Phuxnailsestuenba
Perché esiste Phuxnailsestuenba
Dati dispersi, incidenti inattesi, pressioni regolamentari crescenti. La nostra squadra
nasce per aiutare le istituzioni finanziarie a passare da un monitoraggio reattivo a una
previsione continua e spiegabile del rischio operativo, integrata nei processi
decisionali esistenti.
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Trasparenza
Poniamo la trasparenza al centro del nostro lavoro: rendiamo chiari i dati utilizzati, il funzionamento dei modelli e le assunzioni dietro ogni scenario, così che i team di rischio, compliance e audit possano discutere le uscite come farebbero con qualsiasi altra analisi interna strutturata.
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Responsabilità
Progettiamo e validiamo gli algoritmi seguendo principi di responsabilità nell’uso dell’AI, con controlli su bias, monitoraggio continuo delle performance e processi di revisione periodica condivisi con i referenti di rischio e funzioni di secondo livello interne al cliente.
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Allineamento
Allineiamo il disegno dei modelli ai principali framework regolamentari su rischio operativo, resilienza e gestione dei modelli, per facilitare la documentazione verso funzioni interne, revisori e autorità di vigilanza, riducendo frizioni in fase di ispezione o revisione tematica.
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Partnership
Lavoriamo come estensione dei team di rischio e tecnologia dei nostri clienti, condividendo ipotesi, vincoli e scelte architetturali, per costruire insieme un processo di previsione che resti sostenibile e gestibile nel tempo, anche dopo la fase iniziale di progetto.
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Sicurezza
Progettiamo flussi di integrazione dati, modelli e reportistica con un’attenzione costante alla sicurezza: controllo degli accessi, cifratura dei dati sensibili e tracciamento delle operazioni sono componenti strutturali del nostro approccio e non opzioni accessorie per i clienti.
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Ricerca
Investiamo in ricerca applicata sul rischio operativo, testando nuovi segnali e metodologie di previsione su dati sintetici e anonimi, così da offrire ai clienti soluzioni aggiornate senza esporre informazioni sensibili o ridurre il controllo interno sulle decisioni di rischio.
Rischio operativo
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Trasparenza
Poniamo la trasparenza al centro del nostro lavoro: rendiamo chiari i dati utilizzati, il funzionamento dei modelli e le assunzioni dietro ogni scenario, così che i team di rischio, compliance e audit possano discutere le uscite come farebbero con qualsiasi altra analisi interna strutturata.
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Responsabilità
Progettiamo e validiamo gli algoritmi seguendo principi di responsabilità nell’uso dell’AI, con controlli su bias, monitoraggio continuo delle performance e processi di revisione periodica condivisi con i referenti di rischio e funzioni di secondo livello interne al cliente.
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Allineamento
Allineiamo il disegno dei modelli ai principali framework regolamentari su rischio operativo, resilienza e gestione dei modelli, per facilitare la documentazione verso funzioni interne, revisori e autorità di vigilanza, riducendo frizioni in fase di ispezione o revisione tematica.
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Partnership
Lavoriamo come estensione dei team di rischio e tecnologia dei nostri clienti, condividendo ipotesi, vincoli e scelte architetturali, per costruire insieme un processo di previsione che resti sostenibile e gestibile nel tempo, anche dopo la fase iniziale di progetto.
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Sicurezza
Progettiamo flussi di integrazione dati, modelli e reportistica con un’attenzione costante alla sicurezza: controllo degli accessi, cifratura dei dati sensibili e tracciamento delle operazioni sono componenti strutturali del nostro approccio e non opzioni accessorie per i clienti.
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Ricerca
Investiamo in ricerca applicata sul rischio operativo, testando nuovi segnali e metodologie di previsione su dati sintetici e anonimi, così da offrire ai clienti soluzioni aggiornate senza esporre informazioni sensibili o ridurre il controllo interno sulle decisioni di rischio.
I nostri valori guida
Operiamo in un ambito regolamentato e sensibile. Per questo ci impegniamo a seguire principi
chiari che guidano il modo in cui progettiamo, sviluppiamo e distribuiamo la nostra
piattaforma di previsione del rischio operativo.
