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@CONTAB_AI: Soluzione Innovativa per la BDM

@CONTAB_AI: La Soluzione Innovativa per la BDM Banca del Mezzogiorno

Piattaforma controlli nell’ufficio contabilità delle banche,

Questa soluzione innovativa è stata progettata per ottimizzare l’efficacia e l’efficienza dei controlli nell’ufficio contabilità delle banche, rivoluzionando il modo in cui vengono gestite le operazioni quotidiane.

Un Nuovo Standard per l’Ufficio Contabilità

@CONTAB_AI si integra perfettamente nell’attività quotidiana dell’ufficio contabilità, offrendo una serie di funzionalità cruciali per la gestione dei controlli bancari. Grazie all’automazione avanzata, la piattaforma semplifica una vasta gamma di compiti, migliorando notevolmente la produttività e riducendo il margine di errore umano.

Funzionalità Principali

  1. Certificazione dei Saldi: La piattaforma automatizza il processo di certificazione dei saldi, garantendo una verifica rapida e accurata delle transazioni.

  2. Gestione dei Sospesi: @CONTAB_AI facilita la gestione dei sospesi, permettendo di identificare e risolvere rapidamente le discrepanze contabili.

  3. Quadrature contabili: La piattaforma gestisce i movimenti di conto corrente e i mutui, supportando la certificazione della quadratura contabile e assicurando che tutte le transazioni siano correttamente registrate e monitorate.

  4. Intelligenza Artificiale: @CONTAB_AI è dotato di un potente modulo di interrogazione basato sull’intelligenza artificiale. Questo modulo consente agli utenti di interrogare il database utilizzando il linguaggio naturale, con la possibilità di salvare i dati cercati per ulteriori elaborazioni. Questa funzionalità avanzata rende l’accesso ai dati più intuitivo e rapido, consentendo agli operatori di ottenere informazioni critiche in modo efficiente e senza la necessità di conoscenze tecniche approfondite

Caratteristiche Distintive

Una delle caratteristiche distintive di @CONTAB_AI è la sua capacità di ricevere automaticamente i flussi da provider come CEDACRI, sia strutturati sia non strutturati (web server, code, excel, txt, csv, ecc.). Questi flussi sono elaborati e trasformati in informazioni strutturate, come tabelle tra loro relazionate, fruibili dai moduli software. Questo processo garantisce un valido supporto per le analisi necessarie, migliorando la qualità e l’utilizzabilità dei dati.

Vantaggi per la BDM Banca del Mezzogiorno

L’implementazione di @CONTAB_AI offre numerosi vantaggi per la BDM Banca del Mezzogiorno, tra cui:

  • Efficienza Operativa: Riducendo il tempo e le risorse necessarie per le operazioni di controllo, la banca può concentrare i propri sforzi su attività a maggiore valore aggiunto.

  • Riduzione del Rischio di Errore: L’automazione dei processi critici minimizza il rischio di errori umani, migliorando l’affidabilità delle operazioni contabili.

  • Miglioramento della Compliance: @CONTAB_AI assicura che tutte le operazioni siano conformi alle normative vigenti, riducendo il rischio di sanzioni e migliorando la trasparenza.

  • Facilità d’Uso: La piattaforma è progettata per essere intuitiva e facile da usare, riducendo la curva di apprendimento e migliorando l’adozione da parte del personale.

Conclusione

Con l’introduzione di @CONTAB_AI, la BDM Banca del Mezzogiorno si pone all’avanguardia nell’innovazione tecnologica del settore bancario. La soluzione di Conquist s.r.l. rappresenta un passo significativo verso una maggiore efficienza e sicurezza nei processi contabili, dimostrando come la tecnologia possa essere un alleato fondamentale per il miglioramento delle operazioni bancarie.

Non esitate a contattarci per ulteriori informazioni su @CONTAB_AI per scoprire tutte le potenzialità di questa innovativa piattaforma software e come può trasformare l’ufficio contabilità della vostra Banca.

Documentazione

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su richiesta sono disponibili i manuali dei vari moduli

Informazioni

Per informazioni inviare una e-mail a info@conquist.it

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ASKDB analisi dati con sql generato dall’IA

Conquist introduce l’IA nel linguaggio SQL

Rivoluzionario software di analisi dati:

Nel mondo sempre più digitale e interconnesso in cui viviamo, l’accesso e l’analisi dei dati giocano un ruolo fondamentale in molte sfere dell’attività umana. In Conquist stiamo ridefinendo i confini dell’analisi dati con il lancio del nuovo software askdb all’avanguardia, progettato per rendere l’estrazione e l’interpretazione dei dati più intuitiva e accessibile che mai.

Il software, sviluppato con un potente motore di intelligenza artificiale, rappresenta una svolta nel campo dell’interrogazione dei database. Grazie alla sua capacità di comprendere il linguaggio naturale, gli utenti possono semplicemente digitare le proprie query senza dover padroneggiare il complesso linguaggio SQL. Questo significa che anche coloro che non hanno una formazione tecnica approfondita possono trarre vantaggio dall’analisi dei dati, autonomamente, in modo efficiente ed efficace.

Una delle caratteristiche più rivoluzionarie di questo software è la sua capacità di apprendere e adattarsi alle esigenze specifiche dell’utente. Collegando il database dell’utente e istruendo il modello con alcuni esempi, il software è in grado di affinare continuamente le sue capacità interpretative, garantendo risultati sempre più accurati e personalizzati.

Una volta elaborata la query, il software genera automaticamente il corrispondente linguaggio SQL e procede all’estrazione dei dati richiesti dal database. Ma non finisce qui: il software va oltre, fornendo all’utente la possibilità di visualizzare i dati in forma grafica attraverso una vasta gamma di opzioni di visualizzazione. Che si tratti di grafici a barre, diagrammi a torta o mappe geografiche interattive, il software offre strumenti potenti per analizzare e comunicare i risultati in modo chiaro ed efficace.

Questo software rappresenta un cambiamento di paradigma nell’analisi dati, eliminando le barriere tra l’utente e i suoi dati e consentendo a chiunque di sfruttare il potere dell’analisi dei dati in modo rapido e intuitivo.

Grazie alla sua combinazione unica di intelligenza artificiale e facilità d’uso, il software askdb di Conquist sta aprendo nuove opportunità per aziende e individui di tutti i settori, consentendo loro di prendere decisioni informate e guidate dai dati in modo più efficiente che mai.

Per informazioni inviare una e-mail a info@conquist.it

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Progetto per la Rete di Biblioteche Scolastiche

Conquist è lieta di annunciare la realizzazione  del nuovo portale web www.rbspuglia.it della Rete di Biblioteche Scolastiche della Puglia (RBS Puglia).

