di creare contenuti.

Il termine Pre-trained si riferisce a modelli pre-addestrati, mentre Transformer indica una nuova tipologia di modelli di reti neurali, inizialmente sviluppata da Google. GPT fa parte della categoria dei c.d. Large Language Models. «I Large Language Models sono modelli linguistici general purpose, addestrati su grandi volumi di dati, ma non pensati per un problema o un settore specifico» – nota Ruffolo. «Secondo Gartner, fino al 20-30% dei risultati di ChatGPT presenta inesattezze. ChatGPT può fornire risposte sbagliate su conoscenze molto specifiche. L’essere generalista è il suo limite».

POTENZIARE IL FINE-TUNING

Nel contesto aziendale, utilizzare un modello linguistico tipo GPT di Open AI, in grado di comprendere aspetti lessicali, ma non le specificità legate al settore o all’ambito tecnico può essere problematico. «Questo limite può essere gestito dal fine-tuning, utilizzando i documenti dell’azienda come dataset di addestramento specifico» – puntualizza Ruffolo. «In Altilia, ci serviamo dei Large Language Models, pre-addestrati su dataset di tipo generalista, e inseriamo la conoscenza specifica del business dell’azienda. Partire da modelli pre-addestrati è più semplice ed efficace che creare un modello di intelligenza artificiale che nasce da zero. Il fine-tuning consente di trasferire ai modelli le terminologie e le peculiarità proprie dell’operatività di un’impresa». Un altro aspetto dibattuto in merito all’utilizzo di servizi di IA generativa come ChatGPT, riguarda la necessità di scambiare informazioni con un ente esterno, che possono essere riutilizzate per l’addestramento, creando così problemi di sicurezza dei dati e di proprietà intellettuale. Mentre si discute molto di questi argomenti, Altilia già fornisce gli strumenti per sfruttare appieno questi modelli mantenendo i dati in azienda».

#GPT #LLM «L’AI ha enormi potenzialità. Ma si tratta di portarla in azienda nel modo giusto» – Ruffolo CEO @altiliagroup
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PIATTAFORMA UNIFICATA

«Il valore distintivo di Altilia – afferma Ruffolo – è la capacità di elaborare i documenti non strutturati dell’impresa, in modo da produrre dati e conoscenza dettagliati, in maniera semplice e veloce». Uno dei vantaggi di Altilia consiste nel disporre di una piattaforma in cui è gestito tutto il processo di elaborazione documentale, in modo unificato. «ll primo step consiste nel caricamento dei documenti» – spiega Ruffolo. «La componente di Computer Vision separa elementi come testo, immagini, tabelle in base al layout dei documenti. I contenuti vengono poi processati tramite Large Language Models, ottimizzati con il fine-tuning, per estrarre i dati e le informazioni ricercate, in modo automatico». In sintesi, si parte dall’acquisizione dei documenti aziendali da cui si estraggono i dati e le informazioni salienti, utili all’azienda per accelerare e automatizzare le attività operative o di knowledge management. «In pratica – continua Ruffolo – creiamo una knowledge base aziendale, con cui gli utenti possono interagire con modalità simili a ChatGPT, per ottenere le conoscenze specifiche dell’impresa disponibili in piattaforma». Esistono già diversi clienti di Altilia che usano questa soluzione. «Lo zoccolo duro – conclude Ruffolo – è rappresentato dal settore bancario e dei financial service. Siamo partner di alcune delle più importanti banche italiane in diversi progetti. Stiamo lavorando, per esempio, nella gestione dei crediti deteriorati, ma siamo in grado di adattarci alle esigenze di qualsiasi settore».

