Valutazione del rischio legale: Affidabile, automatica e completa

Generazione e misurazione degli scenari di rischio legale basata sull’intelligenza artificiale

Legal-Riskipedia S.r.l. è una start-up innovativa che ha come mission la progettazione, lo sviluppo e la commercializzazione di piattaforme, sistemi gestionali ed applicazioni finalizzati all’estrazione automatizzata da fonti eterogenee di scenari di rischio legale relativi ad illeciti penali ed amministrativi, nonché ad elaborare documenti - interattivi e non - che riportino tali scenari e le possibili misure per la riduzione del rischio.

Legal-Riskipedia nasce dal percorso più che ventennale di Professionisti nell’ambito della consulenza giuridico-organizzativa, nonché dalle esperienze di ricerca e docenza in ambito universitario degli stessi. La piattaforma Legal-Riskipedia nasce dalla constatazione che numerose norme di legge prevedono di fatto la creazione di un sistema di Legal Risk Management.

Tuttavia, non esistono ad oggi soluzioni che rendano disponibili cataloghi di scenari di rischio legale completi ed affidabili. Legal-Riskipedia si propone quale disruptive technology in grado di colmare questa lacuna e dettare nuovi standard di estrazione e rappresentazione degli scenari ai quali tutti gli attori potranno fare riferimento.


La piattaforma Legal-Riskipedia si propone di:

  • •   Essere la base della fase di “Legal Risk Analysis” tramite la generazione di scenari di rischio legale sulla base delle attività svolte e del rischio da prevenire.
  • •   Collegare allo scenario di rischio le possibili misure per la gestione del rischio stesso.
  • •   Creare interconnessioni con altri strumenti in grado di contribuire alla riduzione del rischio (es. sistemi di monitoraggio, sensori, wearable, sistemi di contabilità e controllo di gestione).
Il tutto estraendo tramite algoritmi di intelligenza artificiale gli scenari da fonti giuridiche e non, traducendoli in una forma operativa e utilizzabile in azienda, producendo contestualmente nuovi possibili scenari tramite machine learning.

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