K Linx, reti neurali e intelligenza artificiale per gestire gli incassi

Reti neurali e intelligenza artificiale applicate alla gestione degli incassi. E’ la sfida di K Linx, startup nata nel 2017, operativa dal 2018 e membro del Fintech District di Milano. “Inizialmente i nostri ingegneri erano molto perplessi su questo tipo di impiego dell’intelligenza artificiale perché, di solito, le reti neurali sono utilizzate per predizioni o classificazioni come l’andamento di un titolo azionario in borsa, il riconoscimento di immagini, guida autonoma, chatbot… – afferma Mario Farris, CEO e founder di K Linx – Mentre il tipo di utilizzo che K Linx stava richiedendo era abbastanza atipico: identificare il soggetto pagante riconducendolo allo specifico debitore, interpretare il motivo del pagamento, talvolta da un testo manoscritto… Ma questo è il bello delle sfide! Le reti neurali vanno addestrate, insegnando loro quelli che sono gli scenari corretti a partire da numerosi esempi”.

Un sistema tecnologicamente molto avanzato è quello offerto dalla piattaforma K Linx, che permette di comprendere i testi contenuti in un pagamento, capire chi e cosa sta pagando. La mission della startup è, dunque, quella di portare ed evolvere all’interno della piattaforma K Linx, già in uso in diversi settori di mercato, le reti neurali artificiali così da rendere automatizzati ed efficienti quei processi di riconciliazione dei pagamenti non strutturati che, ancora oggi, richiedono un intervento manuale, come, ad esempio, la verifica di un pagamento che fa riferimento ad un bonifico oppure ad un bollettino postale compilato a mano. Seppur in presenza di sistemi di gestione automatizzata degli incassi, alcune eccezioni, i cosiddetti casi dubbi, richiedono la verifica umana. Un dispendio di risorse, tempo ed energie che K Linx vuole risolvere elevando al massimo le performance e i livelli di automazione. Vediamo nel dettaglio come opera questa realtà.

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Cosa fa K Linx

«Nel vasto campo della riconciliazione degli incassi passiamo da forme di pagamento aventi per la loro natura chiari riferimenti all’oggetto del pagamento (es. RIBA, MAV, SDD), a situazioni, invece, molto più generiche, come le causali dei bonifici compilabili a testo libero dove si può trovare dal tutto al niente – afferma il CEO – In organizzazioni con alti volumi di incassi caratterizzati da bonifici e bollettini sono ancora in essere moltissimi processi di verifica manuali. Con le reti neurali artificiali vogliamo conferire la massima efficienza al processo di riconciliazione e portare la percentuale dei casi dubbi al minimo, diciamo sotto il 5%».

Se, infatti, la riconciliazione degli incassi da pagamenti non strutturati consta in un lavoro prevalentemente operativo, ripetitivo e dai costi elevati, K Linx può assolvere automaticamente alla riconciliazione dei pagamenti non strutturati provvedendo al riconoscimento del soggetto pagante, dell’oggetto del pagamento e alla generazione automatica delle scritture contabili di incasso. Ciò viene portato a termine grazie all’impiego di reti neurali che emulano quanto farebbe un operatore nel leggere la causale di un bonifico o il testo di un bollettino scritto a mano. Con questo livello di automazione, il processo viene svolto in tempi più brevi, con qualità e tracciamento dei dati e a costi inferiori.

Un sistema che interessa, in particolar modo le banche, le società finanziarie e di factoring per la gestione degli incassi ma che potrebbe rivelarsi importante anche in ausilio a progetti di Robotic Process Automation, con un approccio non invasivo su sistemi pre-esistenti.

Come è nata l’idea

K Linx nasce nei laboratori di Workgroup Consulting, società di consulenza in ambito bancario e assicurativo oggi principale finanziatrice della startup. “Sono un imprenditore in ambito informatico da 20 anni, prevalentemente nel settore finance; arrivo da una precedente esperienza di progettazione e coordinamento in team di sviluppo software maturata presso società di consulenza informatica in ambito finance, e, prima ancora, da una esperienza di 5 anni nella Marina Militare, dove mi sono formato e ho operato nel genio navale in missioni all’estero – spiega il founder – La mia prima esperienza imprenditoriale è iniziata nel 2000 con Workgroup Consulting, dove ho collaborato alla riuscita di progetti sfidanti per clienti assicurativi e bancari. Il mio percorso ha trovato una naturale evoluzione nel desiderio di realizzare soluzioni che rappresentassero la concretizzazione di know how maturato in seno alla mia azienda. Nel contempo, abbiamo dato vita ad un laboratorio interno all’azienda che evolvesse e trasformasse in soluzione di mercato quanto realizzato a livello progettuale, ed è così che dal 2015, complice l’avvio del primo progetto in ambito bancario, prende definitivamente forma la piattaforma di K Linx, evolutasi, poi, in una startup fintech innovativa che oggi inizia ad essere interessante per il livello di evoluzione raggiunto dal prodotto e per le importanti referenze acquisite. Ogni progetto ci ha arricchito non solo perché ci ha permesso di indirizzare meglio la crescita della piattaforma ma anche, e soprattutto, per quanto riguarda il miglioramento delle performance. L’efficacia dell’automazione dei processi di riconciliazione degli incassi su pagamenti con dati non strutturati, infatti, è passata da una performance iniziale del 50% a una efficacia che oggi arriva o supera a seconda dei casi il 90% di riconciliato automaticamente”.

Gli obiettivi del 2021

Nell’anno appena iniziato, K Linx punta sull’open finance. In questi mesi, infatti, secondo quanto anticipato da Farris, la startup abiliterà l’accesso alle funzionalità di K Linx tramite API; inserirà in piattaforma nuove funzionalità offerte dai provider operanti nell’open finance e potenzierà con nuove reti neurali le performances di gestione automatica degli incassi. K Linx guarda inoltre ad un processo di scalata, puntando alla costruzione di nuove partnership collaborative con players che riconoscano il valore aggiunto dell’offerta e che fungano da driver per l’acquisizione di nuovi clienti.

La startup è anche alla ricerca di esperti nel campo dell’intelligenza artificiale: figure che non sono semplici da reperire. “Oggi non è così facile trovare esperti specializzati nelle reti neurali – afferma il CEO – Per questo siamo in contatto con le Università, alla ricerca di neolaureati che abbiano fatto percorsi di studi specifici in questo ambito. Dopo pochi mesi di formazione, questi giovani possono già essere operativi. Inoltre, ricerchiamo anche persone dotate di soft skills perché siamo una realtà dinamica e in costante evoluzione».