FinVA, assistente virtuale per il monitoraggio del rischio clienti in ambito finanziario
22 febbraio 2023
L’Istituto sistemi informativi e networking (ISIN) del Dipartimento tecnologie innovative SUPSI, in collaborazione con le aziende ticinesi Cube Finance e QBT, ha sviluppato FinVA (Financial Intelligent Virtual Assistant), un sistema informatico basato su Machine Learning per supportare il monitoraggio del rischio clienti in ambito finanziario. Il progetto ha riscosso un grande interesse nel territorio.

Nel corso di un workshop dedicato ai professionisti del settore finanziario (banche e gestori Indipendenti), giovedì 16 febbraio l’Istituto sistemi informativi e networking (ISIN) ha presentato Financial Intelligent Virtual Assistant (FinVa), progetto supportato dall’Agenzia svizzera per la promozione dell’Innovazione (Innosuisse) per lo sviluppo di un sistema in grado di assistere gli operatori del settore nei processi di KYC (know-your-customer), AML (Anti-Money Laundering) e CFT (Counter Terrorist Financing).

Di fronte ad un mondo sempre più globalizzato, in cui è complicato districarsi tra leggi, normative e direttive in continuo mutamento, l’utilizzo di FinVA permetterà all’operatore di essere supportato sia durante la fase di acquisizione del cliente, sia durante il suo monitoraggio nel tempo.

«Il sistema FinVA non è qualcosa che sostituisce ma è qualcosa che supporta», spiega Michela Papandrea, Docente-ricercatrice ISIN. «Oltretutto non è uno strumento decisionale automatico, bensì uno strumento che può tipicamente essere integrato nei sistemi gestionali delle banche e che migliorerà la qualità del lavoro dell’operatore finanziario. È un “collega” di lavoro, un “assistente” virtuale».

Attraverso algoritmi di Machine Learning, FinVA si occupa infatti di analizzare grandi quantità di dati per riscontrare eventuali pattern comportamentali e situazioni di rischio difficilmente scovabili dall’essere umano.

«L’operatore umano rischia di considerare rischiose, operazioni che non lo sono. In questo modo aumentano i cosiddetti “falsi positivi”, ovvero dei casi erroneamente notificati come ad alto rischio», continua Papandrea. «Il sistema che abbiamo ideato si inserisce quindi in questo contesto, allo scopo di ridurre i costi delle segnalazioni e accrescere l’efficacia del processo».

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