CRIF è riconosciuta da società di ricerca indipendenti come Gartner per la propria esperienza analitica trentennale nell’estrarre valore da dati esistenti al fine di determinare modelli di score, previsioni, insight. CRIF utilizza da anni le tecniche di Augmented Intelligence nei seguenti ambiti:
- sviluppo di modelli di score (augmented analytics) per tutti i processi del lending e per tutto il credit network.
- miglioramento dei processi sia di rischio che di quelli a supporto dello sviluppo commerciale (100% processi del lending).
- classificazione automatica dei documenti sulla base del loro contenuto testuale e al riconoscimento ed estrazione di informazioni di diversa natura (codici fiscali, dati catastali, valutazioni immobiliari, bilanci, ecc.).
- utilizzo di tecniche AI based all’interno di motori semantici e piattaforme software a supporto della valutazione di credito e per lo sviluppo commerciale, quali ad esempio motori di triggering e di classificazione delle spese di conto corrente.
- sviluppo di processi di identificazione a distanza: i servizi offerti da CRIF-Inventia fanno ampio utilizzo di algoritmi proprietari AI based per il riconoscimento da remoto del cliente finale.
Perché scegliere l’AI di CRIF?
Il CRIF Information Core, il patrimonio informativo del Gruppo CRIF, rappresenta un asset di accelerazione e il campo su cui si attivano gli algoritmi di Artificial Intelligence. Il tutto supportato da oltre 200 professionisti tra Data Scientist, Manipulator ed Engineers dedicati allo studio e allo sviluppo di modelli e soluzioni Augmented Intelligence based. Il team italiano si trova nella “Data Valley europea”, presso il CRIF Campus nelle colline dell’appenino bolognese, uno spazio di lavoro innovativo progettato per favorire lo scambio e la nascita di nuove idee.
Lo studio, le ricerche e la formazione sono costantemente al centro dei progetti, per questo la business school di CRIF supporta i lender attraverso laboratori di co-design e business game per “toccare con mano” le esperienze maturate nel campo dell’Augmented Intelligence. Inoltre, grazie all’utilizzo di CRIF Studio, la sandbox di CRIF, si accede all’intero patrimonio informativo del Gruppo CRIF per simulazioni e data mining.
Grazie alle tecnologie di Augmented Intelligence e Machine Learning, CRIF ha sviluppato un motore di categorizzazione dei movimenti di conto corrente/payment account. Tale motore, grazie alla tassonomia proprietaria di CRIF, permette l’individuazione e il riconoscimento delle varie tipologie di spesa anche provenienti da conti correnti di diverse banche e la loro clusterizzazione in categorie specifiche (salute, casa, tempo libero).
Nello specifico, uno degli sviluppi più recenti in ambito tecnologico da parte di CRIF, insieme all’expertise di Inventia, riguarda l’identificazione che tanto sta invadendo la nostra realtà quotidiana: la soluzione sviluppata fa ampio utilizzo di algoritmi proprietari AI based per il riconoscimento da remoto del cliente finale.
CRIF collabora con il mondo accademico e professionale ed è attenta all’impiego etico dei modelli basati su augmented intelligence partecipando attivamente ai tavoli delle principali associazioni europee e internazionali: l’European Association of Artificial Intelligence (EurAI) e l’Association for the Advancements of Artificial Intelligence (AAAI). Inoltre, grazie alla presenza in oltre 30 paesi, CRIF ha maturato una profonda esperienza nelle metodologie di AI in quei Paesi dove sono state impiegate per prime o sono più diffuse. Per esempio, nelle Filippine è stato sviluppato un sistema di auto-Learning in grado di estrarre le informazioni di bilancio da documenti cartacei e in diverse lingue; mentre, nel Regno Unito sono stati sviluppati algoritmi per identificare il fenomeno delle frodi. Il tutto a beneficio del knowledge sharing e cross fertilation di iniziative.
Infine, un recente studio effettuato insieme all’Università di Firenze e Banca Monte dei Paschi di Siena, ha promosso alcune sperimentazioni di Machine Learning in ambito Credit Risk Management sul segmento SME.
