Il vantaggio reale è allocare meglio le proprie risorse, efficientare il processo e soprattutto finalmente rivoluzionare una modalità di lavoro che onestamente non è allineata agli anni che noi stiamo vivendo.

Si parla ovviamente di metodologie che sono antiche di trent'anni e che non sono cambiate nonostante invece dall'altra parte c'è stata una proliferazione normativa impressionante.

Quindi sicuramente una risposta di efficienza e di efficacia fondamentale che in questo momento è più necessaria che mai.

Salve a tutti, siete all'ascolto di INSiDER - Dentro la Tecnologia, un podcast di Digital People e io sono il vostro host Davide Fasoli.

Oggi ci addentriamo insieme ad Aptus.AI nell'ambito della regulatory tech, ossia la tecnologia al servizio della regolamentazione e della conformità normativa.

Prima di passare alle notizie che più ci hanno colpito questa settimana, vi ricordo che potete seguirci su Instagram a @dentrolatecnologia, iscrivervi alla newsletter e ascoltare un nuovo episodio ogni sabato mattina su Spotify, Apple Podcasts, YouTube Music oppure direttamente sul nostro sito.

Da decenni, ormai, una delle due torri che si trovano nel centro di Bologna, la Garisenda, si trova in uno stato di forte instabilità, tanto che nell'ultimo anno è stato messo a punto un piano di emergenza per rispondere ad un eventuale crollo della torre.

La probabilità che questa collassi, infatti, è circa 10.000 volte superiore ai limiti consentiti per legge.

Attualmente la Garisenda è recintata e si stanno applicando gli stessi tralicci utilizzati per mettere in sicurezza la torre di Pisa.

Nel frattempo, l'Università di Bologna, il Cineca e Nvidia hanno iniziato un progetto di collaborazione per creare un digital twin della torre.

Il digital twin, di cui abbiamo parlato in una puntata, non è altro che una perfetta copia digitale, in questo caso della torre, con la quale si può monitorare lo stato in tempo reale, grazie ad alcuni sensori che registrano i diversi parametri ogni secondo, ma anche sviluppare degli scenari predittivi utilizzando il supercomputer Leonardo.

Il modello, che verrà realizzato da Nvidia, Università e Cineca, verrà poi reso disponibile pubblicamente affinché possa essere utile alla città e ai cittadini, ma sarà anche un progetto di ricerca che si potrà poi applicare ad altri territori e strutture per aiutare e salvaguardare il patrimonio artistico e architettonico del nostro Paese.

Durante la World Wide Developer Conference, che si è tenuta lo scorso lunedì, Apple ha presentato ufficialmente iOS 18, con una serie di novità legate ad applicazioni, alla gestione della schermata home e al centro di controllo, ma soprattutto all'intelligenza artificiale, che prenderà il nome di "Apple Intelligence".

Per quanto riguarda le app, quest'anno Apple ha deciso di ridisegnare completamente l'app Photo, aggiungendo una nuova interfaccia e nuove funzionalità.

Tra le altre novità troviamo anche la possibilità di inviare messaggi SMS traverso la rete satellitare, mentre per la prima volta verrà introdotta un'app dedicata per la gestione delle proprie password.

A proposito di interfaccia, quest'anno è stata aggiunta una nota di personalizzazione in più per quanto riguarda le icone della schermata home, mentre il centro di controllo è stato esteso con altre schermate riepilogative.

La vera svolta di iOS 18, però, sarà Apple Intelligence, una nuova piattaforma basata sull'intelligenza artificiale che andrà a potenziare ulteriormente l'ecosistema Apple, attraverso una perfetta integrazione e interazione tra software e hardware.

Tra le funzionalità più comuni troveremo la possibilità di trascrivere audio, riassumere contenuti di diversa lunghezza partire dalle chiamate vocali o generare testi automaticamente da inviare tramite mail o messaggi.

Ultimo, ma non per importanza, troviamo l'aggiornamento di Siri, che da iOS 18 vedrà un notevole miglioramento nella capacità di comprensione del linguaggio, grazie anche all'integrazione dell'IA di OpenAI.

