IA-Machine Learning

Il Machine Learning si è affermato come una disciplina chiave all'interno delle organizzazioni, consentendo di estrarre valore dai dati attraverso modelli che apprendono pattern e supportano il processo decisionale sulla base dell'esperienza pregressa. La sua applicazione copre una vasta gamma di opportunità con un impatto diretto sul business, tra cui processi di rilevamento delle frodi, segmentazione dei clienti, previsione della domanda, ottimizzazione dei processi o automazione delle decisioni.

In un contesto aziendale sempre più dinamico e digitalizzato, il Machine Learning diventa un fattore strategico per migliorare l'efficienza operativa, anticipare i rischi e generare vantaggi competitivi sostenibili. Tuttavia, la sua adozione richiede il superamento di sfide tecniche, normative e organizzative, quali l'interpretabilità, la scalabilità o l'integrazione con i sistemi esistenti.

L'evoluzione verso approcci più modulari e automatizzati, supportati da concetti chiave come la modellizzazione per componenti, sta trasformando il modo in cui le organizzazioni sviluppano, convalidano e mantengono i loro modelli, consentendo l'accesso a tecniche avanzate e accelerandone la valorizzazione.

Il nostro approccio

In Management Solutions, abbiamo una vasta esperienza nello sviluppo e nell'implementazione di tecniche di analisi avanzata, evolvendo dalla modellizzazione tradizionale all'integrazione di tecniche più avanzate di Machine Learning che consentono di massimizzare lo sfruttamento delle informazioni nascoste nei dati.   

Dal nostro reparto di ricerca e sviluppo promuoviamo la trasformazione verso una modellizzazione più efficiente, interpretabile e scalabile, attraverso lo sviluppo di metodologie e strumenti propri. Tra le nostre principali iniziative spicca l'ecosistema ModelCraft™, che integra due soluzioni complementari:

• ModelCraft™, la nostra piattaforma end-to-end di modellizzazione per componenti, progettata per semplificare e industrializzare l'intero ciclo di vita dei modelli.
• ModelCraft™ Library, una libreria Python/PySpark creata su componenti analitici riutilizzabili e testati durante lo sviluppo, che consente di strutturare, standardizzare e accelerare lo sviluppo, la convalida e la messa in produzione dei modelli attraverso pipeline robuste, riproducibili e verificabili.

Entrambe le soluzioni si completano a vicenda per offrire un approccio integrale all'industrializzazione analitica, che consente ai team tecnici e commerciali di sviluppare, convalidare e monitorare i modelli con totale tracciabilità, controllo ed efficienza.

ModelCraft™ e ModelCraft™ Library possono essere implementati sia nel cloud (AWS, Azure, GCP) che on-premise, sfruttando le capacità di calcolo distribuito, la scalabilità automatica e la filosofia open-source, attraverso una semplice integrazione nell'architettura aziendale esistente.

 La nostra gamma di servizi

• Metodologia di modellizzazione per componenti e riutilizzo del codice.
• Sviluppo e convalida di modelli di Machine Learning supervisionati e non supervisionati.
• Automazione dell'intero ciclo di modellizzazione (MLOps).
• Accelerazione dei progetti di modellizzazione.
• Implementazione flessibile on-premise o cloud.
• Integrazione con database e sistemi esistenti.
• Interpretabilità dei modelli e generazione automatica della documentazione.
• Convalida tecnica e normativa (AI Act, XAI, ECB, EBA).
• Riduzione del rischio di modello attraverso la tracciabilità e il controllo.
• ModelCraft™ consente la modellizzazione da parte di utenti non tecnici, grazie alla sua interfaccia intuitiva priva di codice.