Padania Acque interviene all’evento
“It’s all Energy and Utility”
L’intelligenza artificiale applicata alla gestione finanziaria di Padania Acque. La nuova frontiera dell’innovazione applicata a processi amministrativi è in fase di sperimentazione da parte del gestore unico del Servizio Idrico Integrato della provincia di Cremona, azienda tra le prime nel panorama idrico italiano a sfruttare algoritmi di intelligenza artificiale per stimare in modo predittivo i flussi di cassa prospettici.
L’innovativo progetto è stato presentato dal Direttore Generale Stefano Ottolini durante il convegno “It’s all Energy and Utility”, evento che rappresenta un punto di riferimento per la business community Energy & Utility dedicato ai sistemi, alle soluzioni e alle tecnologie di ultima generazione per il settore dell’energia, dell’acqua e dell’ambiente, momento di incontro, confronto, aggiornamento e condivisione delle best practices per società di servizi di pubblica utilità.
Un appuntamento di primaria importanza per il settore e un’occasione per identificare le strategie migliori da applicare nella realtà aziendale a livello di business, di innovazione tecnologica e di trasformazione digitale. Relatori del convegno il top management di importanti realtà nazionali e internazionali, ognuna delle quali ha portato la propria esperienza per affrontare alcune delle tematiche più attuali e urgenti che riguardano il futuro delle utilities.
Il direttore generale Stefano Ottolini ha partecipato alla tavola rotonda dedicata alle sfide e opportunità di innovazione nella gestione dei flussi di pagamento e dei flussi informativi per illustrare il funzionamento della piattaforma sviluppata da Padania Acque che permette di affiancare ai tradizionali parametri di forecasting finanziario innovativi modelli dinamici, predittivi e dunque maggiormente accurati.
“Il sistema mediante algoritmi di machine learning che integrano dati provenienti dai diversi sistemi informativi aziendali elaborati da una Intelligenza Artificiale – ha spiegato Ottolini – consente, rispetto ai tradizionali metodi di forecasting, di stimare più velocemente e con meno margine di errore l’andamento dei flussi di cassa prospettici e, di conseguenza, di poter tempestivamente e con maggior efficacia supportare processi decisionali e di gestione del rischio”.