Nato nel 2018 in collaborazione con importanti partner scientifici, l’Artificial Intelligence Lab di Intesa Sanpaolo Innovation Center ha definito un modello di open innovation anche per la ricerca applicata. L’obiettivo è quello di generare nuovi asset (algoritmi, modelli matematici, soluzioni di robotica umanoide e di servizio) da industrializzare a supporto del business, tutelandone al contempo la proprietà intellettuale e arrivando a produrre numerose pubblicazioni scientifiche, che certificano il livello di innovatività del lavoro svolto. Il Lab condivide i risultati della sua attività con colleghi e pubblico esterno attraverso seminari divulgativi. Il modello dell’AI Lab ha abilitato la nascita di progetti quali l’Anti Financial Crime Digital Hub, che vede tra i soci fondatori Intesa Sanpaolo, Intesa Sanpaolo Innovation Center, PoliTO, UniTO e CENTAI. Il modello collaborativo è valorizzato anche nel PNRR, in cui l’innovazione è sempre più intesa come frutto dell’interscambio tra entità diverse, soprattutto tra pubblico e privato.
Principali filoni
Energy
Intelligenza artificiale per favorire la transizione energetica e l’ottimizzazione delle risorse.
Decarbonization
Intelligenza Artificiale per misurare e ridurre la carbon footprint e i consumi.
Agtech
Service Robotic e modelli di Intelligenza Artificiale per un nuovo modello di sviluppo sostenibile.
Health & Safety and wellbeing
Robotica Umanoide per supportare le terapie e Intelligenza Artificiale per la formulazione delle diagnosi.
Marketing & Communication
Intelligenza Artificiale per permettere l’analisi di fonti dati complesse (alti volumi e non strutturati).
Governance & Cybersecurity
Intelligenza Artificiale come strumento di analisi in ambito anti financial crime e cybersecurity.
Finance, Insurance & Wealth Management
Intelligenza Artificiale per supportare le Financial Institutions.
Pubblicazioni scientifiche
Salvatore Vilella, Arthur Thomas Edward Capozzi Lupi, Giancarlo Ruffo, Marco Fornasiero, Dario Moncalvo, Valeria Ricci, Silvia Ronchiadin
Claudia Berloco, Gianmarco De Francisci Morales, Daniele Frassineti, Greta Greco, Hashani Kumarasinghe, Marco Lamieri, Emanuele Massaro, Arianna Miola, Shuyi Yang
Michele Starnini, Charalampos E. Tsourakakis, Maryam Zamanipour, André Panisson, Walter Allasia, Marco Fornasiero, Laura Li Puma, Valeria Ricci, Silvia Ronchiadin, Angela Ugrinoska, Marco Varetto, Dario Moncalvo
ECML PKDD - European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (2021)
Carlo Abrate, Alessio Angius, Gianmarco De Francisci Morales, Stefano Cozzini, Francesca Iadanza, Laura Li Puma, Simone Pavanelli, Alan Perotti, Stefano Pignataro, Silvia Ronchiadin
ECML PKDD - European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (2021)
Predicting corporate credit risk: Network contagion via trade credit
Claudia Berloco, Gianmarco De Francisci Morales, Daniele Frassineti, Greta Greco, Hashani Kumarasinghe, Marco Lamieri, Emanuele Massaro, Arianna Miola, Shuyi Yang
Smurf-based Anti-Money Laundering in Time-Evolving Transaction Networks
Michele Starnini, Charalampos E. Tsourakakis, Maryam Zamanipour, André Panisson, Walter Allasia, Marco Fornasiero, Laura Li Puma, Valeria Ricci, Silvia Ronchiadin, Angela Ugrinoska, Marco Varetto, Dario Moncalvo
ECML PKDD - European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (2021)
Continuous-Action Reinforcement Learning for Portfolio Allocation of a Life Insurance Company
Carlo Abrate, Alessio Angius, Gianmarco De Francisci Morales, Stefano Cozzini, Francesca Iadanza, Laura Li Puma, Simone Pavanelli, Alan Perotti, Stefano Pignataro, Silvia Ronchiadin
ECML PKDD - European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (2021)