Se l'aggiornamento di Siri sarà disponibile per tutti, Apple Intelligence sarà invece un'esclusiva dei dispositivi con processore Apple Silicon e iPhone 15 Pro, poiché secondo quanto dichiarato da Apple, per far girare il nuovo modello serviranno almeno 8 GB di RAM.

In un'epoca in cui le tecnologie avanzano a passi da gigante, è fondamentale comprendere come sia possibile conciliare l'innovazione con le esigenze di regolamentazione.

La regulatory tech si impone proprio a questo obiettivo, offrendo soluzioni e strumenti tecnologici per garantire il rispetto delle normative e la gestione efficiente dei processi regolatori.

Ma quali sono le sfide e le opportunità che questa disciplina porta con sé? E come sta influenzando i settori più vari dall'economia alla finanza? E quali tecnologie coinvolge? Per rispondere a queste domande, con noi Andrea Tesei, CEO e Co-Founder di Aptus.AI.

Benvenuto Andrea.

Grazie, grazie mille dell'opportunità.

Partiamo ovviamente con la tua realtà, quindi raccontaci chi è Aptus.AI e da dove è nata l'esigenza di creare una startup di questo tipo.

Allora Aptus.AI è una startup che come visione, come mission, ha quella di supportare i processi cosiddetti di "regulatory change management" con l'ausilio dell'intelligenza artificiale.

Che cos'è un processo di regulatory change management? Sostanzialmente è il processo con cui le aziende implementano tutte procedure politiche, policy interne per rispettare tutte le previsioni contenute nelle normative emanate a livello nazionale, europeo e globale a seconda ovviamente dell'operatività in cui operano.

E da dove nasce questa esigenza? In sostanza noi intorno all'anno 2019 quando appunto poco dopo aver fondato Aptus.AI e poco dopo diciamo aver completato anche il nostro percorso accademico, io e il mio co-founder Lorenzo De Mattei siamo entrambi dottorati di ricerca all'Università di Pisa, ci siamo resi conto che la tecnologia su cui stavamo lavorando che permetteva appunto la trattazione a livello scalabile di testi legali e in particolare anche di estrazione informativa molto granulare da tali testi, ci siamo resi conto che questa tecnologia poteva avere un grosso impatto proprio nel settore legale.

E lì abbiamo incontrato sostanzialmente questo problema di avere la possibilità - avere la necessità più che altro - di monitorare un grande numero di enti emittenti, di autorità, di... in generale regolatori che appunto a livello europeo, globale e nazionale pubblicano tantissimi documenti e ci siamo scontrati con lo status quo che era sostanzialmente utilizzare Excel e Word per rispondere a queste necessità che era sostanzialmente inefficace rispetto a quello che era poi il gravame di queste attività, in particolare nel mondo delle istituzioni finanziarie dove dopo la crisi del 2008 proprio la crescita, la proliferazione normativa è letteralmente esplosa e qui è nato il nostro percorso.

Abbiamo validato i primi modelli di intelligenza artificiale che sostanzialmente hanno la capacità di estrarre tutte le informazioni rilevanti e utili per comprendere il contenuto di un regolamento come possono essere requisiti, sanzioni, definizione a valore legale e anche la stessa struttura del testo.

Abbiamo validato questi modelli con Banca Montepaschi di Siena nel corso del 2020 come primo prototipo, primo MVP della soluzione che poi abbiamo scalato e siamo entrati sul mercato a maniera del 2021 e oggi abbiamo più di 10 clienti attivi, abbiamo aumentato di 8 volte il fatturato 2023 rispetto a quello 2022, abbiamo ricevuto importanti conferme da parte del mercato prima su Tutte Intesa San Paolo che sia a novembre che ieri ha fatto una comunicazione a mercati citandoci e questo ovviamente è una milestone per noi molto importante, un riconoscimento del mercato importantissimo e ovviamente ci troviamo adesso proprio nel momento clou di una rivoluzione di quelle che sono poi le modalità di lavoro nel mondo del Regulatory Change Management andando a lanciare quella che è un po la nostra sfida, quindi quella di cambiare un po il paradigma di questa attività che sono sempre state considerate una mero centro di costo e che invece oggi con una tecnologia del genere possono diventare un generatore di opportunità.

