La startup innovativa RegTech IBC Srl ha ideato una suite tecnologica che, attraverso algoritmi di AI, NLP e Machine Learning, ottimizza la gestione dei documenti fiscali
Algoritmi di AI, NLP e Machine Learning in grado di replicare l’approccio sensoriale e logico dell’Uomo nell’analisi della documentazione, con l’obiettivo di automatizzare le attività di routine dei professionisti riducendo costi ed errori. Nasce con questa mission IBC Srl, startup innovativa RegTech che ha ideato una suite tecnologica per semplificare la complessità nella fiscalità Italiana e automatizzare le attività di routine di commercialisti, consulenti del lavoro e professionisti che lavorano nei Caf e Patronati riducendo così i picchi di lavoro ed i tempi.
IBC Srl, è stata fondata nel 2017 da Daniele Pace, giovane economista con un master in IT ed esperienza consolidata in consulenza e in multinazionali, già Ceo di EasyTax Assistant, l’App che supporta i contribuenti ad ottenere un risparmio nel calcolo delle tasse e ottimizzare la propria gestione fiscale.
La tecnologia che ottimizza la gestione, la classificazione ed il riordino dei documenti
La tecnologia sviluppata dalla IBC Srl è in grado di analizzare un’ampia gamma di documenti differenti, spaziando dall’analisi del linguaggio naturale alla ricerca semantica. Gli algoritmi di AI, possono estrarre e interpretare dati anche da documenti che, in origine, non erano stati concepiti per essere analizzati. Una rete proprietaria che unisce NLP, Computer Vision e Machine Learning estrae in una manciata di secondi, da qualunque documento, tutte le informazioni di cui si necessita.
“La nostra rete neurale replica in ogni passaggio l’approccio sensoriale e logico dell’essere umano quando visualizza e analizza un documento: analisi linguistica e semantica tramite NLP; analisi logica tramite euristiche e machine learning e analisi visivo/spaziale tramite computer vision. Questo ci permette di analizzare, in tempo reale e con estrema accuratezza, qualunque tipologia di documento, a prescindere dal formato e dalla qualità” – spiega Daniele Pace, Ceo di IBC Srl.
150mila utenti, oltre 5milioni di documenti analizzati e 27mila ore di lavoro risparmiate dai professionisti
La soluzione tecnologica di IBC contribuisce, nell’analisi e nella gestione dei documenti, a tagliare una parte importante dei costi, velocizzare le pratiche ed abbattere gli errori, lasciando ai professionisti che lavorano nei Caf, Patronati, commercialisti, consulenti del lavoro, la possibilità di concentrarsi maggiormente su altri aspetti della propria attività, a partire dai servizi integrati e dalla consulenza fornendo quindi un servizio più completo ed efficiente ai cittadini.
Qualche dato? Oltre il 30% di tempo risparmiato nella gestione di una pratica con data entry manuale e riduzione di oltre il 70% degli errori di compilazione e di controllo manuale.
Servizio scalabile ed una Web App no-code e facilmente integrabile adatta a chi non ha particolari competenze tecniche
Una delle capacità dell’Intelligenza Artificiale è che si integra in modalità plug and play all’interno dei processi aziendali sia con i vari gestionali e sia mettendo a disposizione una suite di app che vengono fornite al cliente del centro servizi.
IBC Srl utilizza un approccio No-Code. “Nel nostro sistema includiamo un’interfaccia utente semplice ed intuitiva per la creazione di nuovi processi di analisi automatica: creazione classi, creazione campi indice, creazione servizi in modalità check list– afferma Pace – Per tutto il setup del sistema si può utilizzare una comoda WebApp e una serie di funzioni già impostate interamente zero code, quindi adatte a coloro che non hanno conoscenze relative a linguaggi di programmazione”.
Il servizio è scalabile proprio perchè la rete neurale lavora su qualsiasi lingua. Grazie ad un motore NLP addestrato in free form e l’utilizzo di librerie linguistiche diverse, la nostra IA è in grado di analizzare documenti in qualunque lingua.
“Le nostre sfide future – spiega Pace – saranno quelle di consolidare il mercato e dimostrare la scalabilità del servizio continuando a “stressare” la rete neurale per applicare il nostro metodo al maggior numero possibile di processi aziendali”.