Caso di successo

Text Analytics per l’Audit

-86% di tempo impiegato per la lettura dei documenti audit e per la classificazione in topic specifici.

Cliente

L'azienda che ha ingaggiato BID per questo progetto è una banca commerciale pan-europea con un modello di servizio unico nel suo genere, attiva in Italia, Germania, Europa Centrale e Orientale. La banca serve oltre 15 milioni di clienti, con una strategia customer-centric che li mette al centro delle attività quotidiane.

Funzioni di business coinvolte

IT
Audit

Bisogni e requisiti

La Banca deve rendicontare annualmente quanti documenti di finding contengono tematiche legate ad argomenti specifici (es. Business Continuity, Disaster Recovery, ecc.). La Direzione Audit a valle di tutte le investigazioni dei singoli auditor, doveva manualmente leggere tutti i documenti in quanto l’argomento di interesse non sempre era indicato nel titolo o nella prefazione. 

Ogni sezione del documento (es. titolo, elementi, risultati, ecc) presenta una serie di osservazioni che possono essere impattate dall’argomento di interesse in modo più o meno incisivo al fine della classificazione. Il caso di studio è stato applicato prima al contesto di Business Continuity per poi essere esteso agli altri argomenti di interesse.

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Obiettivi del progetto
Risparmiare tempo
Risparmiare tempo

Minimizzare il tempo di lettura dei documenti per permettere alla direzione centrale di non leggere tutti i documenti di audit.

Classificare i documenti
Classificare i documenti

Sviluppare uno scoring di classificazione testuale che permette di ordinare i documenti sulla base della probabilità di presenza dell’argomento di interesse

Ridurre l’errore
Ridurre l’errore
Valutare la corretta classificazione dei documenti da parte dell’algoritmo di scoring del documento

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