TESI e TIROCINI

Contesto: Nelle industry TELCO, Insurance & Banking, sempre maggior importanza riveste il customer care. Il servizio clienti telefonico è senza dubbio il punto di contatto dell’organizzazione con cui si interfaccia il cliente. Naturale quindi è pensare che l’immagine di un’organizzazione è legata al personale con cui si interagisce. Ogni giorno società di medio grandi dimensioni ricevono centinaia di chiamate andandone ad accumulare anche volumi dell’ordine di grandezza di milioni nell’arco dell’anno.

Obiettivi:
L’obiettivo del lavoro di tesi è il disegno e l’implementazione di una soluzione in grado di automatizzare l’analisi delle chiamate e delle chat in ingresso di un contact center. La soluzione dovrà utilizzare strumenti e algoritmi di Machine Learning.
I messaggi delle chat verranno suddivisi tra operatore e clienti, verranno identificate le entità ricorrenti e concetti all’interno della conversazione per facilmente far mergere i topic principali scambiati. Verranno anche analizzate le intenzioni del cliente lungo la chat o la chiamata, cercando di derivare importanti informazioni di training per un possibile assistente virtuale.
Scopo del lavoro di tesi è anche implementare dashboarding che permetta di visualizzare le analisi svolte.

Contesto: Il contesto attuale vede le organizzazioni sempre più impegnate nell’offrire un servizio di qualità ai propri clienti. Uno dei canali molto utilizzati e senza dubbio quello delle mail, dove le persone dell’ufficio del Customer Care si occupano di rispondere direttamente al cliente oppure di inoltrare la richiesta all’ufficio di competenza al fine di evaderla. Questa tesi si pone come obiettivo quello di realizzare un worker digitale che collabora con gli utenti umani nelle attività di supporto al cliente.

Obiettivi: L’obiettivo del lavoro di tesi è quello di realizzare  una soluzione in grado di:

• leggere e classificare le mail e i relativi allegati attraverso algoritmi di machine learning
• replicare/sostituire l’operatività dell’utente umano nella gestione delle email e dei feedback al cliente finale
• interagire con gli utenti umani in un processo strutturato di Customer Care (Human in the loop). Si intende dare la capacità al robot di ricevere istruzioni da un operatore umano (informazioni integrative, correzioni, ...)

Oltre alla definizione degli algoritmi occorrerà implementare la parte di frontend per rendere visibile l’applicativo e dare evidenza dei modelli di ML utilizzati e di come possono nuovamente essere riaddestrati con nuove mail in ingresso.

Contesto: Oggi i principali processi aziendali sono implementati all'interno di applicativi digitali. Spesso però questi processi non sono efficienti e non vi è una visibilità chiara da parte degli utenti su come il processo venga effettivamente svolto e su quali siano i relativi punti critici. Gli strumenti di Process Mining elaborano i dati raccolti dalle applicazioni e, tramite l’ausilio di algoritmi intelligenti, permettono di estrapolare un prototipo di modello di processo che evidenzia i principali colli di bottiglia e spunti di automazione, da utilizzare per instaurare un ciclo virtuoso di miglioramento ed ottimizzazione dei processi stessi.

Obiettivi: L’obiettivo del lavoro di tesi è quello di:

• estrapolare dai sistemi i modelli dei processi che sono eseguiti sui sistemi stessi, comprensivi di frequenza di svolgimento di ciascuna attività analizzata
• analizzare le performance dei processi, misurando la durata media, minima e massima di ciascuna attività e di completamento del processo end-to-end, abilitando in questo modo l'identificazione dei colli di bottiglia e delle attività critiche
• analizzare i costi associati ai processi tramite la definizione del modello di costo basato su durata delle attività e costo delle risorse che svolgono tali attività
• eseguire what-if analysis, creare simulazioni per verificare come cambiano i costi andando a modificare il processo
• identificare le attività candidate all'automazione.

Contesto: Le tecnologie Big Data offrono soluzioni innovative in grado di generare conoscenza (insight) attraverso l’analisi di quantità sempre più crescente di dati e di varia natura, sia in tempo reale sia tramite l’analisi dello storico di avvenimenti. Per generare conoscenza in maniera efficace occorre avere sempre a disposizione dati puliti ed affidabili, questo è il compito principale della componente di Data Ingestion.

• Ingestion di tipo Batch e Streaming;
• sorgenti dati eterogenee come db relazionali, db noSQL, sensori IoT, file, eventi di log, etc...
• elaborazione del dato tramite motore di regole.

