Nel nostro futuro l’Intelligenza Artificiale avrà un ruolo determinante. Questa non è più un’ipotesi, ma oramai è un dato di fatto dal momento che, come ci rendiamo conto ogni giorno in cherry, questa tecnologia sta rivoluzionando la maggior parte dei settori produttivi (compreso quello del credito), a tal punto che l’Unione Europa l’ha riconosciuta come un’area di importanza strategica per lo sviluppo economico. Ma l’Intelligenza Artificiale è un grande insieme al cui interno si definiscono tecnologie diverse ma dalle enormi potenzialità. Per questo, circoscrivere il tutto dentro l’acronimo AI sarebbe sbagliato. Vediamo di fare chiarezza.
L’Intelligenza Artificiale
Come detto, l’intelligenza artificiale è un insieme di tecnologie differenti che interagiscono per consentire alle macchine di percepire, comprendere, agire e apprendere con livelli di intelligenza simili a quelli umani. Non esiste una vera definizione, ma noi di cherry ci fidiamo del Parlamento europeo, che dice che l’AI si può considerare come l’abilità di una macchina di mostrare capacità umane quali il ragionamento, l’apprendimento, la pianificazione e la creatività. L’intelligenza artificiale permette ai sistemi di capire il proprio ambiente, mettersi in relazione con quello che percepisce e risolvere problemi, e agire verso un obiettivo specifico, cosa che in cherry attuiamo all’interno del mondo del credito.
Machine Learning
All’interno dell’Intelligenza Artificiale troviamo il Machine Learning, che consiste nella creazione di algoritmi che, basandosi su grandi basi di dati strutturati, riescono a ottenere la funzione di classificazione/predizione sperata. Il ML si basa dunque sui “dati strutturati”, ovvero un dataset per cui per ogni elemento disponiamo in maniera organizzata delle informazioni relative alle sue caratteristiche (nel caso di cherry, che va ad analizzare i portafogli: origine, dimensione, credito, ecc). Entrando più nel dettaglio, all’interno del ML si possono trovare due macro-categorie di algoritmi:
- supervisionati: qui i dati su cui si sviluppa il modello sono già stati classificati da un umano. In questo modo, la funzione prodotta potrà ricevere un nuovo set di dati non classificati e classificarli sulla base di quanto imparato
- non supervisionati: qui i modelli non dispongono di dati già classificati, quindi, sulla base degli attributi di ogni elemento nel dataset, raggrupperanno in categorie gli oggetti più simili e separeranno quelli più diversi.
Deep Learning
Il Deep Learning si avvicina ai concetti del Machine Learning, ma in questo caso la funzione finale è costituita da diversi strati di questi algoritmi, dove ognuno fornisce una diversa interpretazione dei dati che riceve, offrendo quindi ulteriori possibilità tecnologiche al mondo del credito (su cui noi di cherry lavoriamo ogni giorno). Questa rete di algoritmi fa sempre parte dell’Intelligenza Artificiale ed è chiamata non a caso rete neurale, perché si tratta di un tentativo di imitare il funzionamento della rete neurale presente nel cervello umano (Artificial Neural Network). Inoltre si discosta dal ML perché non necessita di necessariamente di dati strutturati, diventando quindi molto utile per classificare immagini, video e testi.
Artificial Neural Networks
Quando si parla di Artificial Neural Network si parla di un algoritmo (da far rientrare nei modelli del Deep Learning) che insegna a un computer di imitare il funzionamento della rete neurale del cervello umano, in modo da imparare dall’esperienza e poter prevedere un risultato a partire da determinate situazioni al contorno. Grazie a quest’area dell’Intelligenza Artificiale si cerca quindi di imitare le funzionalità del nostro cervello, con l’obiettivo di far assolvere a una macchina, in completa autonomia, ruoli che prima erano destinati esclusivamente all’uomo, come guidare un veicolo, rispondere ad un telefono, o diagnosticare una malattia. Si tratta dunque di una tecnologia all’avanguardia, che noi di cherry siamo convinti possa garantire un vantaggio competitivo non da poco all’interno del mondo del credito.
Gemelli Digitali (Digital Twins)
Un gemello digitale è una replica virtuale progettata per riflettere accuratamente i comportamenti di un oggetto fisico sfruttando l’Intelligenza Artificiale. Grazie alla raccolta di determinati dati, questo modello permette di eseguire delle simulazioni, studiare i problemi di prestazioni e generare possibili miglioramenti, tutto con l’obiettivo di generare dei preziosi insight che possono quindi essere riapplicati all’oggetto fisico originale. Volendo approfondire, grazie a questa tecnologia è possibile testare e capire come si comporteranno i sistemi e i prodotti che si vogliono realizzare in un’ampia varietà di ambienti, usando lo spazio virtuale e la simulazione. Il tutto combinando diverse tecnologie afferenti a un unico database che conterrà tutti i dati di progettazione dell’impianto o del prodotto, software di simulazione, dati in tempo reale dall’ambiente di produzione e molto altro. Per noi in cherry questo è il nostro pane quotidiano. Lavoriamo e studiamo ogni giorno per accrescere le nostre competenze e cercare così di offrire al mondo del credito servizi altamente tecnologici e innovativi capaci di soddisfare (e anticipare) ogni esigenza del cliente.
