Aramix realizza un progetto di news monitoring e sentiment analysis per conto di Samsung Italia

In uno scenario di mercato sempre altamente competitivo, la reputazione delle aziende rappresenta un asset strategico cruciale; ed essa non è determinata solo alle attività che l’azienda in prima persona svolge ma anche ai rischi legati a business partners, distributori, rivenditori, agenti. Intercettare tempestivamente gli elementi di rischio delle controparti distributive, tramite intelligent monitoring e sentiment analysis, è stato il focus principale del progetto che il team di data scientist di Aramix ha realizzato per Samsung Italia. “Svolgere questo tipo di attività è oggi un tema ancor più delicato, che va gestito con il massimo rispetto per la privacy e i dati degli utenti, cercando compatibilità tra progresso tecnologico e normativa applicabile - commenta Andrea Ronchi, Principal di Aramix -. Oggi siamo in grado di fornire governance dei dati e gestione dei progetti in maniera del tutto compliant con le più stringenti previsioni di legge di riferimento. Per raccogliere e analizzare i dati provenienti dalla rete e attivare le nostre soluzioni di intelligent monitoring, ci siamo dotati della licenza ex art. 134 del Testo Unico delle Leggi di Pubblica Sicurezza italiano”. 

Evoluzione controil rischio insolvenza

La soluzione è finalizzata a definire il rischio finanziario delle controparti distributive, che si applica principalmente nell’ambito: digitalizzazione processi di definizione del rischio creditizio, enri-chment con dati alternativi del modello di calcolo del rischio finanziario legato alla distribuzione. Lo strumento si applica a tutte le aziende che distribuiscono i propri prodotti tramite soggetti terzi e che hanno reti distributive multisito, trasversali per settore, soprattutto nell’ambito Consumer Goods. Grazie a un framework di Natural Language Processing per l’analisi di dati alternativi che lavora attraverso un algoritmo proprietario, è stato possibile: elaborare elevati volumi di informazioni relative ai diversi punti vendita e alle ragioni sociali cui fanno capo, in particolare news onli-ne, social e recensioni di clienti; identificare segnali di rischio su base giornaliera; classificare le news e calcolare uno score per indicare il grado di criticità di ciascuna classificare le recensioni e calcolare il grado di criticità per ciascun punto vendita. Tramite un sistema di alerting quotidiano, una dashboard di visualizzazione e un report di dettaglio mensile, il cliente ha la possibilità di ricevere l’analisi in maniera sistematica, per una overview costante e aggiornata. Un progetto molto sfidante per la materia stessa che viene analizzata, ossia il linguaggio naturale degli utenti: soprattutto le recensioni, infatti, sono spesso scritte in modo improprio, con errori grammaticali e semantici, nonché discrepanze tra rating e commenti testuali. L’algoritmo è stato addestrato a comprendere anche le locuzioni colloquiali e discriminare l’interpretazione delle parole chiave. “La continua ricerca nel campo del Risk Management ha portato Samsung Electronics Italia a costruire internamente un data lake, nel quale potessero affluire in modo strutturato tutte le informazioni utili a valutare la qualità e la solidità della nostra clientela. Con il gruppo Datrix abbiamo lavorato per cercare sulla rete tutti i segnali di rischio sia deboli che forti, addestrando l’algoritmo a fare un’attività di screening e organizzazione dati come farebbe un Risk Manager. È l’inizio di un viaggio che crediamo fondamentale per l’evoluzione di tutti gli strumenti di analisi del rischio di insolvenza e non solo”, conclude Paolo Fontana, Credit Risk Director di Samsung Italia.