Contesto: Negli ultimi anni le architetture a microservizi si sono ampiamente affermate, tanto da essere adottate da alcuni giganti del mondo tecnologico (Netflix, Amazon, Apple etc.). Il vantaggio principale di questo tipo di architetture è quello di razionalizzare la complessità dei sistemi, organizzandoli in servizi specializzati per ambito e disaccoppiati tra loro. Ciò si traduce in una maggiore resilienza e flessibilità dell’intero sistema rispetto alle classiche architetture monolitiche. In fase di progettazione occorre affrontare alcune sfide quali la definizione della numerosità e del dimensionamento dei servizi, nonché della loro orchestrazione.

Obiettivi: I due obiettivi principali del tuo lavoro saranno:

• Esplorare le tecniche di progettazione delle architetture a microservizi (best practises, tecnologie open source più utilizzate);
• Progettare e sviluppare un’applicazione basata su un’architettura a microservizi da utilizzare come proof-of-technology utilizzando Docker e Spring Boot.

Tecnologie: Java, Spring Boot, Docker, Tomcat, Wildfly, servizi RESTful.

Contesto: Il cosiddetto time-to-market, ovvero il tempo che intercorre tra l’ideazione di un nuovo prodotto o servizio, la sua realizzazione e distribuzione sul mercato è un fattore di importanza vitale per le imprese. E’ inoltre strategico e ormai imprescindibile essere in grado di pensare e realizzare in tempi rapidi i sistemi IT in grado di veicolare e supportare queste innovazioni. La sfida è ancor più ardua per le grosse compagnie, che spesso gestiscono processi di business complicati ed hanno sistemi IT molto complessi e che, soprattutto se non hanno assimilato metodologie di lavoro di tipo agile, rischiano di essere drammaticamente frenate nella loro spinta all’innovazione.

Obiettivi: Le piattaforme low-code si pongono come risposta a questo problema, poiché offrono una visione semplificata dei sistemi e rappresentano un fattore chiave per gestire in maniera dinamica, veloce ed efficace nuovi requisiti di business. Per questo motivo tali piattforme suscitano sempre maggior interesse e aprono nuove prospettive di innovazione in molti ambiti, in primis quello dei servizi finanziari (banche ed assicurazioni). Lo scopo di questa tesi è quello di analizzare lo stato dell’arte delle piattaforme low-code disponibili sul mercato e di sviluppare un progetto utilizzando la piattaforma PEGA (www.pega.com). Il candidato avrà l’opportunità di lavorare su alcuni casi reali provenienti dal mondo assicurativo e di acquisire esperienza con le piattaforme low-code, oltre che con i servizi RESTful, con il linguaggio di programmazione Java applicato in un contesto di tipo enterprise, con gli application server Tomcat e Wildfly.

Tecnologie: Java, Spring, PEGA, servizi RESTful, Tomcat, Wildfly.

Contesto: Il cosiddetto time-to-market è un fattore di importanza vitale per le imprese e l’automazione di alcuni processi può garantire un risparmio in termini di tempo di sviluppo. Inoltre, un altro aspetto molto ricercato attualmente è quello relativo alla disponibilità 24/7 dei servizi.

Obiettivi: Lo scopo di questa tesi è di realizzare un progetto in grado di interpretare uno schema DB e generare automaticamente un’architettura comprensiva di FE e BE che fornisca delle user interface in grado di interagire con il DB stesso. Ad esempio, se lo schema del DB è stato pensato per realizzare delle tabelle di anagrafica di prodotti assicurativi, sarà possibile da FE effettuare visualizzazioni, aggiornamenti, cancellazioni ed inserimenti (CRUD) tramite opportune user interface. L’architettura dovrà essere composta da microservizi di BE (realizzati tramite Spring Boot e servizi REST) e da microfrontend (vue/react o angular js), entrambi rilasciati su k8s o docker swarm.

Tecnologie: Java, Spring, docker, servizi RESTful, Tomcat, Angular

Contesto: Al giorno d’oggi rimanere al passo con i frequenti cambiamenti del mercato e le rapide evoluzioni tecnologiche sta diventando sempre più difficile, specialmente per le grandi compagnie, che non sono strutturate per essere agili a causa della loro dimensione e della complessità delle loro risorse. Le piattaforme low code cercano di fornire una soluzione a questo problema riducendo la complessità e permettendo di effettuare cambiamenti per adattarsi rapidamente ai nuovi requisiti di business. Questo è il motivo per il quale molte grandi compagnie nel settore bancario ed assicurativo stanno adottando questa tecnologia per sviluppare le loro applicazioni.

Obiettivi: Lo scopo di questa tesi è di sviluppare un progetto utilizzando il modulo CDH (Customer Decision Hub) fornito dalla piattaforma PEGA (https://www.pega.com). Il CDH non è altro che un “cervello” decisionale sempre attivo che, processando milioni di dati real-time tramite l’utilizzo di algoritmi di AI, elabora le “next-best-action” che più soddisfano sia gli obiettivi di business che le necessità del cliente.

Tecnologie: Java, Spring, PEGA, servizi RESTful, Tomcat, Wildfly