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L’hyperautomation, definito da Gartner come un approccio in cui le organizzazioni identificano e automatizzano rapidamente il maggior numero di processi aziendali, è ritenuta da Altilia sempre più strategica per le imprese. «Un’azienda iperautomatizzata si serve di tecnologie che riducono l’intervento umano, sollevando le persone dalle attività aziendali più ripetitive e noiose» – spiega Massimo Ruffolo, CEO & founder di Altilia. Accanto alla robotic process automation sta assumendo sempre più importanza l’intelligent process automation, che usa l’intelligenza artificiale per automatizzare processi complessi e può gestire e analizzare grandi moli di dati non strutturati. Chiamata anche cognitive automation, ha l’obiettivo di replicare le capacità cognitive umane.

Anche Altilia sta puntando sull’hyperautomation, in particolare sull’intelligent process automation e sull’intelligent document processing (IDP), area dell’intelligence process automation che riguarda l’automazione di processi document intensive, fino a poco tempo fa gestibili solo da persone. «La specificità principale della nostra tecnologia – dice Ruffolo – consiste nella capacità di leggere i documenti come fanno gli esseri umani. Non solo i documenti sono classificati in base al contenuto, le nostre soluzioni interpretano i documenti considerando anche il loro layout».

Il “fiore all’occhiello” di Altilia è Altilia Intelligent Automation, piattaforma semantica IPAaaS di tipo no code, che permette di utilizzare l’artificial intelligence per creare software robot per la lettura automatica, la comprensione e l’estrazione di dati e conoscenze da documenti, in modo rapido e accurato, per automatizzare con efficienza i processi operativi e decisionali.

«La piattaforma Altilia Intelligent Automation ha un approccio cognitive automation» – commenta Ruffolo. «Molte aziende, a fronte di dati non strutturati, elaborano progetti complessi e costosi, che richiedono personale competente in ambito artificial intelligence. Spesso, però, i progetti falliscono anche perché mancano risorse umane con le giuste doti. Senza contare che i progetti devono essere aggiornati periodicamente, con costi elevati e scarsi ritorni d’investimento».

Per facilitare le imprese, Altilia propone una piattaforma che fornisce l’infrastruttura per gestire gli algoritmi necessari a leggere i documenti importanti per le aziende. Il tutto finalizzato a ridurre la necessità di supporto da parte di personale esperto. «Abbiamo realizzato una tecnologia studiata per assistere un utente di business, un analista finanziario, non un tecnologo o un ingegnere» – afferma Ruffolo. «Abbiamo nascosto la complessità che sta dietro agli algoritmi perché l’utente possa essere supportato con facilità dalla tecnologia nelle attività quotidiane. Se il modello di AI utilizzato non fa esattamente quanto è necessario a un’azienda, questo può essere direttamente personalizzato dall’utente per soddisfare esigenze specifiche».

L’IDP NEL RECUPERO CREDITI

Le applicazioni IDP possono essere usate per valutare i non-performing loan (NPL), nel recupero crediti. Quando le banche si rivolgono a un’agenzia di ricupero crediti per contattare il debitore, si possono creare problemi derivati da: asimmetria informativa (le agenzie ricevono dalle banche informazioni e documenti parzialmente in forma non strutturata); processi manuali (per valutare le informazioni contenute nei documenti l’estrazione manuale dei dati degli archivi è spesso laboriosa, lenta e imprecisa); limiti di tempo (gli NPL sono resi disponibili dalle banche in lotti contenenti migliaia di pratiche e le agenzie non hanno tempo  per valutarle); ridotta accuratezza che può portare le agenzie a valutazioni inadeguate e a recuperi dei debiti al prezzo sbagliato. La soluzione di Altilia semplifica il processo di raccolta dati con informazioni più accurate, punta a ridurre del 90% il lavoro manuale, a rendere i tempi di elaborazione fino a 10 volte più veloci rispetto ai tradizionali processi manuali, a garantire più accuratezza e maggiore ricchezza di informazioni migliorando la visione dello stato della posizione debitoria e aumentandone i margini di ricavo.

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La soluzione presentata da Altilia, in collaborazione con l’Associazione ItaliaFintech e lo studio Chiomenti, è basata su una applicazione della intelligenza artificiale (AI) volta a facilitare la valutazione, da parte delle istituzioni bancarie, dei rischi e delle metriche di sostenibilità delle imprese che chiedono di ricevere finanziamenti.