Questo portale rappresenta un punto di riferimento digitale per circa 120 scuole della regione, di ogni ordine e grado, con l’Istituto capofila del Liceo Linguistico e Tecnico Economico “Marco Polo” di Bari.

La missione della RBS Puglia è quella di promuovere l’accesso alla conoscenza e all’informazione attraverso la gestione collaborativa degli eventi, dei progetti e delle risorse bibliotecarie nelle scuole della regione. Con questo nuovo portale, la Rete mira a facilitare e potenziare ulteriormente le attività di cooperazione e scambio tra le varie istituzioni scolastiche.

Uno degli obiettivi principali della Rete è quello di promuovere e sostenere la costituzione di biblioteche scolastiche, così come la cultura della lettura e l’accesso alle risorse informative e documentarie, sia cartacee che digitali, locali e remote. Questi strumenti non solo garantiscono parità di accesso all’istruzione e alla cultura, ma favoriscono anche l’inclusività e contrastano le povertà educative e culturali, l’abbandono e la dispersione scolastica. Inoltre, contribuiscono all’esercizio democratico della cittadinanza, fornendo agli studenti gli strumenti necessari per partecipare attivamente alla società.

Il nuovo portale web www.rbspuglia.it rappresenta un passo avanti significativo verso la realizzazione di questi obiettivi. Grazie alla sua interfaccia intuitiva e alle numerose funzionalità, il portale permette alle scuole di condividere iniziative, progetti e risorse con facilità, favorendo una maggiore diffusione e socializzazione delle attività promosse dalle singole istituzioni.

Siamo entusiasti di questo nuovo strumento che consentirà alla RBS Puglia di continuare a svolgere il suo importante lavoro nel campo dell’istruzione e della promozione culturale nella regione.

Invitiamo quindi tutte le scuole ad iscriversi e ad esplorare il portale per sfruttare appieno le sue potenzialità per arricchire l’esperienza educativa dei propri studenti e della comunità nel suo insieme.

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Intelligenza Artificiale in Conquist

Nel mondo moderno, l’Intelligenza Artificiale (IA) è diventata un pilastro tecnologico fondamentale, suscitando spesso domande su cosa sia realmente e come si differenzi dal Machine Learning (ML).

L’IA rappresenta un ambito multidisciplinare che mira a sviluppare sistemi in grado di emulare l’intelligenza umana, consentendo alle macchine di apprendere dai dati, trarre conclusioni, e adattarsi alle nuove situazioni.

D’altro canto, il Machine Learning è una branca specifica dell’IA che si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli capaci di apprendere dai dati senza essere esplicitamente programmati.

In Conquist, ci impegniamo a impiegare queste nuove tecnologie a vantaggio dei nostri clienti, offrendo soluzioni innovative e personalizzate.

Per qualsiasi feedback o richieste specifiche utilizzare l’indirizzo info@conquist.it

Buona lettura.

INTELLIGENZA ARTIFICIALE (IA)

L’Intelligenza Artificiale è un ramo dell’informatica che si dedica alla creazione di sistemi intelligenti capaci di ragionare, apprendere e agire, simulando così il comportamento umano, questo campo abbraccia teorie e metodi volti a sviluppare macchine in grado di eseguire compiti che richiedono intelligenza, solitamente riservati agli esseri umani, l’obiettivo è rendere tali sistemi capaci di apprendere da esperienze passate, adattarsi a nuove situazioni e risolvere problemi in modo

MACHINE LEARNING (ML)

Il Machine Learning (ML) costituisce un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale, focalizzandosi sull’abilità di un sistema di addestrare modelli autonomamente in base ai dati di input forniti, questo processo consente al sistema di fare previsioni e di generare dati basati sulle informazioni apprese durante l’addestramento. Il Machine Learning rappresenta un pilastro fondamentale nell’evoluzione dell’IA, consentendo alle macchine di apprendere e migliorare le proprie performance nel tempo attraverso l’esperienza acquisita

Modello Supervisionato

Nel modello supervisionato, il sistema viene addestrato su un insieme di dati di input e output conosciuti, l’obiettivo è far apprendere al modello la relazione tra gli input e gli output noti, in modo che possa fare previsioni accurate su nuovi dati.

Nel modello supervisionato, l’apprendimento avviene attraverso l’analisi di dati etichettati, cioè dati che contengono informazioni esplicite sugli output attesi.  Questi dati sono contrassegnati da tag o etichette che indicano, ad esempio, il nome, il tipo o il valore associato a ciascun esempio. L’obiettivo principale di questo approccio è utilizzare il passato come guida per predire il futuro.

Esempio di Machine Learning Supervisionato: Classificazione di E-mail

Immagina di voler sviluppare un sistema per classificare automaticamente le e-mail come “spam” o “non spam”.

In un contesto di apprendimento supervisionato, si utilizzerebbe un set di dati che contiene e-mail già etichettate come “spam” o “non spam”. Ogni e-mail nel set di dati è associata a un’etichetta corrispondente.

Dati Etichettati: E-mail 1: [Contenuto dell’e-mail], Etichetta: “spam” •     E-mail 2: [Contenuto dell’e-mail], Etichetta: “non spam” … e così via …

Addestramento del Modello:

Il modello viene addestrato su questo set di dati etichettato, imparando la relazione tra le caratteristiche delle e-mail e le etichette associate.

Predizione:

Successivamente, il modello può essere utilizzato per classificare nuove e-mail come “spam” o “non spam” sulla base di ciò che ha appreso durante l’addestramento.

Modello Non Supervisionato

Al contrario, nel modello non supervisionato, il sistema si basa solo su dati di input senza output associati, l’obiettivo è identificare modelli, strutture o relazioni intrinseche nei dati senza avere informazioni guida esterne.

Nel modello non supervisionato, l’apprendimento si basa esclusivamente sull’analisi di dati non etichettati, privi di informazioni dettagliate sugli output.  In questo caso, il sistema cerca autonomamente di identificare modelli, strutture o relazioni intrinseche nei dati. L’assenza di etichette implica che il modello deve trovare in maniera autonoma le connessioni e le caratteristiche rilevanti nei dati senza

Esempio di Machine Learning Non Supervisionato: Raggruppamento di Clienti di un Negozio Online

Immagina di avere dati di acquisto da un negozio online, ma senza informazioni sull’appartenenza di ciascun cliente a una specifica categoria. In un contesto di apprendimento non supervisionato, l’obiettivo potrebbe essere quello di raggruppare i clienti in base ai loro comportamenti di acquisto.

Dati Non Etichettati: Cliente 1: [Dettagli degli acquisti], Cliente 2: [Dettagli degli acquisti] … e così via …

Apprendimento del Modello:

Il modello di machine learning non supervisionato cerca autonomamente pattern e similitudini nei dati, raggruppando i clienti in base alle loro abitudini di acquisto senza avere informazioni preesistenti sulle categorie di appartenenza.

