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Home News Intelligenza Artificiale

𝐍𝐞𝐭𝐰𝐨𝐫𝐀 𝐟𝐒𝐧𝐚𝐧𝐜𝐞 𝐞 il 𝐦𝐨𝐝𝐞π₯π₯𝐨 𝐁𝐟π₯𝐨𝐰𝐬

7 Marzo 2022
in Intelligenza Artificiale
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𝐍𝐞𝐭𝐰𝐨𝐫𝐀 𝐟𝐒𝐧𝐚𝐧𝐜𝐞 𝐞 il 𝐦𝐨𝐝𝐞π₯π₯𝐨 𝐁𝐟π₯𝐨𝐰𝐬
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Il secondo webinar di giornata, il primo in assoluto con gli amici di Bflows, Γ¨ stato svolto con Carlo Mancosu – Co-founder della societΓ . Oggetto del dibattito Γ¨ stato Network finance: big data, AI e network analysis per lo smobilizzo dei crediti commerciali e il sostegno al capitale circolante.

I temi oggetto del dibattito sono stati:

  • Lo scenario postpandemia: il mercato dei crediti commerciali e gli effetti dei ritardi sui pagamenti sulla soliditΓ  e solvibilitΓ  delle imprese.

Β 

  • Network finance: un approccio sistemico e di rete progettato per facilitare lo smobilizzo dei crediti commerciali, ottimizzare l’allocazione del credito a breve termine e potenziare e migliorare l’efficienza dei modelli di analisi del rischio.

Β 

  • Bflows: la prima piattaforma di network finance progettata per semplificare lo smobilizzo dei crediti commerciali e supportare le imprese nella gestione del capitale circolante

Β 

  • Use Cases: validazione del modello e risultati dei test.

Β 

  • Possibili sviluppi della network finance in ordine alla creazione di nuovi servizi per banche, istituzioni e imprese e per il monitoraggio dei rischi sistemici.

La network analysis Γ¨ una specifica branca della scienza delle reti che si focalizza sullo studio reti complesse. Il loro studio presuppone l’utilizzo di strumenti e metodologie mutuate da svariate aree del sapere come la teoria dei grafi (matematica), la meccanica statistica (fisica), la modellazione inferenziale (statistica), il data mining e la data visualization (informatica), senza scordare, nel caso di reti antropiche, l’introduzione di elementi di sociologia e sociologia economica. Si tratta pertanto di un ambito che non Γ¨ facile definire o collocare. Una corretta definizione ci viene dal Consiglio Nazionale delle Ricerche degli Stati Uniti definisce la scienza delle reti come “the study of network representations of physical, biological, and social phenomena leading to predictive models of these phenomena”.

Questo strumento ha un ampissimo ventaglio di utili applicazioni in numerosi campi: dalla diffusione delle malattie, alle relazioni tra animali ed organismi di particolari ecosistemi, se prendiamo in considerazione le implicazioni in ambito biologico, dallo studio delle reti di relazioni all’interno di comunitΓ  online e offline, al rapporto tra diversi soggetti all’interno di una organizzazione produttiva, se consideriamo ad esempio l’ambito sociale.

Con riferimento allo scopo di questo webinar andremo a prendere in esame le sue possibili applicazioni nell’area economica, in modo particolare ci concentreremo sull’utilizzo di big data AI e network analysis in relazione allo studio delle relazioni finanziarie.

La network analysis applicata alle relazioni economiche potrebbe essere considerata la base per un nuovo approccio alla gestione finanziaria nell’ambito di sistemi economici complessi, questo nuovo approccio puΓ² essere definito come network finance. Ma in che modo un approccio legato al concetto di network finance puΓ² favorire la nascita di nuove soluzioni?

Bflows Srl, fondata a Cagliari Γ¨ una fintech company, iscritta al registro delle startup innovative.

La societΓ  ha sviluppato una soluzione per la gestione del capitale circolante e lo smobilizzo dei crediti commerciali unica sul mercato.

I nostri algoritmi basati su AI e network analysis permettono alle imprese aderenti al network Bflows di smobilizzare una parte consistente dei propri crediti senza la necessitΓ  di accesso al credito e indipendentemente dal proprio merito creditizio.

Gli algoritmi di Bflows sono stati testati su 3 diversi data set forniti dai nostri partner bancari e tecnologici. Abbiamo analizzato oltre 8 milioni di fatture reali di oltre 2 milioni di PMI Italiane per un volume complessivo che sfiora i 25 miliardi di Euro. I risultati dei nostri algoritmi, pur risentendo di tutti i limiti di un’analisi di dati storici, mostrano tutte le potenzialitΓ  del modello Bflows sia in termini di efficacia che in termini di abbreviamento dei tempi di pagamento.

Tags: IAintelligenza artificialepagamenti
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