Intelligenza Artificiale per Cybersecurity, Banche, Energia e Assicurazioni
Sviluppiamo sistemi di intelligenza artificiale
Nel 2016 abbiamo iniziato lo sviluppo di un tool di cybersecurity in grado di raccogliere dati utili per l'analisi in caso di frode o incidente informatico.
A inizio 2018 tale software, basato su una struttura client-server é arrivato ad una beta stabile, pronto per il test in azienda.
La mole di dati raccolta é notevole e a nostro avviso i sistemi di intelligenza artificiale attuale potrebbero fornire un contributo notevole alla segnalazione automatizzata di potenziali frodi e all'individuazione di nuovi pattern di frode. Per questo, in prima istanza riteniamo che l'intelligenza artificiale possa essere applicata con successo in ambito cybersecurity. Lo stiamo testando in prima persona con il progetto "fraudpattern"
A.I. PER BANCHE E FINANZIARIE
In ambito bancario, riteniamo che l'intelligenza artificiale possa essere applicata alla gestione delle seguenti tematiche:
- determinazione di affido
- recupero del credito
- gestione portafogli NPL
In tutti questi casi infatti si hanno a disposizione dati storici individuali e aggregati che contribuiscono a creare degli scenari molto dettagliati su cui basare previsioni. L'autoapprendimento inoltre é alimentato dagli esiti delle azioni di recupero successive rendendo sempre piú affinato e mantenendo aggiornato l'algoritmo.
INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER ASSICURAZIONI
In ambito assicurativo l'implementaione di sistemi di intelligenza artificiale rappresenta una complessitá inferiore rispetto alla necessitá di gestire in real time una frode. Inoltre l'ampio spettro di dati derivanti da aziende di grandi dimensioni permette di agire con efficacia nell'individuare frodi assicurative.
Come inividuare nuovi pattern di frode? Il machine learning e le reti neurali possono essere di grande aiuto in questo ambito.
Sfruttando la conoscenza specifica di chi all'interno dell'azienda ha giá individuato frodi ed opera nelle funzioni di Audit e Risk Management é possibile infatti determinare una baseline ricca che alimenti il ciclo di apprendimento dell'intelligenza artificiale, che potrá supportare e fornire nuovi spunti di indagine agli esperti interni.
INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER IL SETTORE ENERGY
Il settore energia rappresenta una delle sfide piú complesse per chi si occupa di intelligenza artificiale. Supportare aziende di importanza critica per individuare tentativi di attacco o intrusione é sicuramente reso difficoltoso dalla dimensione e dalla eterogeneitá degli impianti concorrenti, unita alla possibilitá fisica di accesso ai locali in molteplici localitá digitalmente connesse.
Al momento vediamo come promettente lo studio di sistemi di intelligenza artificiale applicati agli impianti off grid che per natura hanno un perimetro delimitato in modo piú preciso.