Risultato:

Il modello potrebbe identificare automaticamente gruppi di clienti con comportamenti di acquisto simili, consentendo al negozio di personalizzare strategie di marketing o offerte per ciascun gruppo.

DEEP LEARNING

Il Deep Learning rappresenta un sottoinsieme dei metodi di Machine Learning che si avvale delle reti neurali artificiali per elaborare schemi più complessi rispetto ai metodi tradizionali. Le reti neurali sono ispirate al cervello umano e sono composte da nodi interconnessi, chiamati neuroni.

Il Deep Learning è applicato con successo in diversi campi, come il riconoscimento di immagini, il riconoscimento vocale, la traduzione automatica e molte altre applicazioni che richiedono la comprensione e l’elaborazione di dati complessi.

Le reti neurali sono organizzate in strati, con uno strato di input che riceve i dati, uno o più strati nascosti che elaborano le informazioni e uno strato di output che fornisce i risultati desiderati.

I neuroni elaborano dati attraverso operazioni matematiche, apprendono dai dati forniti durante l’addestramento e sono in grado di fare previsioni in base a quanto appreso.

Una caratteristica distintiva del Deep Learning è la sua capacità di operare in un contesto semi-supervisionato. Questo significa che, durante l’addestramento, il modello utilizza sia dati etichettati (con output noti) che dati non etichettati.

Il Deep Learning può essere particolarmente efficace anche quando si dispone di pochi dati etichettati e di un gran numero di dati non etichettati. L’uso di dati non etichettati consente al modello di apprendere caratteristiche più complesse e generalizzabili, migliorando le prestazioni su nuovi dati.

Nel campo del Deep Learning, i sistemi possono essere divisi in due categorie principali: discriminativi o predittivi e generativi.

DEEP LEARNING – SISTEMI DISCRIMINATIVI O PREDITTIVI

I sistemi discriminativi si concentrano sulla classificazione o previsione di etichette per i dati esistenti. Questi sistemi sono progettati per classificare o prevedere le etichette associate a punti dati specifici. Sono addestrati su set di dati che contengono punti dati etichettati, ovvero esempi con input noti e le rispettive etichette di output.

I modelli discriminativi apprendono le relazioni tra le caratteristiche dei punti dati e le etichette corrispondenti durante la fase di addestramento.

Sono spesso utilizzati per task di classificazione o regressione, dove l’obiettivo è assegnare a ciascun punto dati un’etichetta o prevedere un valore specifico.

DEEP LEARNING – SISTEMI GENERATIVI

I sistemi generativi mirano a creare nuovi dati basandosi sulla struttura appresa dai dati di addestramento.

I modelli generativi, al contrario, sono progettati per creare nuove istanze di dati basate sulla distribuzione probabilistica appresa dai dati esistenti.

Durante l’addestramento, questi modelli imparano la distribuzione dei dati, catturando le correlazioni e le strutture complesse presenti nei dati di input.

Una volta addestrati, i modelli generativi possono essere utilizzati per generare nuovi dati che condividono caratteristiche simili a quelli di addestramento. Questo può includere la generazione di testi, immagini, suoni o dati sintetici.

I modelli generativi trovano applicazioni in generazione di testo, sintesi di immagini, creazione di suoni e altro, dove la capacità di generare dati originali è fondamentale.

LLM (Large Language Model )

Un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) è un modello linguistico che è stato addestrato su un enorme set di dati di testo e codice, questo set di dati può includere libri, articoli, codice, e-mail, ecc.

L’LLM viene quindi utilizzato per generare testo, tradurre lingue, scrivere diversi tipi di contenuti creativi e rispondere alle domande in modo informativo.

L’LLM però ha alcuni problemi:

  • Costo delle interrogazioni: Aumenta con la quantità di dati inviati (misurata in token) e il numero delle query.
  • Limite di token: Ogni interrogazione ha un limite di token.
  • Dati non aggiornati: I dati a disposizione dei LLM potrebbero non essere aggiornati.
  • Allucinazioni: Le risposte possono essere errate o allucinate se i dati sono assenti o insufficienti.

Tali problemi sono risolti con l’utilizzo dei modelli RAG.

RAG (Retrieval Augmented Generation)

I modelli RAG risolvono i problemi su indicati introducendo fasi preliminari all’utilizzo dei LLM:

  • Memorizzazione dei dati: Si memorizzano tutti i dati necessari in un database vettoriale.
  • Estrazione delle informazioni: Si estraggono le informazioni pertinenti per rispondere a una domanda.
  • Invio al LLM: Si inviano al LLM queste informazioni come contesto della domanda e la domanda stessa in un prompt strutturato.
  • Utilizzo della risposta: Si recupera e utilizza la risposta generata dal LLM utilizzando questo prompt.

Componenti di un Modello RAG:

Retriever: Responsabile del caricamento dei dati da diverse fonti (database, feed RSS, file PDF, ecc.), suddivisione dei documenti in unità gestibili e trasformazione delle informazioni in vettori numerici.

Generator: Utilizza il contesto e la domanda per generare la risposta.

Vantaggi dell’Approccio RAG:

Dati aggiornati: I dati provenienti da qualsiasi fonte possono essere utilizzati.

Riduzione delle interrogazioni al LLM: Si riduce il numero di richieste al LLM.

Contesto contestuale: Le risposte sono più contestuali e accurate

IA GENERATIVA

L’Intelligenza Artificiale Generativa è una categoria di Intelligenza Artificiale che eccelle nella creazione di nuovi contenuti basati su ciò che ha appreso da dati esistenti offrendo un’ampia gamma di applicazioni creative.

Questo approccio si basa sulla capacità del sistema di apprendere da enormi quantità di dati durante la fase di addestramento, costruendo un modello statico che può essere successivamente utilizzato per generare risposte creative in risposta a input specifici.

Fase di Apprendimento:

  • Durante la fase di apprendimento, l’IA generativa viene alimentata con una vasta gamma di dati in input, che possono includere testo, immagini, audio, video, o altri tipi di contenuti. Il modello statico viene costruito in base a queste informazioni.

Modello Statico:

  • Il modello statico è la rappresentazione appresa delle relazioni, delle strutture e delle caratteristiche presenti nei dati di addestramento. Questo modello sarà poi utilizzato per generare nuovi contenuti.

Generazione di Risposte:

  • Quando l’IA generativa riceve un dato in input, che può essere un testo, una voce o altro, utilizza il modello statico per generare una risposta. Questa risposta può essere sotto forma di testo, immagini, audio, video o altri formati, a seconda delle capacità e del dominio specifico del modello.

Creatività e Variazione:

  • L’IA generativa è apprezzata per la sua capacità di produrre contenuti originali, creative e spesso variegati, rendendola utile in molteplici campi, tra cui generazione di testi, arte generativa, creazione di immagini e altro.

