Roberto Sannino GraphTalk Milan

1. Galileo.XAI
La graph-data platform basata
su Neo4j per l’AI spiegabile
Neo4j
Graph
Talk
Milan
‘23
COPYRIGHT
2023

2. Agenda
● LARUS e Neo4j, 13 anni di storia
● Galileo.XAI
○ Soluzione graph based
○ Casi d’uso di successo
● Q&A
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LARUS
Business
Automation

3. Roberto Sannino
Solution Lead @LARUS
Software Architecture
Product Lifecycle Management
Full-Stack Development
roberto.sannino@larus-ba.it
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4. LARUS ❤ NEO4J
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‘23

5. LARUS è una PMI innovativa, orientata, attraverso
l'approccio AGILE, verso lo sviluppo, la consulenza e la
formazione su tecnologie e approcci innovativi.
Grazie alla consolidata esperienza maturata con
database NoSQL, nel campo dell’Explainable AI e della
Connected Data Science, aiuta i clienti ad ottimizzare
il loro processo decisionale, aumentare i profitti e
rimanere competitivi.
Grazie alla divisione R&S e Labs ha intrapreso, inoltre,
una proficua collaborazione con il mondo
accademico nazionale ed internazionale per essere
sempre al passo sul piano della ricerca.

6. Oggi tutto cambia velocemente, la tecnologia avanza e rimanere competitivi è sempre più impegnativo. In
questo contesto, LARUS crea valore accompagnando il cliente nell'affrontare i cambiamenti in modo
mirato, supportando le aziende con flessibilità e competenza e identificando il modo più adatto per
semplificare ciò che è complesso.
In LARUS partiamo da un'accurata analisi dei processi dell’azienda, identifichiamo la tecnologia più adatta
alle esigenze individuate e forniamo figure professionali con le giuste competenze per guidare la
rivoluzione data driven!
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7. Copyright 2022 LARUS Business Automation
2016
Neo4j JDBC
Driver
2015
2011
First
Spikes
in Retail
for
Articles’
Clustering
2014 2018
Neo4j APOC, ETL,
GraphQL, Spark
2019
Neo4j Kafka
Connector
2020
PREMIER Partner
AI Based on Neo4j
Neo4j Spark Connector
2021
Cresciuti con i grafi
#1 NEO4J PARTNER IN EUROPE
#2 GLOBAL
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8. Industry:
Brembo, ZF
Education:
Università Cattolica
Healthcare:
IZSAM
Entertainment:
Wondrmakr
Services: Gruppo Hera,
Telecom, ONET
PA: Sogei, Comune di
Genova, Infocamere,
PCM, Liguria Digitale
Banking & Finance:
Intesa SanPaolo,
Mediolanum,
Cerved, Nexi, YAP,
Innolva, Banca D’Italia
Neo4j
in
Italia
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I
clienti
che
si
affidano
a
LARUS

9. Galileo.XAI
Insight graph data platform
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10. 10
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PER utenti business ed esperti di dominio
CHE NECESSITANO di ottimizzare i processi aziendali e di derivare
nuova conoscenza e predizioni da i dati
Galileo.XAI è una Graph Data Platform velocemente integrabile
CHE rende automatiche, facili ed intuitive ricerche, analisi ed
investigazioni complesse
AL CONTRARIO della gran parte delle Data Platform
IL PRODOTTO utilizza avanzati algoritmi di network science, AI ed
una versatile visualizzazione a grafo, il tutto presentato in modalità
low-code/no-code facilmente fruibile e configurabile anche da figure
non tecniche.

11. Graph Approach
Galileo.XAI si basa su una
struttura dati a grafo
Business Friendly
Galileo.XAI offre una interfaccia user-
friendly orientata ai profili business
Explainable AI
Galileo.XAI è progettato per fornire
spiegazioni sulle previsioni dell'IA
Vertical Solution
Galileo.XAI dispone di funzionalità
specifiche per ogni caso d'uso
Product
CORE
Galileo.XAI permette la
comprensione di dati complessi,
l’identificazione di relazioni
nascoste e la presa di decisioni
informate basate su previsioni
trasparenti.
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12. Dal dato alla conoscenza
COMPRENDI
IMPORTA ANALIZZA SCOPRI PREVEDI
Definisci come modellare il
tuo dominio. Importa
facilmente i dati da una
qualsiasi fonte. Rileva le
modifiche e gli
aggiornamenti esterni e
importali in modo
automatico
Analizza i tuoi dati, trova
nuovi insights e modelli
significativi e lascia che
sia Galileo.XAI a
notificarti quando
saranno nuovamente
rilevati
Combina diversi
algoritmi a grafo per
creare il tuo mix
perfetto. Identifica le
strutture del grafo e le
dinamiche della rete per
individuare nodi o
cluster
Utilizza algoritmi di
Graph-AI per apprendere
direttamente dalle
strutture a grafo come
scoprire nuovi insights e
risolvere i tuoi problemi
di business più urgenti
Dai un contesto ai tuoi
risultati ed evita l’effetto
black box dell'AI.
Incrementa la fiducia verso
gli algoritmi grazie alla
spiegabilità del processo
decisionale