Altilia è una scale-up nel settore delle tecnologie per l’intelligenza artificiale e per l’automazione intelligente dei processi, con clienti in settori che vanno dall’online retail ai servizi finanziari. Altilia ha l’obiettivo di democratizzare l’adozione della AI, della Hyperautomation e dei paradigmi di Decision Intelligence. In coerenza con questa vision, la soluzione “ESG – Alternative Data for Credit Management” selezionata da Milano Hub si propone di fornire agli istituti finanziari uno strumento che consenta di raccogliere le informazioni rilevanti per la valutazione del rischio del credito e degli obiettivi ESG delle imprese in modo rapido, pervasivo ed efficace.

Attraverso una tecnologia di intelligent document processing che ha già dimostrato la sua efficacia, possono essere definite metriche di eccezionale valore ai fini decisionali, ricavate dalla estrazione, elaborazione e riorganizzazione di dati provenienti da un elevato numero di documenti afferenti a fonti eterogenee e sia per contesto sia per rappresentazione. Un processo che agevola i social responsible investment e consente, per esempio, di favorire l’accesso ai ”green loans” da parte delle imprese, riducendo gli oneri amministrativi connessi alla presentazione di una domanda.

Il progetto risponde alle recenti linee guida dell’EBA in materia di concessione e monitoraggio dei finanziamenti. L’Autorità Bancaria Europea richiede, infatti, che tutte le banche, nel processo del credito, debbano prendere in considerazione metriche e rischi associati ai fattori ESG e, in particolare, l’impatto potenziale dei fattori ambientali e del cambiamento climatico sulla solvibilità del soggetto finanziato.

Il fondatore e amministratore delegato di Altilia, Massimo Ruffolo, ha dichiarato «La partecipazione al Milano Hub di Banca D’Italia ci dà l’occasione di sperimentare le nostre tecnologie nella raccolta automatica di dati alternativi sul comportamento ESG delle imprese.

Lo scopo del progetto, infatti, è quello di rendere disponibili alle banche, agli investitori e alle aziende, dati alternativi tipici del settore ESG che possano migliorare la capacità di chi investe nello scegliere investimenti rispettosi delle persone e dell’ambiente. L’esperienza che matureremo durante la realizzazione di questo progetto consentirà ad Altilia di continuare ad espandere la propria presenza sul mercato delle tecnologie di intelligenza artificiale sia in Italia che all’estero con particolare attenzione ad applicazioni che possano dare beneficio all’economia e alla società».

Nata nel 2010 come spin-off del CNR e divenuta presto la prima PMI innovativa in Calabria, finanziata in febbraio 2021 con un pre-Series A round di 3 milioni di euro da CDP Venture Capital SGR, Altilia è oggi una realtà affermata, con grandi clienti, di cui 4 Fortune 500. La società ha partnership di ricerca con le principali università italiane e una attività di collaborazione stabile all’interno dell’ecosistema innovativo promosso da Entopan. Altilia è stata recentemente inserita da Gartner nella “Market Guide for Intelligent Document Processing Solutions”. Già lo scorso anno, Gartner aveva evidenziato Altilia come player rilevante e “representative vendor” nel settore dell’Intelligent Document Processing, unico player europeo accanto a nomi come Amazon Web Services, Google, IBM e Microsoft.

L'articolo Altilia tra i 10 progetti più innovativi sull’AI selezionati da Milano Hub di Banca d’Italia proviene da Data Manager Online.

Altilia è stata di recente citata da Gartner come player rilevante e “representative vendor” nell’area Intelligent document processing nei report “Hype cycle for natural language technologies 2021” ed “Emerging use cases for natural language technology” oltre che nel tool per l’analisi di mercato “Market share data cross-reference, application infrastructure and middleware 2020”.