L’Intelligenza Artificiale Generativa deve gran parte della sua potenza all’utilizzo dei transformer, un’innovazione significativa nel campo del Natural Language Processing introdotta nel 2018.

A un livello generale, un modello di transformer è composto da un encoder e da un decoder.

L’encoder è responsabile di codificare la sequenza di input, catturando le relazioni e le caratteristiche chiave dei dati. Successivamente, la rappresentazione codificata viene passata al decoder.

Il decoder apprende come decodificare questa rappresentazione per eseguire attività pertinenti, come la generazione di testi, la traduzione automatica o altre attività basate sul linguaggio.

Nei transformer, si possono verificare fenomeni noti come “allucinazioni”. Queste allucinazioni si manifestano quando il modello genera parole o frasi che, sebbene possano sembrare grammaticalmente corrette, spesso mancano di senso o sono erronee dal punto di vista semantico.

Il problema delle allucinazioni nei transformer può essere attribuito alla natura statistica e probabilistica dei modelli di linguaggio. Poiché i transformer apprendono dalla vastità dei dati di addestramento, possono occasionalmente produrre output che sembrano coerenti ma non sono semanticamente corretti o significativi.

Un prompt rappresenta un testo breve che viene inserito come input in un modello linguistico, e può essere utilizzato per controllare l’output del modello in vari modi.

I prompt sono utilizzati per inizializzare e guidare l’IA generativa nella produzione di risposte o contenuti specifici. Possono essere costituiti da domande, istruzioni, o frasi specifiche che orientano il modello verso la produzione dell’output desiderato.

L’uso di prompt consente agli utenti di esercitare un certo grado di controllo sull’output del modello, influenzando il tipo di risposta o contenuto generato. La scelta delle parole, la struttura della frase e il tono del prompt possono influenzare notevolmente l’output risultante.

La progettazione dei prompt è un’abilità chiave nel lavorare con modelli linguistici di grandi dimensioni. Gli ingegneri, i ricercatori o gli utenti devono sperimentare con diversi prompt per ottenere risultati ottimali e comprendere come il modello risponde alle variazioni nell’input.

Nel processo di progettazione dei prompt, può essere importante adattare il linguaggio e il tono dell’input al dominio specifico di interesse. Ad esempio, se si desidera ottenere un output tecnico, il prompt dovrebbe riflettere un contesto tecnico.

Un modello di base rappresenta un ampio modello di Intelligenza Artificiale preaddestrato su una vasta quantità di dati.  Questi modelli sono progettati per essere adattabili e ottimizzati per una vasta gamma di attività, come l’analisi del sentiment, l’aggiunta di sottotitoli alle immagini, il riconoscimento degli oggetti e altro ancora.

I modelli di base vengono addestrati su enormi dataset, spesso tramite l’utilizzo di tecniche di apprendimento profondo, che consentono loro di apprendere rappresentazioni complesse e ricche di informazioni da dati eterogenei.

La flessibilità di questi modelli li rende adatti per essere adattati o ottimizzati per svolgere una vasta gamma di compiti specifici, senza la necessità di un addestramento specifico da zero per ciascuna attività.

I modelli di base hanno il potenziale per rivoluzionare numerosi settori, tra cui sanità, finanza, sicurezza, assistenza clienti e altri. Possono essere utilizzati per rilevare frodi, analizzare dati medici, fornire assistenza personalizzata ai clienti e molto altro.

Grazie alla loro capacità di generalizzazione e alle prestazioni su un’ampia gamma di attività, i modelli di base hanno il potenziale per cambiare radicalmente il modo in cui affrontiamo problemi complessi e sfruttiamo l’IA in vari contesti.

Tuttavia, l’uso esteso di modelli di base solleva anche sfide etiche e di sicurezza, come la responsabilità nell’uso di tali tecnologie e la necessità di affrontare potenziali bias nei dati di addestramento.

IDEE PER APPLICAZIONI GENERICHE

  • Assistenti digitali: Creare assistenti digitali come Alexa e Siri. Questi assistenti possono essere utilizzati per eseguire attività come impostare timer, impostare sveglie e controllare i dispositivi domestici intelligenti.
  • Motori di ricerca personalizzati: Creare motori di ricerca personalizzati che si concentrano su un particolare set di dati o argomento. Questi motori di ricerca possono essere utilizzati per trovare informazioni specifiche o per esplorare un argomento in modo più approfondito.
  • Knowledge base: Creare knowledge base che archiviano informazioni su un particolare argomento o area di attività. Queste knowledge base possono essere utilizzate per fornire supporto agli utenti o per aiutare le persone a imparare qualcosa di nuovo.
  • Applicazioni di addestramento: Creare applicazioni di addestramento che aiutano le persone a imparare nuove abilità o a migliorare le loro conoscenze. Queste applicazioni possono essere utilizzate per l’istruzione, la formazione professionale o per scopi personali.

IDEE PER APPLICAZIONI BANCARIE

  • Generazione Automatica di Contenuti Personalizzati: Utilizza un modello generativo per creare contenuti personalizzati, come messaggi di marketing, newsletter o contenuti educativi, adattati alle esigenze specifiche di ciascun cliente sulla base dei loro dati finanziari.
  • Assistenza Virtuale Conversazionale: Implementa un assistente virtuale che utilizza l’IA generativa per rispondere in modo conversazionale alle domande dei clienti, fornendo supporto in tempo reale su transazioni, bilanci e altre informazioni finanziarie.
  • Simulazione di Scenari Finanziari: Crea un sistema che utilizza l’IA generativa per simulare scenari finanziari futuri basati sui dati dei clienti. Questo può aiutare i clienti a prendere decisioni informate sugli investimenti o sulla gestione del denaro.
  • Generazione di Rapporti Finanziari Interattivi: Utilizza l’IA generativa per creare rapporti finanziari interattivi che consentano ai clienti di esplorare grafici, analisi e consigli personalizzati sulla base dei loro dati bancari.
  • Creazione Automatica di Contenuti Educativi: Sviluppa un sistema che, utilizzando l’IA generativa, crea automaticamente materiali educativi personalizzati per i clienti, aiutandoli a comprendere meglio concetti finanziari complessi o offrendo consigli sulla gestione del denaro.
  • Automazione della Certificazione dei Dati: Implementa un sistema di automazione basato sull’IA per la certificazione dei dati contabili. I modelli possono analizzare i saldi contabili e identificare anomalie o discrepanze, accelerando il processo di certificazione e riducendo la possibilità di errori umani.
  • Rilevamento Automatico di Variazioni Anomale: Utilizza algoritmi di rilevamento delle anomalie per identificare variazioni inaspettate nei saldi contabili. Questo può aiutare a segnalare tempestivamente situazioni potenzialmente problematiche o frodi.
  • Analisi Predittiva dei Ritardi: Sviluppa modelli che predicono possibili ritardi nella certificazione dei dati in base a comportamenti passati dei gestori. Ciò può consentire alla banca di anticipare eventuali problemi e gestire in modo proattivo il processo.