Ok e riguardo di questo prima citavi appunto Word ed Excel, in cosa è diverso Aptus.AI rispetto a questi sistemi o a un pdf o delle banche dati?

Allora la nostra caratteristica principale è quella di convertire un documento piatto come io definisco tale, che è sostanzialmente il pdf che si trova magari sui siti ufficiali delle autorità di vigilanza o degli enti emittenti diciamo che appunto emettono e pubblicano queste normative. Trasformare questo documento da appunto un testo piatto a un testo interattivo questo è il concetto di conversione del documento in versione "machine readable". Avere un documento machine readable vuol dire estrarre dal testo pdf o html - qualunque sia diciamo il formato di partenza - tutte quelle informazioni che sono appunto come dicevo prima utili per comprenderne il contenuto ma rendendole non solo fruibili dall'umano, come lo sarebbero magari da una lettura, ma anche fruibili da una macchina, quindi la lista dei requisiti, delle sanzioni, le definizioni a valore legale, tutti i riferimenti normativi ad altre norme che vengono convertiti in hyperlink cliccabili.

Tutto questo diventando machine readable, permette di automatizzare proprio l'analisi anche di quelli che sono gli impatti che una nuova norma può avere sul business.

Immaginate, ogni volta che viene pubblicata una nuova normativa, il processo che parte è quello di verificare quali sono le zone del business che possono avere appunto un potenziale impatto e nel tal caso valutare quali sono le distanze, i gap rispetto al nuovo adempimento e verificare anche quanto costa implementare tutte le necessarie azioni per poter colmare questo gap.

Questa attività fatta su Excel o sulla normale banca dati purtroppo ci lascia sempre con, diciamo, della strumentazione in qualche modo "monca", nel senso che è comunque necessaria una grossa manualità nel recupero e nella lettura di miriade e miriade di documenti prima di poter iniziare il vero valore, scusate, le vere attività a valore aggiunto di questo processo che sono poi appunto la valutazione di cosa fare per mitigare il rischio a cui si espone il business non rispettando quello specifico adempimento.

Quindi lì dove la banca dati ti dà nuove informazioni da leggere, il nostro strumento te le organizza in funzione del tuo lavoro, le classifica in base ai tuoi interessi lasciandoti quindi il tempo di dedicarti a tutte le attività dove il contributo umano è fondamentale.

Negli ultimi mesi poi abbiamo integrato anche una soluzione di generative AI che non fa nient'altro che leggere questo formato machine readable per conto dell'utente basandosi appunto sulla domanda posta e dando in risposta quello che è un'elaborazione che però è fondata su quello che si legge sulla normativa e sempre fornendo anche all'utente il riferimento normativo da cui è stata estratta quell'informazione.

Questo è un upgrade importante rispetto a quello che sono le altre soluzioni di generative AI nel mondo legale dove ovviamente le allucinazioni sono sostanzialmente il nemico e quindi qui si riesce sempre a dare l'opportunità all'umano di rimanere al centro del processo decisionale perché poi è sempre lui che deve prendere la decisione finale ma avendo delle capacità degli strumenti che aumentano appunto le sue possibilità e diminuiscono il tempo mal impiegato in attività tediose che non aggiungono valore al processo.

Ok e questa intelligenza artificiale da dove attinge... la vostra intelligenza artificiale la normativa attuale e futura?

Beh questo diciamo è una delle caratteristiche anche principali che ci differenza delle più diciamo importanti banche dati perché faccio seguito diciamo la domanda precedente proprio per specificare che la nostra piattaforma si aggancia a tutti gli enti emittenti pubblici. Ad oggi noi copriamo sette giurisdizioni diverse, quindi abbiamo Italia, Europa, UK, US, Singapore, Hong Kong e ora stiamo attivando Lussemburgo e anche Francia e sostanzialmente per darvi un'idea anche della pervasività di monitoraggio che noi riusciamo ad avere in forma automatizzata.

Da questi siti istituzionali noi scarichiamo tutti i documenti non solo quelli appunto effettivamente in vigore ma anche quelli di futura emanazione nelle varie step del processo legislativo.

