Migliorare la qualità delle decisioni, ridurre l’incertezza, anticipare i rischi e potenziare le capacità operative sono obiettivi che accomunano amministrazioni pubbliche, utility e aziende private, in un momento in cui la mole e la complessità delle informazioni disponibili sono tali da imporre una loro valutazione attenta e strategica, ma con logiche diverse che nel passato. E dal SAS Innovate on Tour 2025, l’evento che il vendor ha recentemente tenuto all’Autodromo di Monza, le testimonianze dei clienti, tra amministrazioni pubbliche e soggetti del privato, hanno mostrato che si può fare. Grazie al supporto dell’intelligenza artificiale, che sta via via trovando la strada per uscire dalla sfera sperimentale per mostrare i vantaggi del priorio impiego nel reale, come potente alleata dei processi decisionali.
Non solo automazione. SAS insegna a usare l’AI per decidere
È un salto di qualità dell’AI stessa quello che stanno sperimentando molte aziende, che la impiegano non più soltanto per automatizzare, ma per costruire nuovi modelli di valutazione, controllo e intervento, in cui la tecnologia supporta le persone nel fare meglio quel che già sanno fare, ossia governare fenomeni complessi.
Testimone d’eccezione è Agea, l’Agenzia per le erogazioni in agricoltura, che per voce di Salvatore Carfì, che ne è direttore area coordinamento, ha raccontato come, grazie all’adozione dei modelli AI-centrici di SAS , sia stato possibile passare da un approccio reattivo alla gestione dei fondi a un sistema proattivo, capace di intercettare anomalie prima ancora che si traducano in frodi.
“Avevamo un problema serio – dice Carfì –: volevamo essere più efficaci nel contrasto alle frodi, ma non avevamo abbastanza risorse umane per analizzare manualmente l’enorme mole di dati che gestiamo. Qualcosa come circa due milioni di fascicoli aziendali, numeri che impongono una capacità di analisi che va oltre l’intervento umano”.
L’obiettivo era ribaltare la logica operativa, passando da un approccio che rincorreva le irregolarità a posteriori a un sistema capace di intercettarle prima che si traducano in frode. La risposta è arrivata dalle soluzioni SAS, basate su modelli di intelligenza artificiale e analytics predittiva.
Agea e SAS, un modello di collaborazione per l’Europa
“Abbiamo fatto girare i dati nei modelli SAS, addestrati per individuare segnali anomali – riprende -, riuscendo così a rilevare comportamenti sospetti prima dell’erogazione dei fondi, bloccando tempestivamente i pagamenti quando emergevano incongruenze. E oggi possiamo dire di avere strumenti adatti a prevenire le truffe, piuttosto che doverle rincorrere”.
Un risultato dove certamente la tecnologia ha avuto un ruolo primario, ma che da sola non basta. L’esperienza Agea è diventata anche un esempio di trasformazione culturale e organizzativa, che ha coinvolto anche il settore privato per colmare i gap di competenze e accelerare l’adozione di innovazioni sostenibili.
L’occasione è stata l’integrazione di Arachne, lo strumento di data mining e scoring del rischio sviluppato dalla Commissione Europea, con i modelli SAS. Mentre altri Paesi faticavano a gestire i numerosi falsi positivi generati da Arachne, Agea ha creato un sistema filtrato e sostenibile che li ha portati a diventare un benchmark europeo, un vero e proprio modello esportabile per gli altri Paesi.
L’AI di SAS in soccorso dell’incomunicabilità dei sistemi per la lotta alle frodi
Un’efficacia delle tecnologie SAS nel settore pubblico che trova eco anche nell’esperienza del Ministero dell’Ambiente e della Sicurezza Energetica. Ilaria Porreca, dirigente responsabile del monitoraggio e controllo dei fondi PNRR presso il MASE (Ministero dell’Ambiente e della Sicurezza Energetica) ha messo in luce l’urgenza di strumenti intelligenti per potenziare ogni fase dell’azione amministrativa. Strumenti che siano in grado di informare l’intero ciclo degli interventi, altrimenti l’azione amministrativa risulta inevitabilmente depotenziata. L’AI può offrire già oggi essere di grande aiuto nella prevenzione del conflitto di interessi, nella valutazione del rischio e nella tracciabilità dei progetti, ma alcune criticità strutturali rischiano di essere un freno. Come la mancata integrazione tra piattaforme informative, che rischia di fare perdere informazioni fondamentali, che potrebbero invece essere facilmente recuperate attraverso verifiche automatizzate e processi integrati.