Un traguardo importante – come spiega Massimo Ruffolo, founder, CEO e CTO di Altilia, per l’unico player europeo citato da Gartner nel settore Intelligent document processing, accanto a realtà quali Amazon Web Services, Google, IBM e Microsoft. «Siamo stati scelti – continua Ruffolo – perché abbiamo un approccio unico, rispetto ai competitor, nel costruire la nostra tecnologia che è di aiuto anche a utenti business senza conoscenze informatiche avanzate in area intelligenza artificiale, machine learning e in altri settori. Ci piace dire che democratizziamo l’uso dell’intelligenza artificiale perché consentiamo a chiunque, in azienda, di avvalersi di un modello di machine learning e di costruirsi un bot in grado di assisterlo nella lettura automatica di documenti e nell’estrazione di dati. Nelle imprese, c’è mancanza di competenze in area intelligenza artificiale. Con la nostra proposta, riduciamo il problema dello skill shortage, perché rendiamo gli utenti di business in grado di addestrare algoritmi di machine learning». Grazie ad Altilia, l’utente può usare la tecnologia per estrarre i modelli che gli servono senza occuparsi di dettagli tecnici. «Attenzione è posta anche sull’explainable AI, cioè l’interpretabilità dei risultati dei modelli di intelligenza artificiale, nativamente integrata – con le nostre tecnologie e i nostri algoritmi – alle funzionalità che consentono di capire da dove viene un dato e perché».

#Hyperautomation Oltre il 50% di crescita anno su anno ed espansione all’estero per @altiliagroup
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L’evoluzione della RPA

L’Intelligent process automation, alla base delle soluzioni di Altilia, è un’evoluzione della Robotic process automation, trend che, da una decina d’anni, valorizza agenti software per automatizzare compiti prima fatti da operatori umani. «Mentre questa tendenza evolveva – spiega Ruffolo – ci siamo accorti che alcuni processi richiedono intelligenza per processare dati non strutturati, contenuti in documenti, immagini, file audio. Per fare un esempio pratico, possiamo pensare a una banca che deve inserire in un database dati di un cliente tratti da un modulo da lui compilato, o che deve decifrare dati da un documento d’identità fotocopiato. Possiamo pensare anche a casi più complessi, come leggere il bilancio di un’azienda per recuperare dati e inserirli in un sistema che produce report da diffondere. L’Intelligent process automation automatizza processi che richiedono capacità cognitive umane. Gartner chiama queste funzionalità “hyperautomation” per indicare che per gestire attività complesse servono molte tecnologie sofisticate insieme, per fare automazione».

L’Intelligent document processing è una componente dell’Intelligent process automation. «Le nostre tecnologie di Intelligent document processing consentono di leggere documenti testuali e scansionati» – prosegue Ruffolo. «Al momento, trattiamo soprattutto documenti di questo tipo, in futuro ci occuperemo anche di dati audio, dati video e ogni tipo di dati non strutturati. I dati letti in modo automatico, grazie alle nostre tecnologie, sono presi dalla sorgente in cui si trovano, elaborati, estratti in base agli interessi dell’utente. Questi dati sono forniti ad altre applicazioni che continuano le attività di automazione, ma possono essere salvati in un database o ritornati all’applicazione di Robotic automation. Quindi, la nostra tecnologia è interoperabile con il desktop dell’ecosistema applicativo del cliente, risolvendo il problema dell’estrazione di dati in forma strutturata da sorgenti non strutturate all’origine. Questo è un compito che ha valore di business, perché valorizziamo il deep learning, con tecniche di question answering o machine ready comprehension». Tecnologie di questo tipo – secondo Ruffolo – consentono di risparmiare in termini di costi di processo perché svolgono compiti ripetitivi e noiosi in meno tempo di quanto farebbe un essere umano.