- Aggiorniamo costantemente la piattaforma per riflettere evoluzioni normative, nuove fonti dati e pratiche emergenti nel risk management. Ogni aggiornamento viene accompagnato da note esplicative per facilitare la comprensione da parte degli utenti interni. 5
01
Trasparenza metodologica
Documentiamo in modo dettagliato fonti dati, ipotesi e limiti dei modelli, così che i
team di rischio, compliance e audit possano comprendere e spiegare ogni previsione. La
trasparenza non riguarda solo le interfacce ma anche le scelte metodologiche che stanno
dietro gli scenari proposti.
1
02
Tutela dei dati
Trattiamo i dati di rischio e operativi come un patrimonio critico. Applichiamo controlli tecnici e organizzativi per ridurre il rischio di accessi non autorizzati, alterazioni e utilizzi impropri, in coerenza con le normative vigenti e con le politiche interne delle istituzioni clienti.
2
03
Controllo dei modelli
Progettiamo i modelli in modo che possano essere monitorati, calibrati e, se necessario, sostituiti. Questo approccio consente ai clienti di mantenere il controllo sulle decisioni di rischio, evitando dipendenze eccessive da singoli algoritmi o fornitori esterni.
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04
Collaborazione continua
Lavoriamo a stretto contatto con funzioni di rischio, IT e compliance per integrare la
piattaforma nei processi esistenti. Preferiamo adattare le nostre soluzioni ai flussi
operativi del cliente, invece di richiedere cambiamenti organizzativi difficili da
sostenere nel tempo.
4
05
Evoluzione responsabile
06
Impatto operativo
Misuriamo il successo dei progetti in termini di utilità concreta per i processi
decisionali di rischio operativo, non solo attraverso indicatori tecnici dei modelli.
Questo ci spinge a curare in modo particolare visualizzazioni, reportistica e capacità
di spiegare gli scenari ai diversi stakeholder.
6
Le tappe principali del nostro percorso
2019
Fondazione e primi prototipi
La società viene fondata con l’obiettivo di portare metodologie avanzate di previsione nel rischio operativo. I primi mesi sono dedicati alla validazione di modelli su dati sintetici e alla definizione di un quadro di governance compatibile con le aspettative delle funzioni di rischio e controllo interno delle istituzioni finanziarie.
2020
Pilota con istituzioni finanziarie
Avviamo i primi progetti pilota con banche e assicurazioni, concentrandoci su alcuni processi operativi critici e su incidenti IT ricorrenti. Questo ci permette di confrontare i risultati dei modelli con l’esperienza dei team di rischio e di affinare le funzionalità di spiegabilità e tracciabilità delle previsioni.
2022
Estensione a scenari pluriennali
La piattaforma viene estesa per supportare scenari di rischio operativo su orizzonti pluriennali, in coerenza con gli esercizi di pianificazione interna. Introduciamo strumenti di documentazione automatica dei modelli e delle assunzioni, utili per dialogare con revisori interni e funzioni di audit.
2023
Focus su resilienza operativa
Strutturiamo un programma dedicato alle esigenze di resilienza operativa e incidenti tecnologici, integrando nella piattaforma nuovi indicatori provenienti da sistemi IT e di monitoraggio dei fornitori critici. Rafforziamo i controlli di sicurezza e la gestione degli accessi alla soluzione.
2025
Allineamento continuo al contesto normativo
Aggiorniamo la piattaforma e la documentazione di supporto per rispondere alle più recenti aspettative regolamentari su gestione dei modelli, dati e resilienza. Introduciamo strumenti per facilitare la collaborazione tra rischio, IT, compliance e audit nell’interpretazione delle previsioni generate.
Il nostro team
Leadership e competenze
Un team che unisce esperienza bancaria, data science applicata e conoscenza dei requisiti di vigilanza europei.
La piattaforma Phuxnailsestuenba nasce dall’incontro tra professionisti di banca, assicurazione e tecnologia. Il nostro obiettivo è tradurre metodologie quantitative avanzate in strumenti utilizzabili ogni giorno dai team di rischio, compliance e operations, senza perdere controllo sui processi decisionali.
Abbiamo lavorato su progetti di rischio operativo, resilienza e dati in istituzioni finanziarie di diverse dimensioni, affiancando sia funzioni di controllo sia strutture IT.
Laura Conti
Co-founder e Risk Lead
Responsabile della visione di prodotto e del coordinamento con i comitati di rischio dei clienti, guida le scelte funzionali per rendere i modelli di previsione utilizzabili nei processi di pianificazione e monitoraggio del rischio operativo.
Ha maturato esperienza in direzioni rischio di gruppi bancari europei, occupandosi di modelli di rischio operativo, scenari di stress e processi ICAAP. In Phuxnailsestuenba si concentra sull’allineamento tra requisiti regolamentari, governance interna e funzionalità della piattaforma.