Una consapevolezza che ha portato alla creazione del progetto ISIDE, una piattaforma che aggrega e analizza i dati per rafforzare la capacità decisionale e costruire un modello proattivo di prevenzione. «L’eredità più importante del PNRR è forse l’aver formato una nuova classe di funzionari pubblici, pronti a usare consapevolmente questi strumenti», ha osservato Porreca.
Il co-piloting di Terna abilitato dall’AI
Dal settore pubblico a quello energetico, l’importanza dell’analisi predittiva trova ulteriore conferma. Enrico Senatore, responsabile tecnologie e sistemi di processo di Terna, operatore di reti per la trasmissione dell’energia elettrica, ha descritto la crescente complessità nella gestione dei 75.000 chilometri di rete elettrica nazionale, in un contesto dominato da fonti rinnovabili non programmabili. “Abbiamo bisogno di dati sempre più dettagliati e aggiornati ogni 15 minuti – ha spiegato -. L’intelligenza artificiale ci consente di produrre previsioni e simulazioni con cui gli operatori di sala possono intervenire in modo sicuro, efficace ed economico”. L’obiettivo di Terna punta a un modello in cui l’operatore sia affiancato da un copilota automatico in grado di gestire la rete, lasciando all’uomo il compito di verifica.
L’AI in aiuto ad Agos per rispondere a normative che uniformano i database clienti
Un ruolo concreto dell’AI che sta trovando esempi anche nel mondo bancario e del credito al consumo, settori dove la rapidità decisionale sta diventando un elemento differenziante per dare risposte puntuali ai clienti. “Ogni giorno processiamo l’equivalente di 100.000 fogli di richieste di credito – ha dichiarato Sergio Rossi, chief digital transformation officer di Agos, società finanziaria specializzata nel cfredito al consumo – E per erogare un prestito personale da 40.000 o 50.000 euro senza garanzie servono modelli solidi, basati su dati affidabili, strutturati e certificati».
Un processo nel quale oggi si cala l’introduzione da parte dell’Unione Europea del FIDA (Financial Data Access) che punta a promuovere l’open banking regolarizzando l’accesso, la condivisione e l’utilizzo dei dati finanziari dei clienti. Un regolamento accolto con favore, che offrirà dati più completi e accessibili, fondamentali per alimentare i ì modelli di scoring propri di Agos, ma che contemporaneamente ne impone una revisione profonda della governance.
“Stiamo completamente riorganizzando il nostro database, la proprietà dei dati e i processi di tracciabilità. Solo così possiamo garantire un utilizzo efficace e responsabile del patrimonio informativo” ha spiegato Rossi, indicando che già a partire dal 2018, Agos ha scelto di internalizzare lo sviluppo dei propri modelli, affidandosi a team trasversali, in una vera e propria “competizione positiva tra data scientist, analisti del rischio, marketing e credito che arricchisce la qualità delle soluzioni” e dove la velocità di aggiornamento è ormai imprescindibile, come anche l’intervento dell’AI associato a quello delle persone, puntando al paradigma dell’‘human in the loop’, per migliorare i modelli anche su base mensile.
Il valore delle persone cresce nelle banche dove si impiega l’AI
Infine, nel mondo delle banche cooperative, l’innovazione governata dall’AI si declina su misura, nella salvaguardia degli investimenti pregressi e del valore che gli operatori hanno accumulato nel tempo. Pierpaolo Picariello, responsabile organizzazione del Gruppo Cassa Centrale, sul palco del SAS Innovate on tour ha ribadito l’importanza di valorizzare i processi esistenti. “Non adottiamo tecnologie disruptive, ma soluzioni che valorizzino la professionalità degli operatori, migliorando ciò che già funziona. Questo favorisce l’adozione e riduce le resistenze, sia interne sia degli utenti finali, che devono essere coinvolti e accompagnati da percorsi di formazione e change management”.
Un processo agevolato dall’abbattimento dei silos informativi reso possibile dalla collaborazione con SAS, fondamentale nel percorso che vuole portare la banca ad andare oltre la semplice fotografia del presente e anticipare i comportamenti futuri, offrendo servizi più puntuali e tempestivi, prevenendo crisi e identificando nuovi bisogni.
