TS – Time Series in the Banking Sector

TS nasce dalla necessità di affrontare la complessità delle serie temporali del settore bancario, costituite da eventi discontinui come transazioni, ritardi di pagamento o segnali di rischio. In questi contesti, gli eventi da identificare – come frodi, segnali di default o fenomeni di abbandono dei clienti (churn) – sono rari ma estremamente rilevanti. TS applica tecniche di Machine Learning in grado di modellare dinamiche irregolari, riconoscere pattern deboli e fornire previsioni utili ai processi decisionali delle strutture finanziarie. L’uso di dataset altamente variabili richiede metodi robusti che sappiano gestire rumore, assenza di continuità e target fortemente sbilanciati.

L’obiettivo principale consiste nello sviluppo di modelli predittivi capaci di operare in presenza di eventi rari e di fornire valutazioni affidabili anche quando i dati sono incompleti o molto variabili. TS mira inoltre a costruire strumenti replicabili su più casi d’uso, così da applicare lo stesso approccio a diversi ambiti del settore bancario, come il rischio di credito, la qualità del dato e l’analisi del churn. Un ulteriore obiettivo è migliorare la comprensibilità dei segnali così da permettere ai team operativi di agire tempestivamente.

Le serie bancarie sono basate su eventi sporadici e target rari. Per stimare correttamente fenomeni come frodi, default o churn e controllare la qualità dei dati, c’è quindi bisogno di sistemi adeguati in grado di far emergere anomalie significative.

Il progetto esplora diverse tecniche di machine learning per la classificazione degli eventi e per la stima della probabilità di fenomeni come frodi, default o abbandono del servizio. L’uso del dataset dedicato alla qualità del dato funge da caso di studio principale, mentre ulteriori dataset – se disponibili – permettono di verificare la capacità dei modelli di adattarsi a contesti differenti. La pipeline sperimentata consente di confrontare vari algoritmi e valutare la loro efficacia nel cogliere anomalie e comportamenti inattesi.

L’adozione di modelli predittivi basati su TS consente di migliorare le analisi decisionali in ambito bancario, offrendo strumenti più affidabili per il monitoraggio dei rischi e la valutazione dei comportamenti anomali. Una migliore capacità di identificare eventi rari permette di ridurre i rischi operativi, migliorare la qualità del dato e supportare interventi mirati da parte delle strutture competenti. Inoltre, il progetto contribuisce a rafforzare l’efficienza complessiva dei processi finanziari e analitici.

TSBS potrà essere integrato nei flussi quotidiani di gestione dei dati, diventando uno strumento di riferimento per l’analisi e la validazione delle serie storiche interne. La libreria potrà crescere nel tempo e adattarsi a nuove esigenze della banca o a nuovi modelli di rilevazione.