Ecco questo è un aspetto molto importante proprio per per la sfida che noi lanciamo a questo mondo.

Io l'ho specificato prima in apertura: la volontà di trasformare questa questa attività di compliance ma in generale di regulatory change management da un obbligo a un generatore di opportunità, da un costo a un qualcosa che invece può in qualche modo essere anche generatore di profitto. Ecco è proprio con il monitoraggio dei documenti in discussione, dei documenti di futura entrata in vigore che si può sostanzialmente realizzare questa visione no?

Rendere possibile a un esperto guardare nel futuro e verificare quali normative saranno le nuove opportunità nasconderanno dei nuovi mercati dei nuovi business dei nuovi prodotti e intercettarli però non più a un mese dall'entrata in vigore del documento quando oramai magari è troppo tardi per fare avviare tutti i processi interni che sono necessari anche per mettere sul mercato un prodotto, ma un anno prima, in modo tale che si possa utilizzare questa strumentazione anche come vantaggio competitivo. Ed è proprio qui diciamo che noi proprio abbiamo una eh funzionalità ad hoc che ti fa vedere proprio uno sguardo sul futuro, anche simulando quelli che sono gli impatti sul business, ancora nella fase preliminare l'entrata in vigore.

Questo è un aspetto molto importante che ancora una volta va incontro a quella volontà di rivoluzionare le modalità di lavoro in questo ambito che renderanno finalmente capaci questi esperti di compliance di convertire delle attività che tipicamente sono "reattive", quindi quando esce la norma faccio qualcosa, a delle attività invece "proattive" in cui i board, i CEO e tutti gli executive sono aiutati dai professionisti nel orientarsi nel futuro, ancora prima che questo futuro sia presente e poi invada le scrivanie di tutti.

Ok, tutto questo però partendo dal presupposto che il risultato che mi dà la vostra intelligenza artificiale, come citavi tu prima, sia privo di allucinazioni e oggi quando parliamo di intelligenza artificiale generativa, pensiamo a ChatGPT, Google, Bard, il tema delle allucinazioni è un tema che ha la sua rilevanza.

E immagino lo abbia anche a maggior ragione in questo settore perché se devo conformarmi a una normativa devo essere certo che quella sia la vera normativa.

E quindi come si fa, come fate a evitare che ci sia questo rischio?

Beh, allora io per spiegare diciamo questo concetto diciamo di solito espongo un po quali sono i due "momenti" dell'intelligenza artificiale presenti sulla nostra piattaforma.

C'è un primo momento che è sostanzialmente fatto da tutte quelle attività in cui noi andiamo a recuperare i documenti dagli enti emittenti che supportiamo e lì convertiamo in questo formato machine readable che spiegavo prima.

Quindi immaginate di questo processo di conversione "AI based" di tutti i documenti piatti in documenti machine readable che sono arricchiti di tutte le informazioni molto granulari che sono fondamentali per poi procedere oltre con l'analisi e con diciamo il riconoscimento degli impatti sul business e via discorrendo.

Questo primo momento viene fatto con dei motori dell'intelligenza artificiale nostri proprietari che ovviamente si basano su tecniche di machine learning diciamo allo stato dell'arte e che non includono nessun tipo di intelligenza artificiale generativa ma vanno a estrarre in maniera molto granulare tutte queste informazioni che poi sono utili per il secondo momento dell'intelligenza artificiale presente nella nostra piattaforma che invece ha come protagonista la tecnologia di generative AI che non fa nient'altro che ricercare all'interno di questo "mare magnum" di documenti, di informazioni in formato machine readable sulla base della domanda posta dall'utente il contesto normativo più rilevante per rispondere a quella domanda.

Questo contesto normativo una volta trovato viene innanzitutto sottoposto all'utente quindi c'è una fase in cui l'utente è in qualche modo edotto di quello che si sta utilizzando per rispondere a quella domanda e quindi già qui c'è il primo momento di "human review" che può essere svolto sapientemente da un professionista che utilizza la piattaforma e sulla base di quel contesto viene generata poi la risposta.

