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About AuditCoreIT

Una RegTech che trasforma la disciplina di controllo in un sistema più leggibile

AuditCoreIT Analytics è una realtà orientata allo sviluppo di assistenti AI dedicati a tre aree chiave: audit interno, qualità dei dati e sintesi di governance. Lavoriamo con organizzazioni che operano in contesti regolamentari complessi e che devono conciliare processi storici con nuove esigenze di tracciabilità, coerenza e collaborazione tra funzioni.

Il nostro approccio privilegia continuità e chiarezza. Non proponiamo un cambio improvviso di procedure, ma uno strato intelligente che rende più semplici le comparazioni tra cicli di verifica, riduce ambiguità nelle eccezioni e aiuta i team a mantenere criteri condivisi nel tempo.

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Team e governance dei controlli
Identità operativa
Evidenze più coerenti, cicli più confrontabili

La nostra missione è aiutare le funzioni di controllo a costruire una continuità metodologica che resti comprensibile anche quando i dataset e le procedure crescono.

Vision

Un ecosistema che unisce criteri, contesto e responsabilità

Crediamo che il valore dell’AI nei controlli non risieda nell’automatismo fine a sé stesso, ma nella capacità di rendere più chiari i passaggi logici che legano una regola al suo esito. Quando le eccezioni sono spiegate con un linguaggio uniforme, le decisioni interne diventano più rapide e meno conflittuali.

La nostra visione è costruire assistenti che supportino un modello di governance pratico, con output leggibili per comitati e stakeholder interni e con evidenze che restino confrontabili anche in cicli successivi.

Principio

Coerenza semantica

Definizioni interne stabili per ridurre interpretazioni divergenti tra unità e funzioni.

Principio

Contesto operativo

Le eccezioni vengono lette dentro il processo a cui appartengono, evitando sintesi troppo astratte.

Principio

Adozione progressiva

Un modulo alla volta per consolidare fiducia, metodo e risultati nei cicli di verifica.

Principio

Trasparenza interna

Output pensati per essere controllabili, commentabili e migliorabili dai team che li utilizzano.

Approach

Come costruiamo valore nei programmi di controllo

Il nostro metodo integra analisi dei flussi, definizione di criteri interni e costruzione di un vocabolario operativo condiviso. L’AI lavora come livello di armonizzazione per evitare che le evidenze si frammentino tra documenti, strumenti e team.

1

Osservazione del perimetro

Analisi dei cicli di audit e delle aree dove le eccezioni risultano meno confrontabili o più descrittive che operative.

2

Definizione dei criteri

Costruzione di regole interne leggibili, con soglie adattabili e una tassonomia di eccezioni coerente.

3

Attivazione dei moduli

Introduzione progressiva degli assistenti con output già utilizzabili nei report interni.

4

Consolidamento continuo

Verifica periodica dei risultati e perfezionamento della struttura delle evidenze secondo l’evoluzione organizzativa.

Team mindset

Competenze che uniscono controllo, dati e implementazione

Il nostro lavoro nasce dall’incontro tra logiche di audit, esperienza in governance dei dati e capacità di progettare interfacce e flussi di utilizzo concreti. Questo ci consente di costruire assistenti che rispettano i ruoli interni e parlano il linguaggio delle funzioni di controllo.

Prestiamo particolare attenzione alla coerenza delle definizioni, alla chiarezza dei risultati e alla qualità delle sintesi, così che ogni ciclo di verifica possa essere confrontato senza perdita di contesto.

Collaborazione tra funzioni di controllo
Next step

Un percorso adatto al tuo ritmo organizzativo

Se vuoi esplorare un modello di AI orientato alla disciplina di audit e alla qualità delle evidenze, possiamo partire da una mappatura dei processi e definire un primo perimetro modulare.

L’obiettivo è costruire una base solida di criteri interni, favorire una narrazione uniforme delle eccezioni e rendere più lineare la sintesi di governance.

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