Mobilità

Cosa faranno Atm e Microsoft a Milano

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atm

Il Cloud Computing, l’Artificial Intelligence e il Machine Learning di Microsof si mettono al servizio di Atm e della mobilità per applicare le tariffe migliori ed elaborare in sicurezza importanti volumi di dati

Mobilità sostenibile e sempre più digitale, smart e conveniente. Questo almeno, quanto si augurano Atm, l’azienda trasporti di Milano, e il colosso tecnologico Microsoft, che hanno deciso di unire le forze per dar vita a un percorso di trasformazione digitale. Obiettivo? Ripensare i processi e migliorare l’esperienza dei viaggiatori, integrando la tecnologia intelligente nel modello di business e offrendo servizi tecnologicamente avanzati, basati su Mobility, Cloud Computing, Internet of Things e Machine Learning.

LA PRIMA VOLTA IN ITALIA

Il progetto, apripista in Italia, coinvolgerà la città e i trasporti di Milano: la tecnologia di Microsoft ha permesso l’integrazione del nuovo sistema di pagamento contactless nella rete metropolitana di Atm. Obiettivo principe è proprio quello di promuovere la mobilità sostenibile, riducendo l’uso di biglietti cartacei, semplificando l’esperienza di viaggio, evitando errori di tariffazione. Non solo, grazie alla collaborazione con Microsoft e facendo leva sulle nuove tecnologie, A potrà digitalizzare il processo e trarre il massimo vantaggio dai dati che vengono generati, attivando funzionalità di business intelligence e analisi predittiva.

BIGLIETTI ACQUISTATI CON LA CARTA DI CREDITO

L’innovativo sistema di pagamento Contactless consentirà agli utenti di viaggiare in modo semplice attraverso una modalità di acquisto real-time, basata sull’uso della carta di credito e di debito contactless, vantaggiosa anche dal punto di vista economico, in quanto il sistema calcola automaticamente la migliore tariffa in base al numero e alla tipologia dei viaggi effettuati. Il sistema di calcolo della migliore tariffa è stato progettato e sviluppato proprio da Microsoft ed è dotato di algoritmi sofisticati in grado di ottimizzare il prezzo applicato sulla base dell’intero percorso effettuato.

ANALISI DEI DATI E PIU’ PREVENZIONE

Ma il pagamento Contactless e il sistema di calcolo della tariffa in sé rappresentano solo parte di un processo di trasformazione digitale più complesso, che include l’adozione di strumenti di analisi e tecnologie di Machine Learning, come SQL Server, Azure Analysis Services, Azure SQL Data Warehouse, Power BI e Azure Machine Learning. Con quattro linee di metropolitana per un’estensione complessiva di circa 100 km e 2.300 corse al giorno, tali soluzioni consentiranno di elaborare in tempo reale importanti volumi di dati eterogenei, visualizzarli in modo dinamico attraverso infografiche intuitive, analizzare le performance di business e creare modelli di analisi avanzate e predizioni basate su intelligenza artificiale con la flessibilità e la scalabilità del cloud.

PIU’ EFFICIENZA E SICUREZZA

Massima attenzione anche all’efficienza e alla sicurezza, due aspetti fondamentali quando si tratta di un servizio pubblico e di dati della cittadinanza. Le performance vengono ottimizzate grazie a una soluzione ibrida capace di gestire parte dell’infrastruttura on-premises, con un costante aggiornamento delle feature di sicurezza, e parte sul cloud, con il vantaggio della protezione in tempo reale dei dati sensibili grazie a Azure Advanced Threat Protection, basato su algoritmi di Machine Learning in grado di individuare un uso potenzialmente fraudolento delle risorse, e grazie al sistema di crittografia dei dati denominato Transparent Data Encryption.

RISPARMIO DEI COSTI FISSI E NUOVI INVESTIMENTI

“Si tratta di un progetto apripista in Italia e tra i primi casi di pagamento contactless per la mobilità sostenibile al mondo. La collaborazione tra Microsoft e ATM si è rivelata proficua, grazie alla sinergia tra le elevate competenze tecnologiche e la conoscenza del sistema di trasporto pubblico. Tutto ciò sta consentendo di migliorare il servizio e l’esperienza di viaggio dei passeggeri e al tempo stesso di rendere sempre più efficienti i processi interni. Un importante miglioramento in termini di livello del servizio sarà possibile proprio grazie all’analisi dei dati di business derivanti dai sistemi di Machine Learning, che consentiranno di prevedere in tempi rapidi l’effetto dell’introduzione dei nuovi canali di pagamento, di osservare il cambiamento nelle abitudini degli utenti e di armonizzare gli investimenti sui sistemi di bigliettazione, riducendo i costi fissi di struttura destinati alla manutenzione degli impianti tradizionali e destinando i risparmi generati a favore di nuovi investimenti in efficienza  e qualità del servizio”, ha dichiarato Simonetta Moreschini, Direttore della Divisione PA di Microsoft Italia.

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