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Mettere in Evidenza la Qualità con le Certificazioni ISO

La Nostra Azienda al Vostro Servizio

Se state cercando di posizionare la vostra azienda al vertice del settore, migliorare l’efficienza operativa e accrescere la fiducia dei vostri clienti, le certificazioni ISO rappresentano il vostro biglietto da visita verso l’eccellenza aziendale. La nostra azienda si presenta come il partner ideale per guidarvi attraverso il complesso processo di ottenimento delle prestigiose certificazioni:

ISO 9001: Sistemi di Gestione per la Qualità
ISO 27000: Sicurezza delle Informazioni
ISO 14001: Gestione Ambientale
ISO 26000: Responsabilità Sociale
ISO 1090: Esecuzione delle Strutture di Acciaio e Alluminio
ISO 3834: Requisiti di Qualità per la Saldatura per Fusione dei Materiali Metallici.

Perché Scegliere Noi:

  1. Esperti Certificati: Il nostro team di esperti certificati è dedicato a offrirvi consulenza di alto livello, garantendo un’approfondita comprensione delle vostre esigenze aziendali specifiche.
  2. Percorso Semplice: Guidiamo la vostra azienda lungo il percorso di certificazione in modo trasparente e senza intoppi, garantendo una transizione agevole e minimizzando l’impatto sulle vostre attività quotidiane.
  3. Personalizzazione: Ogni azienda è unica. Progettiamo soluzioni personalizzate, adattate alle vostre esigenze specifiche, garantendo una certificazione che rispecchi appieno la vostra dedizione alla qualità, all’ambiente e alla sicurezza sul lavoro.
  4. Miglioramento Continuo: La nostra consulenza va oltre il semplice ottenimento della certificazione. Vi supportiamo nel perseguire un percorso di miglioramento continuo, affinché le vostre operazioni raggiungano sempre nuovi standard di eccellenza.
  5. Risultati Garantiti: La nostra comprovata esperienza nel settore assicura che il vostro impegno per le certificazioni ISO si traduca in risultati tangibili, dalla crescente reputazione aziendale alla soddisfazione dei clienti e all’efficienza operativa.

Perché Certificarsi:

Le principali norme di certificazione si caratterizzano per essere di natura volontaria, permettendo alle aziende di decidere liberamente se adottarle o meno. Tuttavia, esistono scenari in cui queste norme diventano non solo vantaggiose, ma addirittura indispensabili o obbligatorie. In questa analisi, esploriamo alcune delle situazioni più comuni in cui le certificazioni possono giocare un ruolo cruciale.

L’ottenimento di certificazioni conferisce un elevato prestigio alle imprese, grazie al riconoscimento ufficiale espresso attraverso il marchio e il certificato. Questi distintivi possono essere esibiti in vari contesti, come siti web aziendali, brochure e mezzi di comunicazione, conferendo un’autorevolezza che rende l’impresa competitiva rispetto ai concorrenti privi di certificazione.

La certificazione implica l’adeguamento alle norme standardizzate, mirate a migliorare la gestione interna dell’impresa ottimizzandone i processi. A seconda della tipologia di certificazione, si possono conseguire benefici in termini di qualità (ISO 9001), ambiente (ISO 14001), sicurezza dei dati (ISO 27000), e così via. L’applicazione di queste norme consente di ottimizzare i costi produttivi, incrementare la soddisfazione dei clienti, ridurre l’impatto ambientale e gli sprechi, nonché minimizzare il rischio di incidenti sul luogo di lavoro.

Per partecipare a gare d’appalto pubbliche e aggiudicarsi lavori, spesso è necessario possedere specifiche certificazioni. Le amministrazioni pubbliche inseriscono nei bandi requisiti d’accesso, tra cui le certificazioni ISO, che possono essere sia obbligatorie che garanti di un punteggio aggiuntivo, aumentando le possibilità di vincere la gara.

Analogamente agli appalti pubblici, molte aziende private richiedono certificazioni come requisito essenziale per partecipare alle gare d’appalto. Questo vincolo è particolarmente evidente in contesti di aziende e multinazionali che pongono la certificazione come criterio fondamentale nella selezione dei fornitori.

Sebbene le norme ISO siano generalmente volontarie, alcune leggi o regolamenti, soprattutto in specifici settori, impongono l’obbligo di possedere certificazioni ISO per svolgere determinate attività. Questa necessità è ampiamente conosciuta nel contesto operativo di tali settori.

Nel contesto di grandi aziende e multinazionali, la selezione dei fornitori avviene spesso mediante la richiesta di specifiche certificazioni. In molti settori, detenere queste certificazioni diventa essenziale per espandere la propria clientela, poiché molte imprese preferiscono collaborare con fornitori che dimostrano conformità a standard di qualità e sicurezza.

Partnership di Eccellenza: La Nostra Collaborazione con Importanti Società di Certificazione

Siamo orgogliosi di annunciare la nostra stretta collaborazione con alcune delle più rinomate società di certificazione a livello internazionale. Questa sinergia strategica ci consente di offrire ai nostri clienti un accesso privilegiato a un know-how e a una competenza senza pari nel processo di ottenimento delle certificazioni ISO.

I Benefici della Nostra Collaborazione:

  1. Accesso Privilegiato: Grazie alle nostre partnership consolidate, i nostri clienti godono di un accesso privilegiato alle ultime normative e alle migliori pratiche nel campo delle certificazioni ISO.
  2. Affidabilità Certificata: Le società di certificazione con cui collaboriamo sono riconosciute a livello globale per la loro affidabilità e integrità, garantendo che il processo di certificazione sia gestito con la massima trasparenza e professionalità.
  3. Aggiornamenti Tempestivi: Manteniamo i nostri clienti informati sugli sviluppi normativi e sulle nuove versioni delle norme ISO, assicurandoci che siano sempre all’avanguardia nei requisiti di conformità.
  4. Flessibilità e Adattabilità: La nostra rete di partner ci consente di offrire soluzioni flessibili e personalizzate, adattate alle esigenze specifiche di ciascun cliente, indipendentemente dalle dimensioni o dal settore.

La Nostra Collaborazione, il Vostro Vantaggio Competitivo:

La collaborazione con queste importanti società di certificazione non solo rafforza la nostra posizione nel mercato, ma conferisce ai nostri clienti un chiaro vantaggio competitivo. Siamo pronti a guidarvi attraverso un percorso di certificazione fluido e di successo, garantendo che il vostro impegno verso l’eccellenza sia riconosciuto a livello internazionale.