Per grandi aziende e non solo

Altilia si rivolge alle aziende di grandi dimensioni, ma l’obiettivo è di indirizzarsi anche alle piccole e medie imprese. «Credo che anche le PMI possano usufruire dei vantaggi della Robotic process automation, dell’Intelligent process automation e dell’Intelligent document processing» – dice Ruffolo. «Abbiamo molti clienti enterprise nel settore dei financial services, come banche, assicurazioni, operatori finanziari di vario tipo, ma le caratteristiche della nostra tecnologia ci consentono di aprirci anche ad altri settori industriali». Nel caso dell’estrazione di dati da documenti finanziari, che riguardano da vicino aspetti sensibili della vita di ogni azienda, è necessario considerare le finalità dell’impresa stessa. «Quando lavoriamo con i clienti – spiega Antonio Colasante, chief growth officer di Altilia – vogliamo agire con concretezza, individuando insieme a loro gli obiettivi da perseguire tramite la nostra soluzione. L’inserimento di documenti in un sistema di automatizzazione di processo è declinato nel creare report specifici per soddisfare le esigenze del cliente». Altro esempio – continua Colasante – «è la gestione dei documenti legati all’ambito ESG per l’estrazione di dati da report di sostenibilità ambientale. Oppure l’estrazione di dati da estratti conto bancari nell’area utilities per ottenere informazioni, o il codice della fattura di riferimento per attivare la chiusura della partita all’interno del sezionario del sistema di contabilità».

Anche le PMI di settori quali retail, pharma, trasporti, logistica e altre aree, attente alla digitalizzazione e all’innovazione, stanno diventando sempre più interessate a questo tipo di soluzioni. «Gestire la filiera logistica, dal documento di trasporto, al documento di carico, a quello di scarico, fino alla sede finale – spiega Colasante – può essere interamente automatizzato, tramite la nostra piattaforma che permette di leggere i documenti e allo stesso tempo di creare e di accrescere le informazioni relative a quel processo di riferimento. Stiamo lavorando anche per una specifica realtà Web in ambito farmaceutico, per l’automatizzazione e la redazione di schede prodotto e per altre attività».

#Hyperautomation Il CEO di Altilia Ruffolo: «Democratizziamo l’AI e riduciamo lo skill shortage»
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Fluid work e orizzonti di crescita

Questi risultati sono ottenuti anche grazie a un approccio di fluid work, che punta sulla costruzione, in Altilia, di un ambiente di lavoro vincente, in cui le persone possono scegliere il lavoro in azienda, o quello da remoto, o la forma ibrida, con il supporto necessario per lavorare al meglio e curare il proprio talento. Un sistema di incentivi invoglia il personale di Altilia a partecipare all’innovazione e alla crescita dell’azienda. Per il 2022, il piano strategico prevede di guardare anche all’estero. «Ci concentreremo sul Nord America e sull’Europa, lavorando con aziende di ogni settore» – riprende Ruffolo. «Stiamo conoscendo tassi di crescita superiori al 50% anno su anno. Vogliamo costruire nuove sedi all’estero e offrire le nostre soluzioni in modalità as a service. Tutto sarà basato sul nostro sito Web, con versioni trial che l’utente potrà sperimentare. Prevediamo vari livelli di accesso, alcuni basici, acquistabili dal sito Web, altri avanzati che devono essere negoziati ad hoc con il cliente. Per il 2023 prevediamo, inoltre, di costruire un marketplace di intelligenza artificiale. Dal nostro sito gli utenti potranno creare modelli di intelligenza artificiale e venderli ad altri clienti».