13. Importa
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14. Analizza
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Full-Text
Cypherless

15. Scopri
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16. Prevedi e Comprendi
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17. Tu crei la sfida,
Galileo.XAI ti da la soluzione
Rilevamento
di frodi
Governance
dei dati
Ottimizzazione
reti di fornitura
Antiriciclaggio Analisi delle
reti sociali
Sistemi di
raccomandazione
next-gen
Gestione degli
approvvigiona
menti
Gestione degli
asset aziendali
Gestione dati
di produzione
Analisi
Bioinformatica
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18. Galileo.XAI
Casi d’uso di successo
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19. Alcuni casi d’uso di successo con i nostri clienti
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Insurance Fraud Detection
Metadata Management
Academy Recommendation
Power Distribution Network

20. Insurance Fraud Detection
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Features Risultati
● Regole ed Alerts
● Graph Data Science +
Reinforcement Graph AI
● Motore di visualizzazione a
Grafo con Quick Actions e
Path Exploration
● Snapshot + Catalogo
dedicato FD dei sospetti con
revisioni
● Automatizzazione dei casi
sospetti da monitorare
● Individuazione di ulteriori
casi sospetti
● Ottimizzazione del
processo di investigazione
● Condivisione risultati e
collaborazione sui sospetti

21. Regole ed Alerts
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● Traduzione di una regola di business in una ricerca schedulata
di pattern nei dati, esprimibile anche in modalità cypherless
● Alerts raggruppati per regola e giorno, filtrabili sulla base di
proprietà nei dati, assegnabili e risolvibili
● Esplorazione degli Alert in cui compare un entità
● Esplorazione delle Investigazioni collegate ad un Alert
Risultato
● Automatizzazione dell’individuazione di casi
sospetti
● Ottimizzazione della gestione dei sospetti

22. Regole ed Alerts
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23. Regole + Deep Tensor
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Ogni settimana il DT
evidenzia gli esiti da
controllare
❶
Si trovano facilmente
più casi di possibili
frodi
L’operatore segnala gli esiti
significativi
Il DT si aggiornerà analizzando i
propri errori
Tali esiti sono quelli con la
maggiore probabilità di
essere una possibile frode
❷
❸
❹
❺
Risultato
● Individuazione di pattern
fraudolenti “nascosti”
● Instaurazione di una
pipeline di lavoro volta
all’ottimizzazione del
risultato ed alla
diminuzione del lavoro
manuale

24. Data Science & AI Pipelines
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25. Investigazione - Quick Actions
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26. Investigazione - Quick Actions
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27. Investigazione - Find Links
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28. Investigazione - Find Links
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29. Investigazione - Sospetti ed AI
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30. Investigazione - Sospetti ed AI
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31. Academy Recommendation
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Features Risultati
● Graph Data Science
● Motore di visualizzazione a
Grafo con Quick Actions
● Graph Data Science + AI
● Graph Data Science + AI +
User Defined Functions
● Calcolo dello score di
impatto di una citazione in
un articolo
● Ricerche avanzate di
collegamenti tra ricercatori
● Raccomandazione di
articoli a ricercatori
● Ricerca di articoli
potenziata con metriche di
similarità

32. Calcolo Score e Ricerche Avanzate
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RICERCA

33. Ricerca Articoli Migliorata
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Circulation-Heart Failure
Congestive Heart Failure
Engineering Failure Analysis
Heart
Renal Failure
Heart Failure Clinics
Circulation-Heart Failure
Heart Failure Clinics
Clinical Cardiology
Insuficiencia Cardiaca
Journal of Cardiology
Journal of Cardiac Failure
Search Term: “heart failure”
Full-Text FT + Similarity

34. Power Distribution Network
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Features Risultati
● Dashboard + Map Charts
● Motore di visualizzazione a
Grafo con layout
● Graph Data Science + User
Defined Functions
● Graph Data Science + User
Defined Functions
● Geo Map Dashboard
interattive con link ed
aggregazioni
● Esplorazione Grafo con
layout geografico
● Individuazione cavo ottimo
per nuova fornitura
● Controllo Efficienza della
rete

35. Geo Map
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36. Geo Map
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37. Geo Graph
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38. Geo Graph
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39. UDF - Algorithms Results
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40. Metadata Management
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Features Risultati
● Metadata Import + Metadata
Discovery
● Graph Data Science + User
Defined Functions
● On-Boarding semplice
● Accesso rapido ed intuitivo
alla struttura IT
● Individuazione degli asset
critici da ridondare

41. Metadata On-Boarding
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42. Metadata Ricerca
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43. Metadata Graph View
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44. Asset Critici
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45. Thanks for your curiosity!
Roberto Sannino
roberto.sannino@larus-ba.it