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L’EFFICIENZA DELLA MACCHINA GIUDIZIARIA RAPPRESENTA UN FONDAMENTALE FATTORE DI SVILUPPO ECONOMICO. ESISTE UNA CORRELAZIONE DIRETTA TRA DIRITTO E CRESCITA ECONOMICA E LA CONSEGUENTE COMPETITIVITÀ DI UNA NAZIONE. Q uando si ha a che fare, come nel caso del recupero dei crediti, con centinaia se non migliaia di pratiche da gestire, il “fiuto negli affari” non è più sufficiente, se mai lo è stato, a trovare la strada giusta. Il miglior approccio per recuperare quei crediti nel modo più rapido ed efficiente è piuttosto il frutto di un’analisi paziente e approfondi- ta della sterminata marea di dati contenuti in tutte quelle posizioni che pongono ogni giorno i gestori, e i consulenti che li assisto- no, di fronte a sfide complesse: problemi da risolvere e decisioni da prendere, siano esse relative all’amministrazione ordinaria o alla pianificazione strategica di un business plan da cui dipendono i destini di molte persone. Tuttavia, i dati, di per sé, non hanno valore: sono solo sequenze di numeri e lettere, che diventano utili solo quando vengono trasfor- mati in informazioni significative. Per fare ciò, è necessario definire strutture, schemi e attribuire significati e correlazioni. Questo processo rientra nella Data Science, una di- sciplina scientifica, che trasforma i dati grezzi in informazioni strategiche per supportare le decisioni di business . Usando un’altra ter- minologia, possiamo affermare che la Data Science consente di passare dal dato grezzo all’informazione, per ottenere conoscenza. Possiamo fare un parallelo con l’assemblag- gio di un mobile, come quelli di una nota catena scandinava. I dati sono rappresentati dalle viti e dalle assi nella scatola; la cono- scenza è il mobile assemblato. Nel mezzo troviamo il manuale d’istruzioni (spesso complesso) e una persona abile che riesce a mettere insieme i pezzi nel modo corretto. Per lavorare con i dati, sono necessarie com- petenze non comuni, che spesso mancano agli avvocati o agli operatori del settore ban- cario. Diventa, dunque, cruciale unapproccio interdisciplinare, in cui persone con forma- zioni diverse lavorino insieme per affronta- re le tematiche d’interesse in modo efficace ed efficiente. Questo è particolarmente vero quando la quantità di dati cresce e solo mo- derni strumenti tecnologici possono posse- derla e gestirla, rendendo indispensabile il coinvolgimento di esperti informatici capaci di sviluppare soluzioni su misura. Un esempio recente riguarda la gestione delle PEC (Posta Elettronica Certificata) in uno studio legale di banking litigation , ove queste costituiscono una preziosa fonte di dati (oltre 10.000 al mese), ma possono di- ventare un incubo per la segreteria, che deve gestirle manualmente. Per migliorare questo processo, è stato implementato un sistema automatico di smistamento, chiamato JAPB ( Judicial Automatic PEC Balancer ), capace di estrarre dal corpo dell’e-mail i riferimenti giudiziari e, attraverso tecniche come TF-IDF e Trigram Matching, individuare l’avvocato responsabile della pratica specifica e inoltrare l’e-mail, riducendo così il carico di lavoro sulla segreteria. Oltre a semplificare la ge- stione operativa, lo studio ha potuto ottenere informazioni preziose per migliorare l’effi- cienza interna. Per esempio, è stato possibile ridistribuire inmodo più equilibrato il carico di lavoro tra i legali, identificando le pratiche più attive e quelle meno impegnative. Una volta organizzati e gestiti tutti i dati delle pratiche, è stato possibile effettuare anche ulteriori analisi, come quella sulla sopravvi- venza delle stesse, utilizzando il modello di Cox. Inserendo diverse covariate nel modello (forodi competenza, numerodi parti coinvol- te, specifiche delle controparti, ecc.), lo stu- dio è stato in grado di stimare con maggiore LEGAL T E CH #DataScience #SettoreLegale #SettoreBancario Marco Tozzi, Team leader del dipartimento AIRD di Alma Iura - FilippoContro, Software Engineer del dipartimento AIRD di Alma Iura B E | B AN K E R S 93