{"id":5753,"date":"2022-05-11T15:59:26","date_gmt":"2022-05-11T13:59:26","guid":{"rendered":"http:\/\/itsall-banking-insurance.com\/?page_id=5753"},"modified":"2022-05-11T16:01:33","modified_gmt":"2022-05-11T14:01:33","slug":"intervista-tedesco-target-reply","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/itsall-banking-insurance.com\/index.php\/intervista-tedesco-target-reply\/","title":{"rendered":"intervista Tedesco TARGET REPLY"},"content":{"rendered":"<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-5707 alignleft\" src=\"http:\/\/itsall-banking-insurance.com\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/TEDESCO.jpg\" alt=\"\" width=\"200\" height=\"200\" srcset=\"https:\/\/itsall-banking-insurance.com\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/TEDESCO.jpg 200w, https:\/\/itsall-banking-insurance.com\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/TEDESCO-150x150.jpg 150w\" sizes=\"(max-width: 200px) 100vw, 200px\" \/><\/p>\n<h1><\/h1>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h1><span style=\"color: #800000;\">Intervista<\/span><\/h1>\n<p><strong>Naica Tedesco<\/strong> Risk Analytics Business Unit Manager\u00a0<strong>TARGET REPLY<\/strong><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><span style=\"color: #800000;\">Lavorando con i principali player del settore Banking e Insurance, quali sono le maggiori sfide che Target Reply si trova oggi ad affrontare in ambito dati?<\/span><\/h2>\n<p>Stiamo vivendo un momento di grande trasformazione nel settore bancario ed assicurativo. Il ruolo di Target Reply in questo contesto \u00e8 quello di guidare i clienti proponendo, disegnando e implementando le soluzioni pi\u00f9 innovative per la gestione dei dati, sia da un punto di vista tecnico che centrando le necessit\u00e0 di business.<br \/>\nOramai \u00e8 evidente a tutte le aziende l\u2019importanza che hanno i dati e quale sia il loro valore di business. Utilizzarli pienamente a proprio vantaggio \u00e8 la nostra sfida quotidiana.<br \/>\nLe aziende oggi sono sempre pi\u00f9 consapevoli che il patrimonio informativo debba essere accessibile a tutti i dipartimenti; si parla quindi di Data Democratization. Per tale ragione, noi di Target Reply ci impegniamo nel mettere a disposizione del cliente finale soluzioni personalizzate di centralizzazione dei dati e delle componenti software esistenti in azienda, partendo dalla nostra esperienza nella Data Governance. Per \u201cdemocratizzare\u201d realmente i dati servono tecnologie user-friendly che rendano gli utenti indipendenti e autonomi nel loro utilizzo.<br \/>\nQuando i dati sono a disposizione di tutti, ciascun dipartimento \u00e8 abilitato nel portare avanti gli use case che li supportino nel loro business. Anche grazie a tecnologie come SAS, leader negli Analytics, algoritmi, modelli statistici e Dataviz diventano strumenti di lavoro quotidiani.<br \/>\nOccorre poi industrializzare gli use case creando un sistema collaborativo tra Business Analyst, Data scientist e team di Operation. Per un\u2019efficace gestione dell\u2019intero ciclo di vita del Machine Learning, Target Reply sta lavorando in ambito MLOps, che consente di automatizzare il rilascio dei modelli in ambienti di produzione su larga scala, migliorandone la qualit\u00e0 e l\u2019affidabilit\u00e0, semplificando il processo di gestione. Inoltre agevola l\u2019allineamento dei modelli alle esigenze aziendali e ai requisiti normativi.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><span style=\"color: #800000;\">Come, nell\u2019esperienza di Target Reply, gli Analytics possono aiutare nel ciclo di vita del credito?<\/span><\/h2>\n<p>All\u2019interno del processo del credito, ci sono differenti use case in cui l\u2019utilizzo di un approccio analitico, avvalorato dalle pi\u00f9 innovative tecniche di Artificial Intelligence, pu\u00f2 dare un forte supporto per migliorare le strategie aziendali, minimizzando i rischi e massimizzando le performance dei dipartimenti impattati.<br \/>\nIn questo contesto, Target Reply ha realizzato significativi progetti di Machine Learning per prevenire le frodi e contrastare i sinistri assicurativi fraudolenti, modelli di valutazione del credito e algoritmi di calcolo di score comportamentali e score di recupero, nonch\u00e8 progetti di AI e Analytics a supporto dell\u2019Antiriciclaggio.<br \/>\nNegli ultimi anni \u00e8 diventato sempre pi\u00f9 importante creare modelli innovativi che si affianchino a quelli \u201cclassici\u201d e che non siano una black-box, ma i cui risultati mantengano la fiducia del business e contemporaneamente non diventino in nessun modo discriminatori. Per questo Explainable AI (XAI) e Ethical AI (XAI) sono tra le sfide pi\u00f9 interessanti che ci troviamo ad affrontare. L\u2019utilizzo di algoritmi che mirano a mettere in evidenza le \u201cfeature\u201d, ovvero le variabili che influenzano maggiormente il risultato, mostrando il loro livello di correlazione con la decisione presa, permette di avere un riscontro sul funzionamento del modello e un conseguenze aumento del livello di fiducia in esso.<br \/>\nTarget Reply ha pertanto sviluppato una proposition di XAI, per promuove l\u2019utilizzo di modelli di Machine Learning innovativi, e accompagnare i clienti nello sviluppo e addestramento di algoritmi di XAI che, una volta mostrata la propria affidabilit\u00e0, possono rivelarsi molto pi\u00f9 efficaci rispetto a quelli tradizionali.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>&nbsp; Intervista Naica Tedesco Risk Analytics Business Unit Manager\u00a0TARGET REPLY &nbsp; &nbsp; &nbsp; Lavorando con i principali player del settore Banking e Insurance, quali sono le maggiori sfide che Target Reply si trova oggi ad affrontare in ambito dati? 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