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Anche il settore bancario è nel DNA di Altilia. L’azienda, specializzata nell’augmented intelligence, da anni ha tra i propri clienti alcune tra le più importanti realtà bancarie italiane. «L’intelligenza artificiale può migliorare la vita dell’operatore bancario, evitandogli i processi più ripetitivi e noiosi» – spiega Fausto Pupo, vice president Product di Altilia. «Può intervenire in attività quali la creazione di pitch commerciali o il riconoscimento automatico delle frodi. L’obiettivo è di aiutare l’operatore bancario a sfruttare meglio le risorse disponibili, tempo compreso, permettendogli di concentrarsi solo sulle attività ad alto valore aggiunto». Un termine utile a descrivere la proposta di Altilia è hyperautomation. In cima alle tendenze tecnologiche previste da Gartner per il 2020, questa parola indica l’unione della robotic process automation, ovvero le tecnologie pensate per automatizzare i processi aziendali, con l’intelligenza artificiale e il machine learning, per la realizzazione di un’automatizzazione intelligente e sostitutiva. La RPA permette di connettere

sistemi legacy, anche in assenza di API, con sistemi più avanzati. «Forniamo agli utenti tecnologie per trasferire la conoscenza nei modelli di intelligenza artificiale della robot process automation» – dice Pupo. «La competenza umana può arricchire gli algoritmi e aumentare l’intelligenza della macchina. Se l’operatore si accorge che uno dei dati derivati dai rendiconto di esercizio è inesatto, perché la macchina ha sbagliato qualcosa, l’algoritmo continua a imparare dall’esperienza dell’essere umano».

ANCHE DA REMOTO

Il lockdown legato all’emergenza Covid-19 ha colpito anche il settore bancario. «La situazione ha creato criticità su vari mercati, facendo emergere la necessità di essere più informati per capire le tendenze da seguire e prendere decisioni ottimali» – spiega Pupo. «Inoltre, ha richiesto la capacità di cogliere i segnali deboli appena si manifestano, perché arrivare primi sull’informazione può diventare rilevante in aree come il corporate & investment banking o il settore assicurativo. L’intelligenza artificiale può aiutare a cogliere ed elaborare alcuni segnali in anticipo, gestendo meglio il portafoglio clienti sugli investimenti più adeguati. Le tecnologie di intelligenza artificiale e di hyperautomation pongono al centro sia le attività di business sia l’utente finale, aiutandolo a svolgere le attività aziendali in modo più efficiente anche da remoto».

#Banking Sistemi, processi e attività: RPA + AI = più capacità e garanzia di continuità @altiliagroup
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UNA SOLUZIONE VINCENTE

Un ruolo importante è giocato dalla piattaforma Mantra, che permette di potenziare, semplificare e rendere meno costosi i processi che richiedono la profilazione e l’analisi profonda dei clienti, valorizzando l’hyperautomation. «Profilazione dei clienti, risk management e compliance sono tra le possibilità offerte da Mantra» – precisa Pupo. «La piattaforma utilizza interfacce grafiche che permettono all’utente di interagire in modo semplice e intuitivo. Nel caso dei pitch commerciali, l’interfaccia grafica permette all’utente di spiegare quali dati prendere dai bilanci, come creare e visualizzare un documento Power Point. Lo strato back-end, nascosto dall’interfaccia grafica, consente di fare calcoli per conto dell’utente. Un’ulteriore interfaccia permette di usare la conoscenza dell’utente per consentire agli algoritmi retrostanti la piattaforma di continuare a imparare». Onboarding e fraud detection possono essere completamente automatizzati.

In banche e assicurazioni, le attività di onboarding e la valutazione del cliente in base alle sue richieste avviene partendo dai dati disponibili e da dati alternativi che derivano da social, documenti aziendali e altre informazioni. «Una soluzione basata sull’hyperautomation consente anche di valutare il comportamento di un’azienda rispetto ad ambiente, società, valori e struttura di riferimento, governance dell’impresa stessa» –constata Pupo. «Le nostre tecnologie contribuiscono alla digital transformation delle aziende e alla valorizzazione del cloud».