In questa modalità quindi c'è una restrizione di quelli che sono proprio i confini nei quali può inventare una generative AI di mercato ed è anche qui diciamo dove il nostro valore è meglio rappresentato rispetto a una soluzione appunto commerciale disponibile sul mercato magari anche diciamo di quelle che tutti noi utilizziamo per semplificare la scrittura di email o altre attività produttive.

Noi riusciamo a dare sempre il contesto normativo sulla base del quale si risponde a una domanda. Non solo la fonte quindi ho trovato questa informazione su questo documento, no sto considerando il comma 2 dell'articolo 4 del paragrafo 7 eccetera eccetera. Quindi c'è proprio una granularità anche di riconoscimento delle parti rilevanti rispetto alla domanda posta che è sostanzialmente un unicum di quello che insomma ad oggi vediamo quindi in questo senso si va a limitare quello che è l'effetto negativo delle allucinazioni facendolo ovviamente con un approccio, il nostro, che è sempre tendente verso un approccio tecnico.

Io non mi stanco mai di dire che il mio socio, co-founder e CTO è Lorenzo De Mattei è stato diciamo l'inventore del primo modello di generative AI per l'italiano, è ovviamente un antenato di GPT-4, se eravamo nell'era dei GPT-2 dove ovviamente le capacità anche di generazione del testo erano ben diciamo... molto limitate rispetto a quelle che siamo abituati a vedere oggi con ChatGPT o altri però questo per farvi capire quanto noi conosciamo i limiti di queste tecnologie, le possibilità di queste tecnologie e quindi riusciamo poi a metterle a terra nella migliore maniera per quello che è lo use case principale dei nostri utenti.

Ok, e in questa risposta ci hai spiegato anche un po nella pratica come funziona l'approccio, l'esperienza dell'utente, del professionista che interroga il vostro servizio.

Per fare un esempio pratico però, ci spieghi appunto come un professionista legale, un'istituzione finanziaria trarrebbe vantaggio da utilizzare Aptus.AI in una situazione specifica però.

Sì, allora diciamo in particolare ci sono sostanzialmente tre grandi vantaggi che la nostra piattaforma offre.

In primis l'automazione del monitoraggio degli enti emittenti che oggi spesso richiede anche 2-3 ore uomo al giorno a seconda ovviamente della metodologia di compliance, di regulatory change management che è in vigore nell'istituzione finanziaria, che ovviamente con uno strumento del genere vengono completamente azzerate perché lo strumento non solo fa il monitoraggio in automatico degli enti emittenti, che questo è un servizio che fanno anche altri info provider, ma invia alert personalizzati a seconda degli interessi quindi tu sei sostanzialmente notificato solo per quello che realmente ti interessa.

E qui c'è un risparmio di tempo pazzesco, ovviamente oggi impiegato in maniera erronea perché una persona che sta lì a scartabellare tutti i vari siti sicuramente non sta creando nessun tipo di valore al business della società e questo ovviamente per fare un esempio concreto potete immaginare il processo di emanazione di una qualsiasi norma che impatta un business in un'istituzione finanziaria tutti devono essere sempre allineati prima possibile per poter reagire nei tempi stabiliti dalle norme.

Poi c'è un secondo sicuramente vantaggio che è quello relativo alle attività di previsione del futuro che oggi spesso hanno delle strutture dedicate perché ovviamente è un'attività che non solo coinvolge delle pratiche che sono più legate al regulatory affairs o all'institutional affairs quindi quasi attività di lobbying che entrano in azione nel momento proprio iniziale, nel tavolo di lavoro iniziale di un processo legislativo, ma anche proprio nella possibilità, anzi nell'impossibilità attuale, di prevedere quali sono gli impatti sul business e questa è un'attività che oggi viene fatta manualmente.

Quindi convertire tutta questa manualità in uno strumento che ti permette di concentrarti realmente solo sull'impatto, che poi è la cosa importante, delegando all'intelligenza artificiale tutte quelle attività di monitoraggio che ovviamente sono molto dispendiose. Quindi anche qui un ulteriore risparmio di tempo ma non tanto per eliminare posti di lavoro - perché qui non si sostituisce nessuno - quanto più per impiegare in maniera efficiente ed efficace le skills di persone che talvolta sono altamente qualificate si torna a fare dei lavori veramente abbrutenti.