Soddisfazione dei Nostri Clienti: Un Impegno Riconosciuto in Tutti i Settori

La chiave del nostro successo risiede nella soddisfazione dei clienti, un indicatore tangibile del nostro impegno a superare le aspettative. Da istituti bancari a imprese di varie dimensioni, grandi, medie e piccole, abbiamo consolidato relazioni durature basate sulla qualità dei nostri servizi e sulla nostra dedizione al successo dei nostri clienti.

Il Vantaggio per le Banche:

Le istituzioni bancarie, per la loro natura rigorosa e orientata alla sicurezza, hanno apprezzato la nostra capacità di fornire soluzioni di certificazione ISO che rispondono agli standard più elevati. La nostra collaborazione con le banche ha contribuito a rafforzare la fiducia dei clienti e a garantire processi operativi conformi alle normative più rigide del settore finanziario.

Empowering Aziende di Tutte le Dimensioni:

Abbiamo il privilegio di collaborare con aziende di varie dimensioni, sia grandi che piccole. Le imprese di grandi dimensioni hanno beneficiato della nostra capacità di implementare soluzioni su larga scala, migliorando l’efficienza e la coerenza dei loro processi aziendali. Per le aziende di medie e piccole dimensioni, la nostra flessibilità e personalizzazione delle soluzioni hanno rappresentato un valore aggiunto, consentendo loro di raggiungere gli standard richiesti senza eccessive complicazioni.

Feedback Positivo e Crescita Condivisa:

La soddisfazione dei clienti non è solo un traguardo, ma una missione costante. Abbiamo ricevuto feedback positivi che testimoniano il nostro impegno nella fornitura di servizi di consulenza ISO di qualità superiore. La crescita condivisa con i nostri clienti è la nostra priorità, e vedere le aziende progredire nel raggiungere gli obiettivi di certificazione è la nostra migliore ricompensa.

Un Impegno Continuo:

La nostra storia di successo è intrecciata con il successo dei nostri clienti. Continueremo a impegnarci a fondo per offrire soluzioni di certificazione ISO che soddisfino le esigenze mutevoli del mercato e contribuiscano al successo duraturo delle imprese con cui collaboriamo. La vostra soddisfazione è il nostro più grande trionfo, e lavoreremo instancabilmente per mantenerlo così.

Scegliete la Sicurezza della Nostra Rete di Partnership: Contattateci Oggi

Se desiderate intraprendere il percorso verso le certificazioni ISO con il supporto di esperti e di partner di fiducia, non esitate a contattarci. La vostra certificazione di qualità, ambiente e sicurezza è il nostro impegno condiviso.

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Nuovo Sito Web Scuola Umberto Fraccacreta

Conquist Srl contribuisce alla trasformazione digitale della scuola Umberto Fraccacreta di Palese (BA)

Progetto finanziato nell’ambito della Missione 1, Componente 1, investimento 1.4 del PNRR

Siamo lieti di annunciare che Conquist Srl ha recentemente completato la realizzazione del nuovo sito web per la scuola Umberto Fraccacreta di Palese (BA). Questa collaborazione rappresenta un passo significativo verso la modernizzazione e l’accessibilità digitale dell’istituzione educativa.

Nell’ambito del Programma «Scuola digitale 2022-2026», il Dipartimento per la trasformazione digitale e il Ministero dell’Istruzione e del Merito hanno avviato l’iniziativa «Siti web» rivolta alle Istituzioni scolastiche statali finanziata nell’ambito della Missione 1, Componente 1, investimento 1.4 del PNRR finanziato dall’Unione europea nel contesto dell’iniziativa Next Generation.

Grazie a questa iniziativa, la scuola Umberto Fraccacreta ha potuto beneficiare dei fondi necessari per realizzare il proprio sito web, consentendo così di offrire un’esperienza digitale all’avanguardia ai propri studenti, genitori e personale scolastico.

Per la realizzazione del sito web, è stato utilizzato il modello di sito istituzionale delle scuole, disponibile con il tema per WordPress “Design Scuole Italia”.

Questo modello offre un design moderno e funzionale, specificamente progettato per soddisfare le esigenze delle istituzioni scolastiche italiane, garantendo al contempo la conformità agli standard di accessibilità e usabilità.

Il sito web è stato progettato con un’interfaccia user-friendly, che consente agli utenti di navigare facilmente tra le diverse sezioni e di accedere rapidamente alle informazioni cruciali.

Tra le caratteristiche principali del nuovo sito vi sono:

  • Scuola: Una panoramica dettagliata sulla storia, la missione e le attività della scuola Umberto Fraccacreta, fornendo un quadro completo delle sue offerte educative.
  • Servizi: Una sezione dedicata ai servizi offerti dalla scuola, inclusi servizi di supporto agli studenti e alle famiglie.
  • Novità: Una sezione dedicata alle ultime notizie, agli eventi in programma e alle attività extracurriculari, mantenendo gli utenti sempre aggiornati sulle novità della scuola.
  • Didattica: Una sezione che fornisce risorse didattiche, materiali didattici e informazioni sui programmi educativi offerti dalla scuola.
  • Albo: Una sezione dedicata alla pubblicazione degli atti ufficiali, dei provvedimenti e delle deliberazioni della scuola.
  • Amministrazione Trasparente: Una sezione che offre accesso alle informazioni amministrative, ai bilanci, agli atti e ai regolamenti della scuola, garantendo trasparenza e accountability.
  • Registro Docenti: Una sezione dedicata alla gestione dei dati dei docenti e al monitoraggio delle attività didattiche.
  • Orientamento: Una sezione che fornisce informazioni sull’orientamento scolastico e professionale per gli studenti.
  • PNRR: Una sezione dedicata alla presentazione del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza e delle iniziative connesse alla trasformazione digitale della scuola.

Il nostro obiettivo principale è stato quello di creare uno spazio virtuale inclusivo e accogliente, che rifletta l’identità e i valori della scuola Umberto Fraccacreta e che faciliti la collaborazione e la partecipazione di tutti i suoi stakeholder.

Inoltre, siamo lieti di confermare che la partnership tra Conquist Srl e la scuola Umberto Fraccacreta prosegue con entusiasmo e impegno.

Dopo il successo della realizzazione del nuovo sito web, Conquist Srl ha siglato un contratto annuale per fornire servizi di manutenzione, assistenza ed help desk per garantire il corretto funzionamento e l’aggiornamento continuo della piattaforma online.

Grazie a questo servizio dedicato, la scuola potrà contare su un gruppo esperto e dedicato che sarà disponibile per risolvere eventuali problemi tecnici, fornire assistenza immediata e rispondere alle domande degli utenti.

Questa partnership rafforzata testimonia il nostro impegno a lungo termine per sostenere l’istruzione e la trasformazione digitale delle istituzioni educative.

