Ho esteso il motore di regole con modelli di analisi comportamentale spiegabili, così da individuare scostamenti ricorrenti rispetto ai profili cliente senza introdurre logiche opache o difficili da giustificare.
Ho consolidato una pratica interna di governance del modello, con cicli di validazione periodica, tracciamento delle modifiche e documentazione pronta per audit e richieste ispettive formali.
Ho iniziato con un prototipo focalizzato su un solo segmento di clientela, integrato con pochi sistemi sorgente ma con regole di adeguatezza esplicite e completamente tracciate. Questo mi ha permesso di testare rapidamente la qualità dei dati, la reazione del front office e la sostenibilità dei flussi di lavoro, prima di estendere la copertura ad altri ambiti.
Ho esteso la piattaforma a più linee di servizio, mantenendo un unico motore di regole ma introducendo configurazioni specifiche per canali diversi. In questa fase ho consolidato integrazioni con sistemi di relazione cliente, anagrafiche e repository documentali, riducendo duplicazioni e incoerenze tra flussi manuali.
Ho introdotto componenti di analisi comportamentale per individuare scostamenti rispetto ai profili definiti, mantenendo sempre visibile il contributo delle singole variabili alle segnalazioni. Parallelamente ho strutturato un processo interno di validazione, con controlli periodici e report sintetici per risk, compliance e audit.
Ho formalizzato la governance del modello, definendo responsabilità, cicli di revisione, criteri per l’introduzione di nuove regole e gestione delle eccezioni. La piattaforma ora include funzionalità per generare rapidamente la documentazione richiesta durante ispezioni o revisioni interne, riducendo tempi e incertezze nella raccolta delle evidenze.
Non considero la piattaforma un prodotto da installare e dimenticare. La tratto come un processo vivo, che richiede revisioni periodiche, metriche di controllo e canali chiari per segnalare anomalie. Questo approccio riduce il rischio di derive silenziose nei modelli e rende più semplice dimostrare un governo effettivo dell’AI in sede ispettiva.
Mi comporto come un partner critico, non come un fornitore che dice sempre sì. Se una richiesta aumenta il rischio di incoerenza, bias o conflitti con le policy interne, lo dichiaro apertamente e propongo alternative. Preferisco perdere una funzionalità marginale piuttosto che introdurre un elemento difficile da difendere davanti a un organo di controllo.
Mi occupo di collegare requisiti di vigilanza e scelte tecniche. Ho lavorato su processi di adeguatezza e profilazione del rischio cliente in contesti bancari e di consulenza. Qui definisco la struttura dei controlli, le metriche da monitorare e la documentazione che deve essere pronta per audit e ispezioni.
Responsabile prodotto piattaforma
Gestisco la roadmap del prodotto con un’attenzione particolare alla semplicità operativa per compliance e front office. Traduco feedback dei clienti in funzionalità concrete, evito complessità inutili e verifico che ogni nuova funzione abbia un impatto misurabile sui controlli di adeguatezza.
Progetto l’architettura dati e coordino le integrazioni con sistemi di relazione cliente, anagrafiche e piattaforme operative. Mi concentro su qualità dei dati, tracciabilità delle trasformazioni e controlli di coerenza, perché senza questi elementi nessun motore di regole o modello AI è affidabile.
Advisor legale esterna
Affianco il team interno su aspetti legali e di vigilanza, con particolare attenzione a responsabilità, informativa verso i clienti finali e coerenza con le policy interne delle istituzioni. Aiuto a strutturare contratti, clausole e documentazione in modo che l’uso dell’AI resti sotto controllo.
Non inseguo trofei, ma uso ogni riconoscimento per testare se l’approccio resta solido anche fuori dal mio perimetro.
Premio innovazione governance AI
Riconoscimento per l’approccio documentato alla governance dei modelli, con particolare attenzione alla spiegabilità delle decisioni e alla tracciabilità delle revisioni.
Segnalazione per la capacità di integrare fonti dati di relazione cliente e sistemi transazionali, riducendo duplicazioni e incongruenze nei controlli di adeguatezza.
Riconoscimento per il contributo alle pratiche di documentazione pronte per audit, con report sintetici ma completi per funzioni compliance e internal audit.
Ti chiedo di essere onesto: quante volte hai difeso un processo di adeguatezza che conosci poco nei dettagli operativi. Io ci sono passato. Ho visto fogli di calcolo, sistemi separati e controlli ex post costruiti solo per rispondere a un’ispezione. Con questa piattaforma ho scelto l’opposto: ogni alert è spiegabile, ogni regola ha un proprietario, ogni modifica è tracciata. Non ti prometto un sistema che decide da solo, ma un flusso di lavoro in cui l’AI fa il lavoro ripetitivo e tu puoi concentrarti sui casi che contano davvero.
Molti mi chiedono se il sistema sostituisce il giudizio del consulente. Rispondo sempre che non è questo l’obiettivo. L’obiettivo è ridurre incoerenze, eccezioni casuali e mancanza di documentazione. Ho progettato i flussi perché ogni segnalazione mostri chiaramente quali dati hanno pesato di più, quali regole sono state attivate e quali alternative erano possibili. Così puoi discutere con il front office usando fatti e non opinioni, anche quando la decisione finale resta umana.
Molte istituzioni sottovalutano quanto sia fragile la catena dei dati nei processi di adeguatezza. Io ho impostato la piattaforma partendo dalla qualità dei dati: mapping chiari, controlli di coerenza, log di trasformazione verificabili. Senza questa base, nessun modello ha senso. La mia regola è semplice: se non posso spiegare da dove arriva un numero, non lo uso per segnalare un cliente. Questo riduce rumore, contestazioni e lavoro manuale inutile.
Spesso mi chiedono perché ho scelto interfacce così essenziali. La risposta è che non voglio distrarti con grafici decorativi quando devi giustificare un alert a un comitato rischi. Ho costruito schermate che seguono il flusso mentale di chi fa controlli: dati di base, regole attivate, storia delle decisioni, spazio per commenti strutturati. Nessun effetto visivo superfluo, solo ciò che serve per prendere decisioni tracciabili e coerenti.
Ogni progetto parte da una realtà disordinata: dati incompleti, regole locali non documentate, eccezioni consolidate nel tempo. Io non prometto una transizione indolore. Prometto però un percorso strutturato: analisi del perimetro, mappatura delle regole esistenti, prototipo su un sottoinsieme controllato, aggiustamenti documentati. In questo modo il passaggio dalla pratica attuale alla piattaforma non è un salto nel buio, ma una sequenza di passi verificabili.