La terza attività e questa magari possiamo fare anche un esempio un po più concreto, esce diciamo la nuova circolare 285 della Banca d'Italia che obbliga tutte le istituzioni finanziarie a non so... modificare la propria organizzazione o a implementare ulteriori controlli a livello di compliance.

In questo caso è molto importante soprattutto capire quali sono le differenze rispetto a un testo precedente per enucleare proprio cosa devo fare di nuovo rispetto a quello che ho già fatto fino a ieri e qui ovviamente lo strumento fornisce già una versione consolidata con il "red line", dove tu a colpo d'occhio già vedi cosa è stato cambiato, cosa è stato eliminato, qual è il nuovo, qual è il vecchio e quindi ovviamente hai una capacità anche di individuare quali sono le cose da azionare e su cui concentrarsi che è pazzesca rispetto a oggi che questa attività viene fatta manualmente.

Cioè c'è una persona che su Excel si censisce la versione precedente di quella norma, la versione nuova e poi prende fa una nota su dire ok è cambiato questo e questo, incrociandosi anche un po gli occhi diciamo. Per poi arrivare successivamente una volta individuato le differenze a dire: ok ma quali sono le aree di business impattate come avviene questa cosa oggi? Oggi la persona chiama al telefono - letteralmente non sto scherzando - le persone che si occupano di specificare che potenzialmente nel loro prima analisi potrebbero essere coinvolte in questo nuovo aggiornamento normativo interrompono il loro flusso di lavoro per chiedere conferma di questo effettivo impatto.

Con la nostra piattaforma tutto questo avviene automaticamente e si va a ingaggiare la struttura solo quando si è certi che effettivamente lì esiste e persiste un impatto che va messo a terra.

E poi da qui parte ovviamente tutto il lavoro più ovviamente "human based", quindi la parte a valore aggiunto, che inevitabilmente necessita dell'apporto umano ovvero della valutazione del rischio di non conformità, quindi se non faccio nulla cosa succede, quali sono le sanzioni in cui incorro, però non si fa più estraendo a mano diciamo informazioni da un pdf ma sia già tutto organizzato all'interno di una funzionalità specifica della piattaforma che è pensata ad hoc per questo e che quindi velocizza di molto proprio le attività.

Quindi per riassumere il vantaggio reale è allocare meglio le proprie risorse e efficientare il processo e soprattutto finalmente rivoluzionare una modalità di lavoro che onestamente non è allineata agli anni che noi stiamo vivendo, diciamo si parla ovviamente di metodologie che sono antiche di 30 anni e che non sono cambiate nonostante invece dall'altra parte c'è stata una proliferazione normativa impressionante.

Quindi sicuramente una risposta di efficienza e di efficacia fondamentale che in questo momento è più necessaria che mai.

Ok e come mai vi avete concentrato le vostre forze nel settore delle istituzioni finanziarie? Un'intelligenza artificiale di questo tipo non potrebbe essere rilevante in qualsiasi società, qualsiasi società deve fare compliance.

Beh questo è un aspetto che mi lascia anche spiegare meglio a che livello di analisi noi arriviamo.

L'approccio della nostra intelligenza artificiale è in effetti "olistico" come si può dire nel senso che nel momento in cui noi agganciamo un ente emittente noi censiamo qualunque tipo di normativa quindi nella nostra piattaforma si può trovare anche la normativa sulla caccia e sulla pesca, sul farmaceutico, su qualunque tipo di industria.

Proprio perché abbiamo affrontato il problema sapendo già dal principio che le necessità di analisi normativa nella nuova era - chiamiamola così - non sono solo della compliance delle istituzioni finanziarie ma sono una necessità diciamo che a 360 gradi abbraccia a tutti coloro che a vario titolo devono relazionarsi, studiare, analizzare un documento legale.

Poi è chiaro che storicamente noi abbiamo avuto una prima traction sul mondo delle istituzioni finanziarie perché - e questo diciamo anche per motivi storici - dopo la crisi del 2008 come ho detto in premessa c'è stata una proliferazione importante da un punto di vista normativo e quindi anche un inasprimento di quelle che sono le necessità operative da un punto di vista dei funzioni di controllo di questo grande mercato.