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Dati non strutturati: Il Progetto ETL per Sparkasse di IMC

Accesso ai Dati Bancari non strutturati

Il Progetto ETL per Sparkasse di IMC

Siamo entusiasti di annunciare il successo del nostro recente progetto in collaborazione con IMC per la banca Sparkasse. Il focus principale di questa partnership è stato risolvere la sfida comune delle banche nell’organizzare e rendere fruibili i vasti quantitativi di dati non strutturati. Attraverso un sistema software avanzato di ETL (Extract, Transform, Load), abbiamo creato un database relazionale SQL Server che mette a disposizione di Sparkasse un prezioso tesoro di informazioni precedentemente nascoste nei fogli Excel, nei Tabulati e nelle estrazioni da vari sistemi in formati diversi ( csv, txt, etc.).

La Complessità dei Dati Bancari

Le banche, tra cui Sparkasse, affrontano una sfida sempre crescente nel gestire dati eterogenei provenienti da diverse fonti. Fogli Excel, Tabulati di testo e estrazioni da vari sistemi in formati diversi creano un panorama di dati non strutturati che richiede un approccio innovativo per essere reso fruibile e sfruttabile.

ETL Automatico per un Accesso Semplificato

Il nostro progetto ha rivoluzionato il modo in cui Sparkasse gestisce e accede ai dati, grazie a un sistema ETL completamente automatizzato. L’estrarre, trasformare e caricare automaticamente i dati in un database relazionale SQL Server ha significativamente semplificato il processo di organizzazione e accesso ai dati. Questo ha permesso a Sparkasse di ottenere un’analisi più rapida ed efficace, prendendo decisioni informate basate su dati precedentemente dispersi.

Vantaggi del Sistema Software ETL

  1. Automazione Efficiente: Il sistema ETL automatizzato elimina la necessità di elaborare manualmente i dati, risparmiando tempo prezioso.
  2. Organizzazione Strutturata: I dati non strutturati vengono trasformati in una forma organizzata all’interno di un database relazionale SQL Server, facilitando l’accesso e l’analisi.
  3. Flessibilità: Il sistema è progettato per adattarsi a varie fonti e formati di dati, offrendo una soluzione versatile alle esigenze mutevoli di Sparkasse.

Impatto Positivo su Sparkasse

L’implementazione del nostro sistema ETL ha avuto un impatto significativo sulla gestione dati di Sparkasse, migliorando la velocità e l’efficienza nell’accesso a informazioni cruciali. La banca è ora in grado di sfruttare appieno la ricchezza di dati precedentemente difficilmente accessibili, portando a decisioni più informate e strategiche.

Conclusioni: Innovazione per il Futuro delle Banche: Il progetto ETL con IMC per Sparkasse rappresenta un passo avanti nell’innovazione tecnologica per le banche. La capacità di trasformare dati non strutturati in risorse utilizzabili sottolinea il nostro impegno nell’aprire nuovi orizzonti per l’industria bancaria. Guardiamo con fiducia al futuro, pronto a continuare a guidare il cambiamento nell’accesso e nell’utilizzo dei dati per Sparkasse e oltre.

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Next Best Product – Suades – Deutsche Bank

La Divisione Marketing della Deutsche Bank, sempre alla ricerca di soluzioni innovative, utilizza SUADES per identificare il gradimento dei prodotti da parte dei clienti.

Tramite la matrice generata da SUADES “cliente/prodotto/rate” individua tutti i clienti ai quali uno specifico prodotto “piace” di più oppure quali sono i prodotti più “graditi” da uno specifico cliente.

Le informazioni sono utilizzate:

  • per effettuare campagne di marketing mirate
  • dai gestori dei clienti tramite CRM per proporre nuovi prodotti o fornire informazioni mirate al momento giusto
  • su home banking
  • per inviare SMS o mail personalizzate
  • su mobile tramite app geo localizzate
  • per analisi statistiche
  • per prevedere il gradimento di nuovi prodotti
  • per attuare azioni di survey su Clienti a rischio di abbandono
  • per fidelizzare i Clienti

Per raggiungere le migliori performance SUADES analizza diversi dati di ogni cliente:

  1. i prodotti già posseduti
  2. il ciclo di vita
  3. lo status economico
  4. lo stile di relazione fra cliente e banca
  5. i cambiamenti intervenuti recentemente nella situazione finanziaria del cliente

In Figura 1 è riportata una schermata di SUADES con i feedback utilizzati.

feedback

Figura 1. Feedback utilizzati dal sistema SUADES

Il servizio viene erogato in modalità non invasiva: periodicamente vengono inviati i dati dei clienti a CONQUIST che provvede ad elaborarli tramite SUADES ed a restituire alla banca la matrice “cliente/prodotto/rate”.

La banca può accedere da remoto al sistema, per effettuare in maniera autonoma qualsiasi tipo di analisi, tarando a proprio piacimento i vari parametri di SUADES.

Algoritmi

Sono considerati due tipi di algoritmi, entrambi del tipo “collaborative filtering”, cioè basati sull’approccio collaborativo.

Questi algoritmi appartengono a due famiglie:

  1. Collaborative user-based
  2. Collaborative item-based

Gli algoritmi del tipo collaborativo “user-based” effettuano il confronto fra ogni coppia di righe della matrice dei dati di partenza (cioè i clienti) calcolando una misura quantitativa di similarità.

In questo modo identificano gruppi di clienti simili, ovverosia clienti con preferenze simili (che tendono ad acquistare gli stessi prodotti finanziari).

Per stimare la probabilità di acquisto di ogni prodotto da parte di ogni cliente utilizzano i dati disponibili relativi al gruppo di clienti simili.

Gli algoritmi del tipo collaborativo “item-based” effettuano il confronto fra ogni coppia di colonne della matrice dei dati di partenza (cioè i prodotti) anche in questo caso attraverso una metrica di similarità.

L’algoritmo identifica gruppi di prodotti simili, ovverosia prodotti che tendono ad essere acquistati dagli stessi clienti. Anche in questo caso la stima della probabilità di acquisto viene effettuata utilizzando l’insieme dei dati identificato grazie alla similarità.

Misure di similarità

Sono state implementate nel Sistema di Raccomandazione quattro diverse misure di similarità:

  1. Pearson Correlation
  2. Euclidean Distance
  3. Spearman Correlation
  4. Log Likelihood

Il coefficiente di correlazione di Pearson si ottiene dividendo la covarianza (la covarianza è una misura di dipendenza) fra due serie di dati per il prodotto delle deviazioni standard di ogni serie (la deviazione standard è una misura di dispersione).

Ad esempio, se si considera un algoritmo di tipo user-based, ogni serie di dati descrive le informazioni relative ad un cliente.

La similarità fra due clienti è ottenuta dunque dividendo la covarianza fra i due clienti per il prodotto delle deviazioni standard di ogni cliente.

