ARTIFICIAL
INTELLIGENCE
L’Artificial Intelligence non è più una frontiera tecnologica del futuro: è il presente e sta riscrivendo le regole del mercato.
Il suo valore non si esprime attraverso un unico approccio ma con strategie differenti, ciascuna caratterizzata da punti di forza specifici. In un mondo sempre più competitivo e iperconnesso, le aziende che sapranno integrare soluzioni di Generative AI, modelli adattivi e agenti intelligenti nei propri processi saranno quelle in grado di dettare il ritmo dell’innovazione.
Aubay non si limita ad applicare la tecnologia, ma la trasforma in valore tangibile, adottando metodi complementari che consentono di rivoluzionare la gestione dei dati, automatizzare decisioni strategiche e migliorare l’interazione tra persone e sistemi intelligenti.
La nostra area AI unisce expertise tecnologica e conoscenza del business per guidare le aziende verso un utilizzo intelligente e responsabile dell’AI.
Le nostre competenze
- AI Adoption & Change Management – Percorsi di adozione dell’AI con focus su persone, ruoli e cultura.
- AI Strategy & Governance – Definizione di strategie e modelli di governance AI responsabili.
- Agenti AI e Assistenti Virtuali – Sistemi autonomi capaci di interagire, decidere e agire.
- Customer Digital Twin – Modelli predittivi per personalizzare esperienze e decisioni.
- Predictive Maintenance – Prevenzione guasti e ottimizzazione asset tramite modelli AI.
- Sentiment Analysis & Psicometria – Analisi del linguaggio e profilazione emotiva e comportamentale.
- Modelli linguistici aziendali (LLM)- Sviluppo di LLM proprietari, su dati controllati e verticali.
- AI for Code & Knowledge Automation – Automazione di codice e documentazione tramite GenAI.
- AI Operations (AIOps) – Monitoraggio e automazione intelligente degli ambienti IT.
Partner e Tecnologie di riferimento
Casi d’uso per mercato
Settore Bancario
Prediction Credit Default
Aubay ha realizzato un modello di Machine Learning per classificare il rischio di credit default di un utente bancario (privato o PMI) sulla base del suo profilo. Il principale fattore di successo in questo caso è stata la scelta di arricchire il profilo dell’utenza fornito dalla Banca con una serie di dati pubblici estratti dai Social Media (LinkedIn, facebook e Twitter). Su oltre 2 milioni di persone fisiche e giuridiche analizzate, il sistema ha individuato correttamente oltre l’80% dei casi di credit default a 6 mesi.
Aubay ha realizzato un modello di Machine Learning per classificare il rischio di credit default di un utente bancario (privato o PMI) sulla base del suo profilo. Il principale fattore di successo in questo caso è stata la scelta di arricchire il profilo dell’utenza fornito dalla Banca con una serie di dati pubblici estratti dai Social Media (LinkedIn, facebook e Twitter). Su oltre 2 milioni di persone fisiche e giuridiche analizzate, il sistema ha individuato correttamente oltre l’80% dei casi di credit default a 6 mesi.
Settore Bancario
Segnalazioni
Aubay ha realizzato un modello di M&D L. in grado di analizzare la documentazione relativa ai nuovi regolamenti sulle segnalazioni emanati da Banca d’Italia e BCE e produrre i seguenti output: documentazione di sintesi funzionale, documentazione di dettaglio funzionale, generazione in automatico (con % di copertura) della configurazione del core engine idonea per la gestione dell’evoluzione normativa, generazione dei test casi a supporto della fase di Intelligent Automation Test.
Aubay ha realizzato un modello di M&D L. in grado di analizzare la documentazione relativa ai nuovi regolamenti sulle segnalazioni emanati da Banca d’Italia e BCE e produrre i seguenti output: documentazione di sintesi funzionale, documentazione di dettaglio funzionale, generazione in automatico (con % di copertura) della configurazione del core engine idonea per la gestione dell’evoluzione normativa, generazione dei test casi a supporto della fase di Intelligent Automation Test.
Settore Media
AI applicata alle banche dati
Aubay ha realizzato una private LLM in grado di acquisire informazioni relative ad uno storico ventennale di norme appartenenti alla sfera legale, economica e ingengneristica e di proporre un servizio di analisi, sintesi e produzione documentale con % di efficienza e successo > del 97%.
Aubay ha realizzato una private LLM in grado di acquisire informazioni relative ad uno storico ventennale di norme appartenenti alla sfera legale, economica e ingengneristica e di proporre un servizio di analisi, sintesi e produzione documentale con % di efficienza e successo > del 97%.
Settore Energy
Machine Learning - Predictive Maintenance & IoT Analytics
È stato sviluppato un sistema avanzato di monitoraggio e manutenzione predittiva, in grado di raccogliere, elaborare e analizzare i dati provenienti da oltre 1.200 impianti di generazione distribuiti a livello globale. Il sistema sfrutta l'Internet of Things (IoT) e il Machine Learning per garantire il corretto funzionamento degli impianti e ottimizzare gli interventi di manutenzione, riducendo i tempi di inattività e migliorando l'efficienza operativa.