La stessa proliferazione non è stata egualmente presente in tutti gli altri mercati, ma piano piano sta crescendo. Ed è per questo motivo che uno dei grandi obiettivi del 2024 di Aptus.AI è - non solo quello di esportare questa soluzione all'estero come vi ho spiegato diciamo stiamo già facendo sempre ovviamente nel mercato di istituzioni finanziarie - ma anche quello di creare le condizioni per verificare quali altri settori industriali possono essere interessati a questa specifica soluzione per risolvere i loro problemi di compliance ma anche per innovare le loro metodologie.

Quindi assolutamente è una soluzione che può essere applicata ad altri ambiti. Ovviamente le istituzioni finanziarie avendo una pressione maggiore sono state anche... io dico sempre sono anche... sono sia il mercato più complesso da aggredire da un punto di vista della compliance ma sono anche... una volta risolto il problema più complesso è anche un'opportunità per andare in in maniera più fluida anche su problematiche che fanno parte di altri mercati che appunto hanno una meno strutturazione delle istituzioni finanziarie da questo punto di vista.

Ok e questo si collega con l'ultima domanda che voglio farti ed è proprio: come ti immagini il futuro di questo settore e quindi il ruolo che l'intelligenza artificiale potrà avere nei prossimi anni nel settore legale.

Allora diciamo che questo tipo di tecnologie secondo me stanno già rivoluzionando il mondo ovviamente, non sono io a dirlo, però in generale credo che ci siano due grandi macro tematiche su cui può avere un grande impatto.

Il primo è una questione culturale, noi siamo partiti anche molto presto ad utilizzare l'intelligenza artificiale sul mercato quando c'era anche tanto scetticismo, oggi le persone sono consce del fatto che queste tecnologie possono fare tantissimo però talvolta si prendono delle derive anche eccessive, dove si pensa che si verrà sostituiti dalle macchine, si pensa al matrix, lo scenario matrix della situazione e invece bisogna anche fare ordine. Quindi il futuro ci porterà tante soluzioni che spiegheranno effettivamente come questo tipo di intelligenza artificiale - o in generale le varie soluzioni che verranno - potranno supportare l'umano che rimarrà sempre al centro del processo decisionale ma in generale di tutto quello che sono le attività umane, proprio perché ci sono delle attività che noi umani possiamo fare che le macchine invece non potranno mai fare e viceversa insomma ci sono delle cose dove noi umani siamo meno performanti e quindi sul portato di una macchina possiamo andare molto molto più veloci.

La seconda è un po la rivoluzione del modo di lavorare perché questa è la vera opportunità che io ci vedo anche da operatore di questo mercato.

Cercare anche di creare efficienza su processi che sono oramai vecchi di tanti anni che vanno innovati e che possono portare anche noi cittadini del mondo noi umani a avere più tempo per dedicarci anche alle cose importanti della vita, avere un equilibrio rispetto alla professione e alla vita personale che oggi spesso si va tanto veloce, si richiede sempre più "effort" da parte di tutte le persone, anche perché gli input sono tanti, noi umani siamo limitati come risorse e l'unica soluzione è lavorare di più, togliere tempo al resto e questo invece... questo tipo di tecnologie possono invertire questo processo, possono supportarci per andare alla velocità che ci richiede questo mondo senza però investire tutto il nostro tempo, senza togliere tempo alla famiglia, al sonno o altre attività ovviamente che devono far parte della vita perché ovviamente sono parimenti importanti.

Va bene allora, grazie Andrea per averci parlato di Regulatory Technology e della tua realtà e di quello che hai il presente e il futuro, il possibile futuro dell'utilizzo e dell'implementazione dell'intelligenza artificiale nel settore legale.

Alla prossima.

Ciao, grazie a voi per l'opportunità.

E così si conclude questa puntata di INSiDER - Dentro la Tecnologia.

Io ringrazio come sempre la redazione e in special modo Matteo Gallo e Luca Martinelli che ogni sabato mattina ci permettono di pubblicare un nuovo episodio.

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Noi ci sentiamo la settimana prossima.