La distanza euclidea è ottenuta considerando due serie di dati (ad esempio due clienti), calcolando le differenze fra componenti analoghe (ad esempio la differenza fra le età dei clienti), sommando i quadrati delle differenze e calcolando la radice quadrata.

Il coefficiente di correlazione di Spearman può essere considerato una variante del coefficiente di Pearson adatto a variabili di tipo ordinale. Questo tipo di metrica può essere particolarmente utile nel caso dei Sistemi di Raccomandazione quando le preferenze dei clienti sono espresse attraverso “rating” espressi in una scala a valori interi (ad esempio, una scala a cinque valori come accade in molti siti Web).

Il test Log-Likelihood è una statistica che, in generale, un test statistico che consente di affermare con una certa probabilità che due modelli sono identici. Il test fornisce, dunque, anche una metrica per calcolare la similarità fra due modelli, o due serie di dati.

Ampiezza del vicinato

Poiché gli algoritmi utilizzati sfruttano la similarità fra clienti o la similarità fra prodotti, è importante identificare il numero di oggetti (clienti o prodotti) simili da considerare per effettuare la stima della probabilità di acquisto.

Suades è utilizzato facendo variare il numero di oggetti simili considerati, ovverosia la “ampiezza del vicinato” (neighborhood nella terminologia tecnica).

Sono considerati due criteri:

  1. Nearest N User
  2. Threshold User

Il primo criterio, Nearest N User, consiste nel fissare esplicitamente il numero di oggetti simili da considerare.

Il secondo criterio, Threshold User, prevede invece che sia fissata una soglia di similarità: l’algoritmo considera solo i clienti (o i prodotti) che presentano un valore di similarità inferiore alla soglia (il numero di clienti è dunque variabile e non predeterminabile).

In Figura 2 è riportato uno schema delle attività effettuate attraverso i primi tre parametri.

algoritmi

Figura 2. Schema degli algoritmi, metriche di similarità, criteri di ampiezza del vicinato considerati.

Indicatori di performance

Sono considerati tre indicatori di performance:

  1. Precision
  2. Recall
  3. F-Measure

La Precision è il rapporto tra il numero di raccomandazioni previste correttamente (i prodotti con probabilità di acquisto elevata che sono state effettivamente acquistati dai clienti) e il numero di raccomandazioni totali (tutti i prodotti con probabilità di acquisto elevata).

La Recall è il rapporto tra il numero di raccomandazioni previste correttamente (lo stesso numeratore della Precision) e il numero di acquisti totale (tutti i prodotti acquistati dal cliente).

La F-measure (F) è una combinazione delle altre due calcolata come il doppio del rapporto fra il prodotto di Precision e Recall diviso per la somma di Precision e Recall.

Figura 3 riporta uno schema di calcolo di Precision e Recall.

misure

Figura 3. Schema di calcolo di Precision e Recall.

Per informazioni: info@conquist.it

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Personalizzare le relazioni con i clienti – SUADES

SUADES – RECOMMENDER SYSTEM – SISTEMA DI RACCOMANDAZIONE INNOVATIVO

Può un’impresa trattare ogni singolo cliente diversamente da ogni altro individuo ?

E’ possibile distribuire prodotti calibrati sulle esigenze di ciascun cliente ?

E’ possibile indirizzare messaggi pubblicitari diversi ad individui diversi ?

E’ possibile fissare prezzi personalizzati ed instaurare una relazione differente con ciascuno ?

SUADES è la soluzione informatica, per l’impresa one-to-one, che CONQUIST ha realizzato con la collaborazione scientifica del Prof.  Michele Gorgoglione, docente del Dipartimento di Ingegneria Meccanica e Gestionale del Politecnico di Bari.

Per informazioni: info@conquist.it

Leggi l’articolo pubblicato su “La Gazzetta dell’Economia”

Presentazione del libro effettuata presso la sala convegni Universus a Bari.

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Software Privacy Word – Scuole e Comuni

LA NORMA

Trasparenza e privacy – pubblicazione dei dati personali.

Quando si parla di trasparenza ci si riferisce alla pubblicità di atti, documenti, informazioni e dati propri di ogni amministrazione. 

Lo scopo della pubblicazione di questi atti è quello di favorire il controllo sull’azione amministrativa, sull’utilizzo delle risorse pubbliche e sulle modalità con le quali le pubbliche amministrazioni agiscono per raggiungere i propri obiettivi.

Le linee guida del Garante distinguono gli obblighi di pubblicazione in:

Le pubbliche amministrazioni NON possono pubblicare qualunque dato e informazione personale se non diversamente specificato dalla norma.

IL PROBLEMA

Una Pubblica Amministrazione prima di pubblicare un documento dovrà individuare se esiste un termine di legge che legittima la diffusione del documento stesso, verificare caso per caso se sussistono i presupposti per l’oscuramento di alcune informazioni e la sottrazione all’indicizzazione dei dati sensibili (far sì che i motori di ricerca non possano reperire tali dati).

Non si possono diffondere dati ulteriori rispetto a quelli per i quali è prevista la pubblicazione obbligatoria.

La pubblica amministrazione deve quindi pubblicare i documenti garantendo l’autorevolezza e l’autenticità del documento pubblicato, che questi sia conforme all’originale, sia esso cartaceo che informatico, che vengano rispettati i valori giuridici degli atti pubblicati e che il documento pubblicato non sia alterabile e che questa inalterabilità sia garantita nel tempo.

LA SOLUZIONE

Il software PrivacyWord di Conquist SEMPLICEECONOMICOEFFICACE.

SEMPLICE: si installa, si richiede via email il codice di sblocco per ogni postazione ed è immediatamente operativo

ECONOMICO: Costo una tantum della licenza d’uso illimitata di € 400 + iva per le prime tre postazioni e € 200 + iva per ogni postazione successiva, richiesta nello stesso ordine. Per ricevere il software basta accedere al MEPA ( ricerca “software privacyword” fornitore Conquist) oppure richiedere la fattura elettronica inviando un impegno formale di spesa con il CIG dalla email istituzionale alla email info@conquist.it

EFFICACE: la Segreteria scrive un documento word ed indica quali sono le parti da oscurare, il software crea in automatico sia una copia del documento word che un file pdf, subito pronti per la pubblicazione sul Web nel rispetto della norma, con le parti indicate dalla Segreteria oscurate e non più reperibili dai motori di ricerca

LEGGI ARTICOLO SU ORIZZONTE SCUOLA – SEGRETERIE. Trasparenza e privacy: quale prassi seguire. Cosa va pubblicato all’albo?  – D.lgs. 14 marzo 2013, n. 33

Per informazioni: info@conquist.it (delle stessa linea software: PrivacyOdtPrivacyPdfPrivacyExcel)

ominoword clicca per scaricare il Flyer

DOWNLOAD SOFTWARE PrivacyWord  di Conquist

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