Innovazione nel Fintech: Intervista a Mario Farris di K Linx con Alessio Sergi di “Pensa Forte”
Alessio, con il suo canale divulgativo, tratta di i
Mario, imprenditore con esperienza ultraventennale nel settore IT, opera nella consulenza e nella produzione di soluzioni IT per l’efficientamento di processi.
[Alessio]: Ci troviamo nel vibrante Fintech District di Milano per discutere di innovazione, intelligenza artificiale, e payment intelligence con Mario Farris, il fondatore di K Linx. Benvenuto, Mario, e grazie per averci concesso questa intervista.
[Mario]: È un piacere essere qui, Alessio.
Utilizzo dell’Artificial Intelligence i K Linx
[Alessio]: Mario, molti vedono l’intelligenza artificiale come una realtà del futuro. Come la utilizzate attualmente in K Linx?
[Mario]: L’intelligenza artificiale per noi è una realtà quotidiana. La usiamo per ottimizzare l’operatività delle aziende, in particolare per la riconciliazione degli incassi e la contabilizzazione dei flussi di pagamento. Questi componenti AI rispondono a due domande chiave: chi sta pagando e per cosa, affrontando sfide complesse dovute alla natura non strutturata dei dati di pagamento.
Payment Intelligence
[Alessio]: Parliamo di “payment intelligence”. Cosa intendi esattamente?
[Mario]: La payment intelligence riguarda la gestione dei pagamenti digitali, specialmente quelli non strutturati come bonifici e bollettini postali. In Italia, purtroppo, i bollettini postali rappresentano ancora una quota significativa dei pagamenti. Il nostro obiettivo è semplificare questi processi per le aziende.
[Alessio]: Quali sono le difficoltà nel comprendere i testi di un bonifico e individuare chi sta pagando e per cosa?
[Mario]: In apparenza, può sembrare semplice, ma è una sfida di cognitive computing. Affrontiamo l’imprevedibilità totale dei testi, che variano enormemente in chiarezza e completezza.
[Alessio]: E qui interviene l’intelligenza artificiale di K Linx…
[Mario]: Esatto. La nostra AI affronta situazioni diverse, dalle descrizioni chiare a quelle vaghe, come “saldo vostre competenze”, che potrebbero riferirsi a molteplici partite aperte.
Altri ambiti di utilizzo dell’Artificial Intelligence
[Alessio]: Oltre al settore dei pagamenti, ci sono altre aree dove applicate la vostra intelligenza artificiale?
[Mario]: Sì, il nostro approccio ha attratto l’interesse del settore bancario. Assolviamo automaticamente ad operazioni delicate come la gestione dell’anticipo su fatture e nel credito al consumo.
[Alessio]: L’idea di usare l’intelligenza artificiale nel back office amministrativo come è nata?
[Mario]: La scintilla è scaturita dalla lettura di uno studio di un psicolinguista, che mostrava come il cervello umano identifichi le parole nonostante gli errori. Abbiamo collegato questo principio alla riconciliazione di testi nei pagamenti.
[Alessio]: Quali sono state le reazioni iniziali di fronte a questa idea innovativa?
[Mario]: Inizialmente, c’era perplessità. Le reti neurali sono solitamente usate per predizioni di mercato, non per la riconciliazione dei pagamenti. Ma questo ha reso la sfida ancora più intrigante.
Addestramento di una rete neurale artificiale
[Alessio]: Come funziona l’addestramento della rete neurale in questo contesto?
[Mario]: Addestrare una rete neurale significa insegnarle a riconoscere scenari corretti, come identificare il soggetto pagante da una stringa testuale. E qui, la rete neurale dimostra la sua efficacia, anche nelle situazioni più ambigue.
[Alessio]: Infine, quali sono i tuoi obiettivi futuri per K Linx?
[Mario]: Stiamo esplorando nuovi ambiti come la gestione del rischio di credito e la liquidazione dei sinistri, e ci stiamo avvicinando allo studio della blockchain, che vediamo rilevante in ambiti specifici come la liquidazione sinistri.
[Alessio]: Grazie mille, Mario, per queste intuizioni sul futuro dell’intelligenza artificiale nel fintech.
[Mario]: Grazie a te, Alessio.
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