De financiële wereld van de pagamenti è caratterizzato da un notevole complessità, tecnologica en normativa, nonché da un numero notevole di variabiliche che interessano and diversi processi. Andere delen, een andere operator van de settore geeft een antwoord op de volgende vraag: de snelle manier om de risposta te maken, de efficiëntie en de efficiëntie van de zoektocht. In questo senso un riposta può arrivare dalle soluzioni di intelligenza artificiale e machine learning, che sono in grado di scovare le correlazioni esistenti tra differenti fonti di thatied effettuare azioni di risposta automatizzate, permettendo pistachio coss utenti definitief.

Un attore come TAS Group, che realizza soluzioni software per la monetica, i pagamenti elettronici ei mercati finanziari, sta approcciando in waya convinta queste tecnologie, in het bijzonder een partire dall'acquisizione nel 2019 dell startup specializzata Mantica. Progressieve, infatti, numerose soluzioni software di TAS sono state ottimizzate con i modelli di machine learning realizzati da Mantica che, anche prima dell'acquisizione, poteva vantare un modello di business consolidato, come racconta il CEO di Mantica, Amedeo Borin: “La nostra azienda nasce circa dieci anni fa come startup ed ha semper avuto al centro il thema della valorizzazione del dato in ottica advanced analytics, grazie all'uso di tecnologie innovatieve come machine learning en intelligentenza artificiale. Abbiamo realizzato una tecnologia end to end, che ondersteuning van tutto il processo di automazione per la produzione di modelli di machine learning, che vengono rilasciati in supporto delle applicazioni del cliente finale”.

Questi modelli, dopo essere stati opportunamente addestrati, diventano in grado di intercettare le continuous variazioni di un fenomeno osservato, che i tradizionali sistemi non sarebbero in grado di effettuare. Il modello finale niet è altro che un oggetto software, che viene interrogato tramite API dalle applicazioni già esistenti, rendendo così così una risposta in tempo reale. Diventa così possibile attribuire, ad esempio, uno score op de probabilità di frode di un determinato paamento. “Een partire dal momento in cui abbiamo a disposizione i dati, in 4-6 settimane siamo in grado di produrre i modelli. Dit is een goed voorbeeld van een snel tempo, een zorgvuldige vraag naar modelli hanno una propria validità e accuratezza, che potrebbe essere già verificata sul campo. Un modello di machine learning, però, non-vivive di vita propria, ma deve essere inserito in un ambito di produzione, tipicamente dei prodotti o dei servizi del nostro cliente. Si entra così in un ambito che per noi è meno sotto controllo. Specialmente nel mondo enterprise e bancario – a causa di collaudi, simulazioni e obblighi normativi di vario general – i tempi dell'on boarding effettivo possono allungarsi anche notevolmente”.

Het zoeken naar een mogelijke spinto TAS Group, een goede manier om een ​​idee te krijgen van een specifieke progetto, om een ​​quotum van maggioranza (80%) van startup AI te verwerven. Fattore che ha portato in questi anni all'integrazione dei modelli di machine learning Mantica nelle soluzioni proposte da TAS sul mercato. In ambito sicurezza, Fraud Detection geeft toestemming voor individuele gevallen van anomalie voor het gebruik van pagamento, sia card-based che account-based, abilitando l'effettuazione di indagini ed interventi opportuni in caso di frode sospetta o.a. De oplossing voor het oplossen van problemen in het tempo van de reële omgeving van de klant, de Europese PSP, TPP of Merchant, en de motor voor de ontwikkeling van de ondersteuning voor de analyse van transactierisico's. Een andere dienst en interne uitrusting met machine learning door Mantica è Harmonizer Hub (Account Aggregation Service in realtime) che abilita analisi, interpretazione, riconciliazione e armonizzazione delle causali bancarie, asscurando così un'interpretazione omogenea dei positive suvide di transazioni sospette. De beslissing die gericht is op marketing (niet alleen) kan worden ondersteund door Payment Intelligence, een permette die potentiële modellen kan vormen en vooraf kan gaan, die een visie van de klant op 360 graden kan bieden. Niet belangrijk è Sanctiescreening per Service Bureau, che può essere utilizzato per gli obblighi anti-witwas en anti-terrorisme nell' individuele evtuali azioni sospette: il software mette a disposizione servizi di matching (Match & Proximity Indicator) basati su Internationale Sanctielijst (OFAC, EU, VN).

Ma cosa sta spingendo davvero il machine learning in ambito finance en paamenti? “Il valore di mercato principale per il mondo finance è storicamente la conoscenza dei clienti, siano essi privati, merchant o aziende. Il machine learning aiuta ad amplificare questa conoscenza, permettendo di frontare due tipi di questioni: la prima è la gestione del rischio, la seconda è il miglioramento delle proposizioni di mercato. Ad esempio, in ambito creditizio, oltre all'esposizione finanziaria del richiedente, le banche potrebberoutare con maggiore cognizione di causa la fattibilità economica della richiesta di credito. Algemene informatie over financiële zaken die niet gericht zijn op het leren van machine learning quanto, piuttosto, la possibilità di rilevare delle informazioni che adesso magari sfuggono. Non a caso i nostri referenti provengono più dal lato business piuttosto che dall'IT. In quest'ottica, la nostra tecnologia ci consente di essere molto agili ed estremamente adattabili all esigenze del cliente”, besluit Borin. In toekomstige toekomst Mantica en TAS kunnen worden toegepast op de toepassing van kwantumcomputing, die kunnen worden gecombineerd met de universiteit van Verona.

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