"L’AI è utile nel rischio operativo solo se i suoi risultati possono essere discussi e contestati dai team interni."
Rischio operativo
ICAAP
Governance modelli
Marco Bianchi
Head of Data Science
Coordina il design degli algoritmi di previsione e la validazione tecnica, assicurando che i modelli restino spiegabili, monitorabili nel tempo e compatibili con le politiche di gestione dei dati sensibili dei clienti.
Proviene da esperienze in data science per il settore finanziario, con progetti su serie storiche di perdite operative, incidenti IT e indicatori di rischio. In Phuxnailsestuenba guida il team tecnico che sviluppa il motore di previsione e le funzionalità di spiegabilità.
"Un modello di rischio operativo efficace è quello che mostra chiaramente quali segnali stanno cambiando prima degli eventi critici."
Data science
Time series
Explainable AI
Sara Leone
CTO e Security Lead
Supervisiona l’architettura della piattaforma, le integrazioni con sistemi esistenti e gli aspetti di sicurezza applicativa, lavorando a stretto contatto con i dipartimenti IT dei clienti e con le funzioni di sicurezza informatica.
Ha seguito progetti di integrazione tra sistemi di risk management, data warehouse e strumenti di monitoraggio operativo in diversi istituti finanziari. In Phuxnailsestuenba definisce l’architettura tecnica, i controlli di sicurezza e i processi di rilascio della piattaforma.
"L’integrazione con i sistemi esistenti è efficace solo se la sicurezza è progettata fin dall’inizio, non aggiunta dopo."
Architettura
Sicurezza IT
Integrazioni
Siamo disponibili a condividere esempi concreti di progetti gestiti, nel rispetto degli obblighi di riservatezza verso i clienti.
Riconoscimenti e programmi completati
Cohort innovazione rischio operativo
Programma di accelerazione fintech europeo focalizzato su soluzioni di gestione del rischio e resilienza operativa per istituzioni regolamentate, con valutazione tecnica indipendente dei modelli AI proposti
2022
Riconoscimento uso responsabile AI
Osservatorio accademico su AI e finanza che ha selezionato la piattaforma come caso studio per la combinazione tra spiegabilità dei modelli, governance interna e integrazione nei processi di risk management
2023
Premio trasformazione rischio operativo
Iniziativa congiunta tra associazioni bancarie nazionali dedicata a progetti che migliorano qualità dei dati, controllo operativo e reporting verso funzioni di controllo e autorità di vigilanza settoriali
2021
Selezione laboratorio resilienza
Programma di innovazione di un primario gruppo assicurativo europeo volto a testare soluzioni per scenari di rischio operativo, incidenti IT critici e continuità operativa in contesti multinazionali complessi
2024
Segnalazione piattaforme emergenti
Network internazionale di esperti di risk management che ha incluso Phuxnailsestuenba in una rassegna di soluzioni emergenti per la previsione delle perdite operative e il supporto a esercizi di stress test
2020
Costruiamo insieme una previsione del rischio operativo che parli il linguaggio della tua organizzazione
Collaborare con Phuxnailsestuenba significa introdurre l’AI nel rischio operativo con un approccio ordinato. Partiamo da una valutazione congiunta dei processi, dei dati disponibili e delle aspettative regolamentari, costruiamo un piano di implementazione progressivo e definiamo insieme come integrare i risultati della previsione nelle decisioni quotidiane di gestione del rischio.
Percorsi di innovazione guidata sul rischio operativo
Collaboriamo con direzioni rischio, IT e data office per definire un percorso strutturato di adozione dell’AI nel rischio operativo, con obiettivi misurabili, tappe chiare e una governance che rispetta i ruoli già presenti in banca o compagnia assicurativa.
Sessioni di co-design con i team interni
Mettiamo a disposizione workshop mirati con i nostri specialisti di data science e rischio per valutare i dati disponibili, identificare i primi casi d’uso e disegnare un modello di previsione che rispetti le priorità del comitato rischi e della funzione compliance interna.
Collaborazioni strutturate con partner affidabili
Supportiamo partnership tecnologiche e di ricerca con soggetti terzi selezionati, coordinando l’integrazione tecnica e la documentazione richiesta per assicurare che ogni iniziativa resti tracciabile, auditabile e coerente con le politiche di gestione dei modelli esistenti.