È stato sviluppato un sistema avanzato di monitoraggio e manutenzione predittiva, in grado di raccogliere, elaborare e analizzare i dati provenienti da oltre 1.200 impianti di generazione distribuiti a livello globale. Il sistema sfrutta l'Internet of Things (IoT) e il Machine Learning per garantire il corretto funzionamento degli impianti e ottimizzare gli interventi di manutenzione, riducendo i tempi di inattività e migliorando l'efficienza operativa.
Settore Logistica
Machine Learning - Stock Intelligence
Sistema progettato per ottimizzare la gestione degli stock delle filiali. L'obiettivo principale è prevedere il livello adeguato di scorte per ciascun punto vendita, riducendo gli sprechi, migliorando la disponibilità dei prodotti e ottimizzando i costi logistici. Il sistema utilizza modelli di Time Series Forecasting e Regressione Multivariata combinando l’utilizzo di dati geografici, storico vendite e ciclo di vita dei prodotti. L’architettura di riferimento è basata su Azure. Sistema progettato per ottimizzare la gestione degli stock delle filiali. L'obiettivo principale è prevedere il livello adeguato di scorte per ciascun punto vendita, riducendo gli sprechi, migliorando la disponibilità dei prodotti e ottimizzando i costi logistici. Il sistema utilizza modelli di Time Series Forecasting e Regressione Multivariata combinando l’utilizzo di dati geografici, storico vendite e ciclo di vita dei prodotti.
Sistema progettato per ottimizzare la gestione degli stock delle filiali. L'obiettivo principale è prevedere il livello adeguato di scorte per ciascun punto vendita, riducendo gli sprechi, migliorando la disponibilità dei prodotti e ottimizzando i costi logistici. Il sistema utilizza modelli di Time Series Forecasting e Regressione Multivariata combinando l’utilizzo di dati geografici, storico vendite e ciclo di vita dei prodotti. L’architettura di riferimento è basata su Azure. Sistema progettato per ottimizzare la gestione degli stock delle filiali. L'obiettivo principale è prevedere il livello adeguato di scorte per ciascun punto vendita, riducendo gli sprechi, migliorando la disponibilità dei prodotti e ottimizzando i costi logistici. Il sistema utilizza modelli di Time Series Forecasting e Regressione Multivariata combinando l’utilizzo di dati geografici, storico vendite e ciclo di vita dei prodotti.
Settore Finance
AI Governance System
Sistema che consente la gestione del processo di AI Governance, nel rispetto dei requisiti regolamentari richiesti dal nuovo Regolamento Europeo AI Act entrato in vigore il 1° agosto 2024. In particolare il sistema consente di censire tutti i casi d’uso di AI garantendo la gestione del workflow operativo, categorizzare ciascuno caso secondo i 4 livelli di rischi previsti dalla normativa e tracciare dati, flussi e processi decisionali degli algoritmi, al fine di garantirne la spiegabilità.
Sistema che consente la gestione del processo di AI Governance, nel rispetto dei requisiti regolamentari richiesti dal nuovo Regolamento Europeo AI Act entrato in vigore il 1° agosto 2024. In particolare il sistema consente di censire tutti i casi d’uso di AI garantendo la gestione del workflow operativo, categorizzare ciascuno caso secondo i 4 livelli di rischi previsti dalla normativa e tracciare dati, flussi e processi decisionali degli algoritmi, al fine di garantirne la spiegabilità.
Settore Food
GENAI-Powered Employee Knowledge Hub
È stata sviluppata una piattaforma di Intelligenza Artificiale Generativa per supportare i dipendenti nell’accesso e nell’utilizzo delle conoscenze aziendali, migliorando l’efficienza operativa e il processo decisionale. Il sistema integra un assistente virtuale avanzato in grado di interagire con una vasta knowledge base aziendale, comprendente manuali utente, policy, contenuti del sito web e documentazione interna ed esterna, l’assistente virtuale fornisce risposte contestualizzate e precise, semplificando la consultazione di procedure e strumenti aziendali. Inoltre, la piattaforma si collega a modelli di Power BI, permettendo agli utenti di estrarre insight strategici direttamente dall’interfaccia conversazionale.
È stata sviluppata una piattaforma di Intelligenza Artificiale Generativa per supportare i dipendenti nell’accesso e nell’utilizzo delle conoscenze aziendali, migliorando l’efficienza operativa e il processo decisionale. Il sistema integra un assistente virtuale avanzato in grado di interagire con una vasta knowledge base aziendale, comprendente manuali utente, policy, contenuti del sito web e documentazione interna ed esterna, l’assistente virtuale fornisce risposte contestualizzate e precise, semplificando la consultazione di procedure e strumenti aziendali. Inoltre, la piattaforma si collega a modelli di Power BI, permettendo agli utenti di estrarre insight strategici direttamente dall’interfaccia conversazionale.