Arriva il primo standard di scambio dati internazionale per la valutazione del rischio aziendale. A definirlo, in collaborazione con il Politecnico di Torino, è Arisk, la startup innovativa presieduta dall’ex presidente Consob Giuseppe Vegas e nata per sviluppare algoritmi predittivi di rischio grazie all’intelligenza artificiale applicata all’ingegneria.
MPAI-CUI (Compression and Understanding of Industrial Data), questo il nome, è il primo standard internazionale per lo scambio dati efficiente tra macchine e sistemi di Intelligenza Artificiale (AI), nell’ambito dell’uso dell’AI per la gestione del rischio nelle aziende. Cosa significa? Attraverso questa funzione innovativa, sarà possibile elaborare e processare documenti da ogni tipo di fonte, categorizzarli e uniformarli sottoforma di dati riconoscibili e riscontrabili da tutte le Autorità di vigilanza e controllo in tutto il mondo.
Fino al 20 settembre lo standard sarà disponibile in versione bozza sul sito di MPAI per raccogliere i suggerimenti della comunità scientifica e degli utenti, per poi essere ufficialmente pubblicato e disponibile all’utilizzo in ogni parte del mondo.
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Che cos’è Arisk
Arisk è una startup innovativa che sviluppa algoritmi predittivi di rischio grazie all’intelligenza artificiale applicata all’ingegneria. Con sede a Milano e Torino, è stata fondata nel 2017. Incubata inizialmente da I3P del Politecnico di Torino, è dal 2019 spin-off universitario del Politecnico di Torino.
Arisk è presieduta dal professor Giuseppe Vegas, e il suo settore Ricerca e Sviluppo è coordinato dal prof. Guido Perboli del Politecnico di Torino e si occupa degli algoritmi di Intelligenza Artificiale e della valutazione quantitativa dei rischi.
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Il team dietro alla definizione dello standard
Nello specifico, lo standard è stato messo a punto da un gruppo di lavoro del Politecnico di Torino – coordinato dal professor Guido Perboli, docente di Metodi Quantitativi e Sistemi di Supporto per la Decisione presso il Dipartimento di Ingegneria Gestionale e della Produzione – in collaborazione con l’Area R&D di ARISK, già spin-off del Politecnico, presieduta dal Professor Giuseppe Vegas e coordinata dal Chief Risk Officer, Valeria Lazzaroli, e dal Chief Executive Officer, Luciano Tarantino.
L’innovazione, unica al mondo, è stata sviluppata all’interno di MPAI Community – acronimo di Moving Picture, Audio and Data Coding by Artificial Intelligence – organizzazione internazionale no profit dedicata agli standard di compressione dei dati basati sull’intelligenza artificiale, di cui il Politecnico di Torino è socio. Ne fanno parte Università tra le prime nei ranking mondiali, Big company e spin off universitari che si confrontano sull’evoluzione di tutti i framework sviluppati dalla Community stessa.
Come funziona lo standard per lo scambio dati sul rischio
Quello sviluppato da Arisk assieme al Politecnico è il primo standard mondiale che si occupa di fornire delle regole per lo scambio di dati tra computer e sistemi di intelligenza artificiale che forniscano predizioni fino a cinque anni sul fallimento, la governance e i rischi delle aziende. Un tassello importante per creare sistemi di allerta per gli imprenditori, gli enti pubblici, le banche e le assicurazioni che aiuterà ad operare in modo preventivo rispetto al rischio di default.
“E’ un momento di grande soddisfazione perché di fatto diamo vita al primo standard internazionale che consente di interpretare e processare dati e file di ogni tipo e fonte in modo uniforme con un metodo di calcolo trasparente riconosciuto dalle Autorità, anche per l’analisi dei principi contabili” dichiara Perboli.
“Una vera innovazione che conferma la valenza del metodo algoritmico di analisi sviluppato negli anni da ARISK per il calcolo del rischio default, basato sulla considerazione che per capire quanto un’azienda sia solida finanziariamente o vulnerabile nelle sue attività core, è necessario analizzarne non solo gli aspetti finanziari, ma anche i suoi processi produttivi e organizzativi. Per questo c’era bisogno di un meccanismo che elaborasse ogni tipo di dato e desse come output un valore universalmente e uniformemente riconosciuto per rendere ancora più valida e concreta preventivamente la valutazione del rischio”.
