FAQ – DeepAnalyzeIT Analytics

I sistemi di monitoraggio spesso lavorano a valle del dato, concentrandosi su indicatori e segnalazioni. DeepAnalyzeIT agisce anche a monte: aiuta a stabilizzare definizioni operative, collegare regole a criteri condivisi e mantenere continuità nelle motivazioni interne che accompagnano i controlli. In questo modo le anomalie risultano più interpretabili e le evidenze più semplici da ricostruire.

Nei contesti regolamentati italiani, i primi benefici emergono quando più funzioni devono usare lo stesso vocabolario operativo: Finance, Risk, Compliance e Internal Audit. L’AI supporta la coerenza del linguaggio interno, la tracciabilità delle scelte e la gestione ordinata delle eccezioni, riducendo le discrepanze tra team e tra periodi diversi.

L’adozione è pensata per iniziare da un perimetro ristretto: ad esempio un insieme di definizioni critiche, un catalogo di controlli ricorrenti o un “pacchetto” di evidenze per un audit specifico. Ogni modulo può essere ampliato senza cambiare l’identità del flusso esistente, mantenendo la continuità documentale e le regole già consolidate.

Sì. Uno dei nostri obiettivi principali è rendere più ordinata la catena tra controllo, eccezione, spiegazione e prova documentale. L’AI supporta la raccolta strutturata delle tracce operative, suggerisce schemi di classificazione e aiuta a mantenere versioni coerenti delle motivazioni interne nel tempo.

Questi riferimenti definiscono il contesto in cui molte organizzazioni italiane devono garantire coerenza, tempestività e tracciabilità dei flussi informativi. DeepAnalyzeIT non si limita a richiamare i riferimenti: li traduce in logiche operative, strumenti di allineamento lessicale e percorsi di evidenze che possano sostenere controlli interni ricorrenti.

Invece di forzare un’unica lettura “teorica”, lavoriamo su mappe di definizioni e regole che rendono esplicite le differenze tra fonti e processi. L’AI aiuta a documentare le riconciliazioni, a mantenere coerenza nelle soglie e a chiarire quando una variazione è strutturale o episodica.

Un buon avvio è spesso la formalizzazione di un micro-catalogo: poche definizioni critiche, controlli correlati e modello di evidenze per un’area specifica. Questo genera un riferimento stabile e condiviso, utile per estendere la metodologia a cicli più ampi mantenendo uniformità di linguaggio e di documentazione.

In cosa si differenzia DeepAnalyzeIT da un classico sistema di monitoraggio?

Quali team traggono beneficio immediato dal vostro approccio?

Come funziona l’adozione modulare?

L’AI può aiutare anche nella preparazione delle evidenze di audit interno?

Che ruolo hanno MiFID II, GDPR, Banca d’Italia e Consob nel vostro framework?

Come gestite le differenze tra sistemi e fonti dati?

Qual è un buon primo caso d’uso per iniziare?