Monthly Archive: giugno 2019

Per cosa vengono richieste le investigazioni aziendali?

Per tutelare il proprio lavoro si può richiedere l’esecuzione di investigazioni aziendali presso i professionisti del settore.

Di cosa si occupano le investigazioni aziendali?

Le investigazioni aziendali si occupano principalmente di azioni illecite da parte del prestatore di lavoro, infedeltà professionale, tutela del patrimonio scientifico e tecnologico, tutela di marchi e brevetti, concorrenza sleale e contraffazione di prodotti. Le indagini commerciali, invece, hanno come scopo quello di individuare ed accertare le cause che determinano, anche sul piano contabile, gli ammanchi e le differenze inventariali, finanche mediante la raccolta di informazioni reperite direttamente presso i locali del committente. Le investigazioni aziendali vengono richieste sopratutto per approfondimenti riguardanti:

– l’utilizzo improprio ex 104/92

– la contraffazione del marchio

– Aliunde Perceptum

– le indagini pre-assuntive

– la vulnerabilità e protezione delle reti informatiche

– l’assenteismo.

A chi rivolgersi per le indagini?

Per le investigazioni aziendali Napoli potete rivolgervi presso la agenzia investigativa ST.AM & Partners, che collabora sia con le multinazionali, professionisti e privati, offrendo soluzioni innovative per la tutela di qualsiasi bene, persona o diritto. Questa agenzia mette a disposizione un consulente altamente specializzato che si dedicherà interamente alle esigenze dei clienti, e che sarà pronto ad occuparsi di tutte le fasi del processo sia investigativo che sulla sicurezza a partire dal conferimento dell’incarico.

Quali servizi offre la ST.AM?

Presso la agenzia, oltre alle investigazioni aziendali, è possibile richiedere anche delle perizie tecniche, che riguardano le bonifiche ambientali, telefoniche, e dei pc; le acquisizioni informatiche forensi su dispositivi elettronici; le perizie calligrafiche e foniche; le perizie balistiche; e le analisi del DNA e tossicologiche. Inoltre, la ST.AM si occupa anche del settore security, come: Cyber Security, per identificare le lacune di sicurezza dei sistemi informatici; l’accoglienza e portierato, ottimo per il controllo degli accessi alla sicurezza in caso di emergenze ai più richiesti servizi di accoglienza; il labelling; ecc.

Machine learning: quali sono le sue applicazioni?

Il machine learning fa riferimento ad un ambito di ricerca all’interno dell’Intelligenza Artificiale che realizza sistemi in grado di imparare autonomamente senza la necessità di essere specificatamente programmati per svolgere tale compito. Attualmente questo processo è utilizzato ovunque. Quando interagiamo con le banche, acquistiamo online o utilizziamo i social media ad esempio, vengono utilizzati gli algoritmi di machine learning per rendere la nostra esperienza efficiente, facile e sicura. L’apprendimento automatico è, quindi, l’abilità di un computer di migliorare nell’esecuzione di un compito attraverso l’analisi di dati, senza che sia esplicitamente programmato per eseguirlo.

Questo particolare apprendimento infatti prevede di insegnare alle macchine come si impara a fare qualcosa invece di fornire loro un set di istruzioni, che è la base dell’intelligenza artificiale. Il deep learning va oltre proprio grazie alle reti neurali. Alla base dell’apprendimento automatico ci sono una serie di differenti algoritmi che, partendo da nozioni primitive, sapranno prendere una specifica decisione piuttosto che un’altra o effettuare azioni apprese nel tempo. Interessanti esempi di Machine Learning con apprendimento supervisionato arrivano dal settore della ricerca scientifica in campo medico dove gli algoritmi imparano a fare previsioni sempre più accurate per prevenire lo scatenarsi di epidemie oppure per effettuare diagnosi di tumori o malattie rare in modo accurato e tempestivo.

Alla macchina viene fornito un algoritmo. Questo algoritmo altro non è che un programma che descrive un modello di apprendimento; dice alla macchina quali operazioni può eseguire sulle informazioni e cosa deve fare; come se insegnasse a leggere. Una volta che la macchina ha imparato a leggere, è in grado di ricavare le informazioni (modelli di conoscenza) che riutilizzerà in futuro. L’aspetto più importante di questo ambito di ricerca è la ripetitività, perché più i modelli sono esposti ai dati, più sono in grado di adattarsi in modo autonomo.