Category: oplon Risk Platform

La gestione finanziaria nell’industria 4.0: prevenire il rischio con i dati IoT

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IoT e Industria 4.0

Il termine IoT (Internet of Things) è stato coniato per la prima volta nel 1999 da Kevin Ashton per definire i dispositivi elettronici e gli oggetti di uso quotidiano dotati di connessione Internet in grado di interagire tra loro, raccogliendo, elaborando e condividendo dati via cavo o attraverso una rete wireless. 

Nonostante l'IoT sia ormai parte integrante della nostra vita quotidiana (dagli smartphone ai sistemi di sicurezza, passando per i piccoli e grandi elettrodomestici), è il settore industriale quello dove trova maggiore applicazione. La digitalizzazione degli impianti produttivi ha segnato l'inizio della quarta rivoluzione industriale, meglio conosciuta come Industria 4.0., rendendo più efficiente la produzione industriale e riducendo gli sprechi.

Nel prossimo futuro si prevede che sensori, macchine, apparecchiature e software saranno sempre più collegati tra loro anche al di là del singolo stabilimento, creando un sistema digitalizzato, automatizzato e integrato che collegherà tutti gli attori della supply chain in una rete di interscambio. 

L'integrazione di dati IoT in oplon Risk Platform

Le tecnologie dell'Industria 4.0. costituiscono una preziosa fonte di informazioni non solamente per l'organizzazione della produzione, ma anche per la gestione e la prevenzione del rischio economico-finanziario. L'integrazione dei dati industriali nell'analisi dei rischi consente infatti di individuare in anticipo errori e malfunzionamenti, migliorando l'accuratezza delle previsioni finanziarie grazie al costante monitoraggio dell'intero processo produttivo.

Da questa considerazione siamo partiti per integrare dati IoT all'interno del processo di valutazione di oplon Risk Platform.

oplon Risk Platform è una piattaforma modulare di Augmented Analytics per la gestione del rischio che automatizza completamente il processo di valutazione del merito di credito attraverso letecnologie di Intelligenza Artificiale e di BigData Analysis, includendo nel processo di valutazione sia i dati finanziari, che i dati alternativi non strutturati.

Che cosa significa?

Con alternative data si intendono i dati provenienti da fonti non tradizionali, come quelli forniti dai social network o dai motori di ricerca sulle attività compiute online da ciascuno di noi, o, appunto, i dati IoT prodotti dall'Industria 4.0. Non sempre i dati alternativi si presentano in un sistema numerico ordinato; spesso si tratta di dati non strutturati, ovvero non organizzati in schemi predefiniti e tipicamente sotto forma testuale, che, come tali, non possono essere elaborati con strumenti di analisi tradizionali, ma solamente attraverso sistemi di Intelligenza Artificiale (di come si realizza un modello di analisi del rischio di credito in grado di sfruttare anche i dati alternativi ne abbiamo parlato qui).

L'integrazione di dati finanziari (come i bilanci aziendali, gli andamentali dei conti bancari, gli importi dei mutui, ecc.) e alternative data permette a oplon Risk Platform di effettuare analisi approfondite e fornire previsioni accurate dell'andamento aziendale. L'algoritmo identifica i potenziali fattori di rischio e calcola automaticamente la probabilità di default e il rischio di credito dell'azienda. 

Mediante l’utilizzo delle API, pacchetti di codice che descrivono una determinata funzione di un programma scritti in un linguaggio di programmazione altamente compatibile, è possibile trasmettere i dati raccolti dai macchinari alla piattaforma e integrarli in modelli di analisi sviluppati ad hoc al fine di facilitare i processi decisionali e fornire alert relativi sia alla produzione, sia potenziali problemi associati. 

Lato finanziario, è ad esempio possibile utilizzare i dati della produzione industriale per la valutazione del rischio di esposizione e il monitoraggio dei flussi di cassa. Nello specifico, sono stati integrati i dati relativi sull'efficienza della produzione di energia di impianti fotovoltaici la cui realizzazione è stata finanziata da un fondo di investimento. Questi dati vengono analizzati e confrontati con le curve di efficienza di ciascun pannello e le eventuali problematiche vengono immediatamente segnalate alle aziende coinvolte . Allo stesso tempo, i dati vengono utilizzati per prevedere i fattori di rischio e i flussi di cassa del progetto. 

Inoltre, l'impiego dei dati IoT nella gestione finanziaria migliora il flusso di lavoro e la gestione aziendale, consentendo di adottare strategie di investimento sostenibili non solo a livello finanziario, ma anche etico: l'Intelligenza Artificiale riduce la probabilità di errore, riducendo gli sprechi di materiali e denaro del processo produttivo.

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