Roma • QuantEdgeIT RegTech per audit interno, data quality e rendicontazione
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Framework RegTech modulare

Assistenti AI che collegano dati, controlli e narrativa in un’unica logica operativa

QuantEdgeIT Analytics integra componenti AI per armonizzare analisi dei dati finanziari, audit interno e contenuti di rendicontazione. Il nostro approccio supporta CFO e funzioni Compliance nell’applicazione concreta di MiFID II, GDPR e delle prassi riconducibili a Banca d’Italia e Consob.

Scopri l’architettura Percorso di adozione
Data harmonization
Consolidamento semantico e riconciliazioni guidate.
Audit evidence
Evidenze ordinate per processo, ruolo e priorità.
Narrative control
Testi coerenti con dati e logiche di verifica interne.
Contacts Privacy Cookie Terms
Vista concettuale di dashboard RegTech per controllo e reporting
Tracciabilità leggibile
Strutture pensate per revisioni interne e allineamenti trasversali.
Vista multilivello
Collegamento tra dataset, controlli e documentazione di supporto.
Pressioni operative ricorrenti

Dove si crea discontinuità tra Finance, Risk e Compliance

Quando i flussi di rendicontazione si basano su fonti e procedure non perfettamente allineate, la qualità del controllo dipende da sforzi manuali e interpretazioni locali. QuantEdgeIT propone un modello di coordinamento AI che aiuta a ridurre queste aree di frizione.

Dati distribuiti
Riconciliazioni frammentate, versioni parallele e definizioni non omogenee di metriche e perimetri informativi.
Controlli poco comparabili
Checklist e test interni con livelli di dettaglio disallineati, difficili da leggere in un’unica prospettiva.
Traduzione normativa lenta
Difficoltà nel collegare requisiti, ruoli, procedure e prove in un percorso operativo condiviso.

Obiettivo del modello QuantEdgeIT

Integrare un linguaggio comune tra funzioni, con una catena logica che rende più semplice stabilire priorità, verificare le evidenze e costruire dossier informativi solidi e leggibili.

Taxonomy condivisa Evidenze collegate Vista per processo Revisioni più lineari
Contesto di audit interno e coordinamento delle evidenze
Architettura in livelli

Tre strati AI per passare dai dati alle decisioni di controllo

I livelli aiutano a capire come l’AI assiste il lavoro quotidiano: dalla qualità dei dati fino alla costruzione della narrativa di rendicontazione.

Layer 1 — Data Sense
Normalizzazione e coerenza

Supporto alla lettura semantica di dataset finanziari, riconciliazioni guidate e identificazione di scostamenti che richiedono chiarimenti interni.

Layer 2 — Control Craft
Audit interno e evidenze

Strutturazione delle verifiche, proposta di checklist contestuali e collegamento delle evidenze ai processi e alle responsabilità operative.

Layer 3 — Reporting Studio
Narrativa coerente

Supporto alla costruzione di testi e sintesi interne allineate ai dati consolidati e alle logiche di controllo, con attenzione a chiarezza e contesto.

Un’integrazione rispettosa delle strutture esistenti

L’adozione può iniziare dal livello dati o dall’area audit, mantenendo coerenza progressiva e una crescita controllata della maturità interna.

Adozione per priorità
Si parte dalle aree dove la frizione interna è più evidente.
Vista unica delle evidenze
Collegamenti chiari tra verifiche, note e dataset principali.
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Visualizzazione concettuale dei livelli AI per governance e reporting
Percorso di lavoro

Quattro passaggi per consolidare governance e qualità

Dalla lettura dello stato dei dati fino alla standardizzazione delle evidenze e delle sintesi interne.

Diagnosi dei flussi
Mappatura di dataset, controlli e punti di passaggio critici.
Allineamento operativo
Tassonomia comune tra Finance, Risk, Compliance e Audit.
Inserimento dei livelli AI
Attivazione graduale dei componenti più utili al contesto.
Standardizzazione finale
Consolidamento di checklist, evidenze e sintesi per cicli futuri.
Approccio pensato per integrare l’AI senza interrompere i processi esistenti.
Osservabilità interna

Indicatori per leggere la maturità dei controlli

Viste che aiutano a capire dove la qualità dei dati è stabile e dove le evidenze richiedono un riordino più disciplinato.

Coerenza tra fonti
Lettura comparativa dei dataset principali con sintesi delle differenze rilevanti.
Stato delle evidenze
Organizzazione dei materiali per processo, priorità e responsabilità.
Allineamento policy
Collegamenti tra procedure interne e requisiti di riferimento.
Maturità dei controlli
Vista delle aree consolidate e dei punti che richiedono armonizzazione.
Valore percepito

Aspetti che rendono più fluida la collaborazione interna

Linguaggio comune tra funzioni
Una tassonomia condivisa riduce ambiguità e accelera le decisioni sui punti di controllo prioritari.
Evidenze più ordinate
Collegare documenti e verifiche al processo reale migliora la leggibilità delle revisioni interne.
Adozione progressiva
L’architettura a livelli aiuta a integrare l’AI senza interrompere i cicli operativi esistenti.
Aggiornamenti selezionati

Ricevi insight su audit interno e governance dei dati

Una sintesi periodica dedicata a modelli di controllo, organizzazione delle evidenze e pratiche di data quality.

Privacy Cookie Terms Contacts
Comunicazioni orientate a contenuti tecnici e organizzativi.
Domande ricorrenti

Chiarimenti sull’approccio QuantEdgeIT

L’impostazione modulare consente di adottare i livelli in modo progressivo. L’obiettivo è adattarsi alla complessità reale dei flussi, più che alla dimensione formale dell’organizzazione.

I moduli sono progettati per valorizzare checklist, procedure e ruoli già definiti, proponendo un riordino delle evidenze e una lettura più coerente dei dataset senza interrompere i cicli di verifica interni.

In molti casi si parte dal consolidamento della qualità dei dati o dalla strutturazione delle evidenze di audit, scegliendo l’area dove la frizione interna è più evidente.
Leggi i Termini
Sede e coordinamento

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Possiamo partire da un singolo processo o da un insieme di flussi che richiedono una tassonomia comune.

Indirizzo
Via Adolfo Ravà, 4, 00142 Roma RM, Italy
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