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Il fashion è sicuramente uno dei settori più colpiti dal lockdown. Con 221mila imprese, l’Italia è al primo posto in Europa per la produzione del tessile, abbigliamento e accessori. Un mercato che vale 97 miliardi di euro, due terzi dei quali si regge sulle esportazioni (dati Confindustria Moda). In parallelo al crollo verticale dei consumi negli store fisici si è registrata una forte impennata dei consumi online, segnando un significativo cambiamento di atteggiamento verso l’e-commerce anche da parte dell’industria tradizionale del lusso, che prova la strada del direct to consumer, coniugando logistica e B2B. Il canale e-commerce è la leva su cui tutti i brand stanno agendo per ridurre i danni e gli stock in eccesso. Marchi e piattaforme multimarca sono al lavoro per fidelizzare i clienti, reinventare il loro business, ripensare il concetto stesso di lusso e migliorare la user experience nei siti di e-commerce per facilitare la ricerca dei prodotti, anche tramite tecniche di computer vision e algoritmi di image analysis – come ci spiega Piergiuseppe Scalamogna, CTO di Altilia. «Tramite intelligenza artificiale e machine learning l’obiettivo è offrire al cliente un’esperienza d’acquisto in modalità e-commerce il più vicina possibile a quella tradizionale in negozio, creando un’esigenza di contenuti personalizzati su larga scala e di alta qualità».

AVATAR E BOUTIQUE PERSONALIZZATA

Le aziende retailer possono utilizzare le informazioni non solo per comprendere le abitudini di acquisto e personalizzare la relazione con il cliente, attraverso messaggi ad hoc, ma anche per individuare la fascia EIP (extremely important people) alla quale indirizzare proposte in anteprima e servizi su misura. La computer vision permette inoltre di offrire una customer experience davvero immersiva grazie alla creazione di avatar con le stesse caratteristiche fisiche del cliente che può così indossare e valutare gli acquisti come se fosse nel negozio fisico. Grazie all’artificial intelligence, inoltre, è possibile creare una boutique personalizzata per ogni utente che si collega alla pagina Web del sito di eCommerce. «Anche su customer relationship management e customer satisfaction abbiamo realizzato vari progetti» – precisa Scalamogna. «Analizzando le email che arrivano al servizio di customer care e le recensioni sui prodotti sia venduti che provati, si possono individuare nuovi insights, o agire sulle difformità di descrizione dei materiali e le criticità di delivery».

#Fashion #retail #ecommerce avatar e boutique personalizzata. L’AI cambia le regole @altiliagroup
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L’AI CAMBIA LE REGOLE

Le tecnologie di face recognition e computer vision consentono di analizzare il customer journey e il gradimento del cliente anche negli store fisici, permettendo di creare e tracciare un percorso continuo tra online e offline per una vera omnicanalità. «Con queste tecnologie – spiega Scalamogna – è possibile analizzare il comportamento del cliente durante l’esperienza in negozio per capire dove si posa il suo sguardo, cosa attira maggiormente la sua attenzione, il tempo di permanenza davanti a prodotto, il numero di referenze acquistate rispetto a quelle portate in camerino, i passaggi che hanno portato a concludere l’acquisto positivamente o quelli che hanno portato all’uscita dal negozio. Grazie a questi strumenti di analisi è possibile migliorare la disposizione degli indumenti nel punto vendita e inviare al cliente le offerte più adatte, incrociando i dati provenienti da fonti dati diverse». Analisi dati, creazione di modelli, comprensione del contesto e disegno delle soluzioni sono alla base delle proposte di Altilia di augmented intelligence.

La sua piattaforma Mantra Intelligent Automation (implementabile in qualsiasi infrastruttura cloud) è stata adottata da alcuni tra i più importanti player italiani dell’online retail. Tra gli sviluppi previsti dall’azienda per il futuro, l’utilizzo degli algoritmi di machine e deep learning a supporto della creatività degli stilisti per la creazione di nuove collezioni data driven, con l’obiettivo di migliorare il time-to-market e la capacità di competere sul mercato.

L'articolo Altilia, il fashion riparte dall’online proviene da Data Manager Online.

