{"id":7512,"date":"2025-04-17T17:28:38","date_gmt":"2025-04-17T15:28:38","guid":{"rendered":"https:\/\/itsall-banking-insurance.com\/?page_id=7512"},"modified":"2025-04-17T17:31:41","modified_gmt":"2025-04-17T15:31:41","slug":"intervista-andrea-novara-business-unit-leader-area-banking-payments-agile-lab","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/itsall-banking-insurance.com\/index.php\/intervista-andrea-novara-business-unit-leader-area-banking-payments-agile-lab\/","title":{"rendered":"Intervista"},"content":{"rendered":"

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Cos’\u00e8 il progetto SME Lending e quali sfide avete affrontato per realizzarlo?<\/strong><\/span><\/h2>\n

Come dichiarato da Stefano Patti (UniCredit) “Il progetto SME Lending \u00e8 la nostra iniziativa volta ad accelerare e semplificare la concessione di credito alle piccole e medie imprese. Vogliamo portare a 20 minuti il tempo necessario all’affidamento dei casi pi\u00f9 semplici, automatizzando quanto pi\u00f9 possibile il processo decisionale. Per raggiungere questo obiettivo, SME Lending integra una serie di strumenti, tecnologie e fonti alimentanti, sia interne che esterne. Fra queste rientra la base dati del dominio Credit lines and collaterals<\/em>, ospitata sul mainframe, perch\u00e9 uno degli aspetti cruciali nel valutare i fattori di rischio nella concessione di credito a un cliente \u00e8 l’analisi dell’esposizione esistente.<\/p>\n

In passato usavamo dei servizi che interrogavano direttamente il mainframe, con tempi di esecuzione consistenti e un impatto sul consumo di MIPS rilevante. Volevamo modernizzare questo approccio per migliorare tanto le performance, quanto l’experience di chi utilizzava i servizi. Per questi motivi abbiamo deciso insieme ad Agile Lab di prendere un approccio radicalmente diverso.”<\/p>\n

\u00c8 qui che entriamo in gioco noi di Agile Lab. Abbiamo rivoluzionato l’approccio, spostando il carico computazionale fuori dal mainframe e sostituendo le interrogazioni ad hoc con la generazione di documenti JSON pronti all\u2019uso. I documenti descrivono l\u2019intera posizione del cliente (linee di credito, garanzie, prodotti collegati, ecc.).<\/p>\n

Il cuore dell\u2019architettura \u00e8 un data product indipendente, ospitato sulla Data Platform, che esegue l\u2019offloading dal mainframe. Grazie a un meccanismo di change data capture, le mutazioni della base dati vengono catturate in tempo reale, inviate su Kafka e processate da un’applicazione Flink, che aggiorna i documenti JSON in modo coerente e tempestivo.<\/p>\n

I documenti vengono poi esposti tramite una output port GraphQL, con tempi di risposta di pochi millisecondi, anche per casistiche complesse come i gruppi di rischio. Inoltre, la struttura dei documenti \u00e8 configurabile senza modificare il codice, rendendo l\u2019evoluzione semplice e accessibile anche a chi non \u00e8 sviluppatore.<\/p>\n

Grazie a questo approccio, gi\u00e0 in produzione, siamo riusciti a ridurre il carico sul mainframe, migliorare le performance, e supportare l\u2019ambizioso obiettivo di automazione di SME Lending.<\/p>\n

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In che modo l\u2019integrazione di dati sintetici pu\u00f2 rappresentare una risposta efficace alle sfide legate alla protezione della privacy e all\u2019usabilit\u00e0 dei dati nei settori regolati, come quello assicurativo?<\/strong><\/span><\/h2>\n

Nel settore assicurativo, la gestione quotidiana di grandi volumi di dati sensibili, tra cui informazioni mediche, finanziarie e anagrafiche, solleva importanti criticit\u00e0 in termini di privacy e compliance. Le aziende devono trovare un equilibrio tra il rispetto di normative stringenti, come il GDPR, e l\u2019esigenza di disporre di dati affidabili per analisi, test e decisioni strategiche.<\/p>\n

L\u2019anonimizzazione \u00e8 stata una delle prime soluzioni adottate, ma presenta diverse limitazioni: la rimozione o modifica di elementi identificativi riduce la qualit\u00e0 del dato e ne limita l\u2019utilizzo in contesti complessi come la modellazione predittiva o la prevenzione delle frodi. Inoltre, il rischio di re-identificazione incrociando fonti diverse rimane concreto, e l\u2019integrazione di questi dati nei sistemi esistenti pu\u00f2 richiedere interventi onerosi.<\/p>\n

In questo contesto, i dati sintetici rappresentano un\u2019alternativa innovativa e sempre pi\u00f9 diffusa. Generati artificialmente, non si riferiscono a individui reali, ma mantengono le stesse caratteristiche statistiche dei dati originali. Questo riduce drasticamente il rischio di violazioni della privacy, pur garantendo una forte utilit\u00e0 analitica.<\/p>\n

La loro natura li rende ideali per la condivisione sicura con terze parti (regolatori, partner, ricercatori) e per usi interni come lo sviluppo di modelli di pricing, gestione del rischio e simulazioni operative. Inoltre, risultano pienamente compatibili con ambienti IT eterogenei e decentralizzati, evitando gli ostacoli tecnici tipici dell\u2019anonimizzazione.<\/p>\n

L\u2019integrazione dei dati sintetici nei processi regolati consente quindi di coniugare protezione della privacy, conformit\u00e0 normativa e pieno utilizzo del potenziale informativo. Una leva concreta per abilitare l\u2019innovazione data-driven in modo sicuro, flessibile ed efficace.<\/p>\n

L\u2019argomento verr\u00e0 approfondito da Francesco Valentini, Agile Lab, Business Unit Leader – Area Insurance nel suo intervento.<\/p>\n

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