MPAI-CUI (Compression and Understanding of Industrial Data) è il primo standard internazionale che fornisce le regole per lo scambio dati efficiente tra computer e sistemi di Intelligenza Artificiale (AI), che forniscano predizioni fino a cinque anni sul fallimento, la governance e i rischi di credito delle aziende. Di fatto, attraverso questa funzione innovativa, sarà possibile elaborare e processare documenti da ogni tipo di fonte, categorizzarli e uniformarli sotto forma di dati riconoscibili e riscontrabili dalle Autorità di vigilanza e controllo in tutto il mondo. Un tassello importante per creare sistemi di allerta per gli imprenditori, gli enti pubblici, le banche e le assicurazioni che aiuterà ad operare in modo preventivo rispetto al rischio di default.
Lo standard è stato messo a punto da un gruppo di lavoro del Politecnico di Torino – coordinato dal professor Guido Perboli, docente di Metodi Quantitativi e Sistemi di Supporto per la Decisione presso il Dipartimento di Ingegneria Gestionale e della Produzione – in collaborazione con l’Area R&D di ARISK, spin-off del Politecnico che sviluppa algoritmi predittivi di rischio grazie all’intelligenza artificiale applicata all’ingegneria, presieduta dal Professor Giuseppe Vegas e coordinata dal Chief Risk Officer,Valeria Lazzaroli, e dal Chief Executive Officer, Luciano Tarantino. L’innovazione è stata sviluppata all’interno di MPAI Community – acronimo di Moving Picture, Audio and Data Coding by Artificial Intelligence – organizzazione internazionale no profit dedicata agli standard di compressione dei dati basati sull’AI, di cui il Politecnico di Torino è socio.
“Una vera innovazione che conferma la valenza del metodo algoritmico di analisi sviluppato negli anni da ARISK per il calcolo del rischio default, basato sulla considerazione che per capire quanto un’azienda sia solida finanziariamente o vulnerabile nelle sue attività core, è necessario analizzarne non solo gli aspetti finanziari, ma anche i suoi processi produttivi e organizzativi – sottolinea Guido Perboli, Professore della Facoltà di Ingegneria Gestionale del PoliTo e direttore R&D di ARISK, – Per questo c’era bisogno di un meccanismo che elaborasse ogni tipo di dato e desse come output un valore universalmente e uniformemente riconosciuto per rendere ancora più valida e concreta preventivamente la valutazione del rischio”.
Fino al 20 settembre lo standard sarà disponibile in versione bozza sul sito di MPAI per raccogliere i suggerimenti della comunità scientifica e degli utenti, per poi essere ufficialmente pubblicato e disponibile all’utilizzo in ogni parte del mondo.
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