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ATM & Microsoft per una mobilità sostenibile in metro

ATM & Microsoft per una mobilità sostenibile in metro

Obiettivo di ATM-Azienda di Trasporti Milanesi è promuovere la mobilità sostenibile, riducendo l’uso di biglietti cartacei, semplificando l’esperienza di viaggio ma anche avviandosi in un percorso di trasformazione digitale che include l’adozione di strumenti di analisi e tecnologie di Machine Learning.

È disponibile da qualche giorno il servizio di pagamento contactless ai tornelli nelle stazioni delle linee metropolitane milanesi. 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 adottato da ATM-Azienda di Trasporti Milanesi è stato sviluppato da Microsoft ed è dotato di algoritmi sofisticati in grado di ottimizzare il prezzo applicato sulla base dell’intero percorso effettuato. Non solo, il progetto include l’adozione di strumenti di analisi e tecnologie di Machine Learning, che consentiranno di elaborare in tempo reale importanti volumi di dati eterogenei, visualizzarli attraverso infografiche intuitive, analizzare le performance di business e creare modelli predittivi basati su intelligenza artificiale con la flessibilità e la scalabilità del cloud.

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, ATM potrà digitalizzare il processo e trarre il massimo vantaggio dai dati che vengono generati, attivando funzionalità di business intelligence e analisi predittiva.

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. La Power BI in particolare è uno strumento dotato di molte caratteristiche significative e consente di avere una visione complessiva e chiara dei dati acquisiti dalle infrastrutture ATM. Infatti, 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 computing.

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.

“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.

zerounoweb ©
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