Fondata nel 2010 come spin-off del Consiglio Nazionale delle Ricerche (ICAR-CNR), Altilia opera nel campo dei big data analytics, machine learning e augmented intelligence, con un focus sui cosiddetti insight engines. Il mantra della compagnia è chiaro: le potenzialità offerte dalle nuove tecnologie sono la base di partenza e non di arrivo per lo sviluppo di soluzioni integrate, funzionali e capaci di adattarsi alle esigenze di varie industry. Altilia riassume il suo metodo di approccio nella frase “human-in-the-loop”. Cosa vuol dire? Studiare percorsi strategici finalizzati a prendere decisioni migliori, più rapide e informate, a eseguire operazioni più efficienti e sviluppare processi aziendali ottimizzati ma sempre incentrati sull’individuo. Può sembrare banale ma in un mondo iperconnesso, datacentrico e software-driven, ci si dimentica che l’automatizzazione è un mezzo e non il fine ultimo di un modello di business. Per capire meglio in cosa si differenzia l’operato di Altilia da quello di decine di competitor, abbiamo intervistato Massimo Ruffolo, founder dell’azienda.

Come abilitare la combinazione di #AI e Human Intelligence @MassimoRuffolo @altiliagroup
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AI E HUMAN INTELLIGENCE

«Negli ultimi anni, ci siamo concentrati particolarmente sul paradigma della augmented intelligence, che è una combinazione di artificial intelligence e human intelligence, ovvero qualcosa che valica gli attuali confini posti tra gli elementi macchina e uomo. Si tratta di un’evoluzione naturale, un passo successivo a ciò che vediamo oggi, cioè un vasto monte di informazioni da cui non sempre le organizzazioni sanno trarre valore». Altilia ha vissuto sulla propria pelle quel gap che si crea quando una società vorrebbe sperimentare strade alternative, intrise di algoritmi e deep insight, ma pecca della presenza al suo interno di soggetti in grado di affrontare, anche a livello basilare, la questione. Sia chiaro: tutti ci riempiamo la bocca di termini di tendenza ma applicarli concretamente al business è tutt’altra cosa. Quello che ha fatto la compagnia è semplificare i metodi di training delle macchine, facilitando il trasferimento agli algoritmi delle expertise umane sul contesto. «Prendiamo per esempio uno dei nostri progetti, che prevede l’esistenza di un motore di ricerca che restituisce risposte come conseguenza di query ben precise» – prosegue Ruffolo. «L’utente davanti al computer contribuisce ad affinare l’intelligenza della piattaforma segnalando gli elementi più o meno attinenti a quanto cercato, così da dare al software più informazioni contestuali, che lo arricchiscono e lo fanno evolvere rendendolo autonomo. Tali feedback permettono una crescita incrementale dei sistemi, supportata dall’uomo, ma portatrice di possibilità di calcolo che vanno oltre le abilità digitali tradizionali».

SCALABILITÀ E VERSATILITÀ

«In Altilia, parliamo di Cognitive Robotic Process Automation in cui l’azione umana è al centro del modello» – spiega Ruffolo. Il vantaggio della augmented intelligence è la scalabilità e versatilità di applicazione. Un settore di riferimento per Altilia è quello del finance, in cui banche e assicurazioni si fanno carico di rivoluzionare le metodologie di analisi e monitoraggio, ma l’opportunità di conoscere in maniera più approfondita un cluster di clienti, un singolo o i prospect, fa gola a chiunque abbia a che fare con tante tipologie di consumatori. Se lo sforzo della ricerca è ottenere maggiori data point, il compito di Altilia è lasciare che tale ricerca venga effettuata automaticamente con risultati di qualità su cui definire le azioni future. «Le nostre soluzioni mirano a risolvere necessità verticali. La tecnologia di base è generale ma è la competenza nei vari segmenti a differenziarci. Riteniamo il know-how delle persone ancora fondamentale e siamo certi che lo resterà a lungo. La nostra sfida è inglobarlo in sistemi automatici per una profonda trasformazione digitale dei processi di business».

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