Analisi d’impatto AI per corporate action: trasparenza e controllo.

Come operiamo davvero

La metodologia Plotkirfeflos parte dalla definizione delle corporate action e attraversa tutte le fasi: raccolta dati, modellizzazione, validazione, output e revisione.
  1. 01

    Come funziona l’algoritmo

    Il nostro algoritmo non si limita a fornire output numerici, ma collega eventi societari e scenari di mercato con parametri verificabili e commentati.
    Algoritmo
    AI impact
  2. 02

    Provenienza e chiarezza dati

    Le fonti sono documentate, ogni report indica l’origine dei dati. Evitiamo ogni ambiguità: il dato è sempre contestualizzato.

    Dati
    Fonti chiare
  3. 03

    Metodo interno documentato

    Le analisi seguono una metodologia interna chiamata “Impact Pathway”, che prevede validazione, confronto tra modelli e aggiornamenti continui.

    Processo
    Impact Pathway
  4. 04

    Supervisione esperta

    Il processo è supervisionato da analisti e risk manager con esperienza in compliance e controllo dati.

    Team
    Multidisciplinare

Il nostro team di specialisti

Esperienza concreta, metodologie documentate, team multidisciplinare: ogni fase è tracciata da professionisti con ruoli e certificazioni specifiche.
Simone Ferri

Simone Ferri

Lead Analyst

Laurea magistrale in Finanza Università Bocconi

Dati e compliance

CreditValue

Certificazioni:

Machine Learning applicato al settore finanziario Certificazione Data Risk & Compliance

Metodologie:

Impact Pathway Validazione incrociata Audit workflow Benchmarking storico Documentazione report

Competenze chiave:

Analisi quantitativa Data cleaning Compliance auditing Gestione progetti

Analista senior con esperienza in compliance e controllo dei dati di mercato.

Alessia Greco

Alessia Greco

Senior Data Scientist

Laurea magistrale in Data Science Politecnico di Milano

Modelli predittivi

DataCube

Certificazioni:

Certificazione Python avanzata Big Data & Analytics

Metodologie:

Impact Pathway Data validation Feature engineering Revisione peer-to-peer Dashboarding Audit workflow

Competenze chiave:

Data engineering Sviluppo modelli AI Analisi predittiva Gestione pipeline

Esperta in analisi predittiva e sviluppo modelli AI per corporate action.

Davide Marchetti

Davide Marchetti

Audit Manager

Laurea in Economia Aziendale Università Cattolica

Audit e sicurezza

SafeData

Certificazioni:

Auditor certificato ISO 27001 Corso Risk Management Finanza

Metodologie:

Audit workflow Impact Pathway Data validation Policy mapping Benchmarking storico

Competenze chiave:

Internal auditing Policy compliance Data governance Risk assessment Revisioni tecniche

Responsabile audit interno e policy di sicurezza dati. Esperienza in processi di revisione e documentazione.

Valeria Conti

Valeria Conti

Process Integration Lead

Laurea magistrale in Ingegneria Gestionale Politecnico di Torino

Ottimizzazione processi

OptiChain

Certificazioni:

Business Analytics avanzato Certificazione Project Management

Metodologie:

Impact Pathway System integration Audit workflow Benchmarking storico Project delivery Documentazione report

Competenze chiave:

Process optimization Change management System integration Analisi workflow Project delivery

Specialista nell’ottimizzazione processi e integrazione piattaforma con sistemi esistenti.

Fasi operative della piattaforma

Prima di ogni output, smontiamo il mito che l’AI sia un oracolo: ogni scenario nasce da una catena di passaggi documentati. Il processo include la selezione e pulizia dei dati, la scelta del modello più appropriato (non sempre il più complesso è il migliore), la validazione con benchmark storici e la stesura di report trasparenti. Il confronto con soluzioni alternative mostra come la differenza stia nell’auditabilità e nella chiarezza del percorso decisionale.
Workflow operativo AI team finanza

Definizione e raccolta delle corporate action

Pulizia e validazione dei dati raccolti

Scelta del modello e benchmarking

Simulazione scenari e validazione incrociata

Output, dashboard e revisione finale

Tabella di confronto

Confronto tra la nostra piattaforma e i principali strumenti di analisi AI: trasparenza, auditabilità e supporto sono la reale differenza.

Feature
Plotkirfeflos
Concorrenti
Trasparenza dei dati
Integrazione workflow
Auditabilità report
Aggiornamenti continui
Contestualizzazione risultati
Team multidisciplinare
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