L’elevato volume di messaggi archiviati e le molteplici fonti di dati da cui provengono creano grandi difficoltà per rispondere a richieste di informazioni per il mancato rispetto della conformità

IA e crescita del business: creatività, collaborazione e sostenibilità

Secondo stime recenti, sono in media 293,2 miliardi le email aziendali inviate quotidianamente nel 2019. Nel corso del biennio 2018/2019, circa un terzo dei budget a disposizione dei CMO è stato o sarà allocato in tecnologia per la divisione marketing, moltiplicando la diversità di dati archiviati nei sistemi aziendali.

Abbiamo 250.000 documenti da rivedere in meno di una settimana!

È una frase che suona familiare nelle aziende che si occupano di servizi finanziari, e non solo, quando rispondono alle richieste di e-discovery ricevute da parte di autorità o controparti legali. L’elevato volume di messaggi archiviati e le molteplici fonti di dati da cui provengono creano grandi difficoltà per rispondere a richieste di informazioni per il mancato rispetto della conformità. Questo può prevedere la creazione di messaggi non pertinenti e investimenti più grandi del necessario per raccogliere i dati in una soluzione di e-discovery.

Le aziende che si occupano di servizi finanziari archiviano milioni di messaggi interni ed esterni ogni giorno, tra cui quelli di broker, consulenti di investimento, trader, responsabili prestiti, supporto, clienti e molti altri. Quanto denaro devono sprecare ogni anno per controllare manualmente tutti i messaggi che rispondono ai termini di una ricerca? O per affidare centinaia di migliaia di messaggi non rilevanti a consulenti o aziende di terze parti per la revisione (con un costo media di 300 dollari per una figura junior)? Gli esperti stimano che una volta considerati tutti i costi, inclusi quelli per lo storage, la revisione, la raccolta e la produzione, l’attività di e-discovery costi alle aziende fino a 30.000 dollari per gigabyte di dati archiviati in digitale. È un investimento enorme, anche per le aziende finanziarie più grandi.

Storicamente gli archivi aziendali erano progettati per recuperare ed esportare i dati basati su deposito e/o sul lessico per la revisione. Questo è un approccio sensato quando le aziende finanziarie conservano una frazione di tutte le informazioni archiviate digitalmente, e la maggior parte dei dati proviene da un’esigua quantità di piattaforme come Exchange Emails e Bloomberg Messages.

Banche, broker, consulenti finanziari, compagnie assicurative, e non solo, devono rispettare rigidi requisiti di conformità per fornire dati completi e appropriati quando rispondono a richieste di informazioni da parte di enti e autorità regolatori. Quando il volume e la varietà di dati aumentano velocemente, è fondamentale che le aziende siano in grado di identificare le informazioni corrette da recuperare dallo storage. Questo richiede un sistema di archiviazione che integri funzionalità di Intelligenza Artificiale che indichi in modo rapido e accurato i messaggi i messaggi appropriati per l’esportazione, eliminando quelli non rilevanti.

È importante quindi che le aziende si dotino di soluzioni che integrano strumenti di analytics e di Intelligenza Artificiale in modo nativo ai dati archiviati, per effettuare ricerche e selezioni dei messaggi in modo veloce ed efficace e ridurre in modo significativo gli investimenti in caso di attività di e-discovery.

A cura di Luca Maiocchi, country manager di Proofpoint Italia