Text Analytics per l’Audit
-86% di tempo impiegato per la lettura dei documenti audit e per la classificazione in topic specifici.
Cliente
L'azienda che ha ingaggiato BID per questo progetto è una banca commerciale pan-europea con un modello di servizio unico nel suo genere, attiva in Italia, Germania, Europa Centrale e Orientale. La banca serve oltre 15 milioni di clienti, con una strategia customer-centric che li mette al centro delle attività quotidiane.
Funzioni di business coinvolte
Bisogni e requisiti
La Banca deve rendicontare annualmente quanti documenti di finding contengono tematiche legate ad argomenti specifici (es. Business Continuity, Disaster Recovery, ecc.). La Direzione Audit a valle di tutte le investigazioni dei singoli auditor, doveva manualmente leggere tutti i documenti in quanto l’argomento di interesse non sempre era indicato nel titolo o nella prefazione.
Ogni sezione del documento (es. titolo, elementi, risultati, ecc) presenta una serie di osservazioni che possono essere impattate dall’argomento di interesse in modo più o meno incisivo al fine della classificazione. Il caso di studio è stato applicato prima al contesto di Business Continuity per poi essere esteso agli altri argomenti di interesse.
Minimizzare il tempo di lettura dei documenti per permettere alla direzione centrale di non leggere tutti i documenti di audit.
Sviluppare uno scoring di classificazione testuale che permette di ordinare i documenti sulla base della probabilità di presenza dell’argomento di interesse