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XSIS
Un ingegnere percorre un corridoio del data center tra i rack dei server

Casi di studio

Piattaforma LLM sovrana air-gapped, automazione multi-agente con MCP e FinOps dei token

IA in produzione approvata dal CISO e accolta con favore dal CFO, con ogni byte dei dati dei clienti trattenuto nella sua giurisdizione.

In sintesi

  • Cliente

    Un istituto di servizi finanziari regolamentato europeo e del MENA.

  • Team

    1 architetto principal di IA e dati, 2 ingegneri sovrani di ML e agenti e 1 ingegnere di sicurezza cloud e PQC

  • Durata

    10 settimane

La sfida

Il cliente voleva automatizzare l’estrazione di documenti KYC bilingui (inglese e arabo), l’audit di conformità e la ricerca nella conoscenza interna. Norme rigorose sulla residenza dei dati, le leggi del MENA sulla protezione dei dati personali (PDPL), l’AI Act dell’UE e DORA vietavano di inviare dati personali grezzi dei clienti alle API pubbliche di LLM consumer statunitensi.

Il suo primo prototipo di IA su cloud soffriva inoltre di costi di inferenza per token fuori controllo e del rischio di allucinazioni.

Che cosa abbiamo realizzato e collegato

  1. Inferenza privata con zero uscita di dati

    Un cluster di inferenza privato per modelli linguistici grandi e piccoli dentro una VPC cloud regionale sovrana, con GraphRAG consapevole dei permessi che applica l’accesso ai documenti basato sui ruoli.

  2. Agenti MCP supervisionati

    Agenti autonomi basati sul Model Context Protocol (MCP), supervisionati da persone nel ciclo, che estraggono, verificano in modo incrociato e registrano documenti KYC, di trade finance e di onboarding direttamente nei sistemi core (elaborazione intelligente dei documenti, IDP 2.0).

  3. Un gateway FinOps per i token

    Caching semantico e instradamento dinamico dei modelli che inviano il 75% delle attività di routine a modelli linguistici piccoli quantizzati e riservano i modelli frontier al ragionamento complesso.

Sistemi e stack

IA e apprendimento automatico
  • Mistral

Risultati misurati

in meno di spesa mensile per token di IA e inferenza GPU, grazie a caching semantico e instradamento verso modelli piccoli
52%
più rapido per il turnaround di KYC e onboarding documentale, con link di citazione deterministici per i responsabili della conformità
78%
e zero fughe esterne di dati personali, superando al primo controllo gli audit interni del CISO e del rischio normativo
100% di residenza dei dati

XSIS ci ha dato un’IA sovrana di livello produttivo che il nostro CISO ha approvato e il nostro CFO ha applaudito, dimezzando la bolletta di inferenza e mantenendo ogni byte dei dati dei clienti nella nostra giurisdizione.

Direttore dei sistemi informativi e dell’IA

Inizi con una conversazione, non con un contratto.

Ci racconti che cosa deve costruire, collegare o proteggere. Un architetto lo esamina con Lei e poi consiglia da dove iniziare.

Che cosa succede dopo

  1. Concordare un orario

    Il nostro team Le invia un’e-mail per concordare un orario per la sessione.

  2. Sessione di preconsulenza

    Una sessione di preconsulenza online gratuita di 30 minuti: esaminiamo i Suoi obiettivi, i Suoi sistemi e i Suoi vincoli.

  3. Revisione di preparazione

    Nell’ambito di una revisione di preparazione gratuita di 48 ore, un architetto principal verifica il Suo progetto rispetto alla definizione di «pronto» in 6 punti e raccomanda il Track più adatto.

  4. Scelta del Track

    I progetti con perimetro definito ricevono una proposta vincolante entro 3–5 giorni lavorativi. I progetti in fase di concept iniziano nel Blueprint Studio. Un sistema in produzione che non funziona, non è documentato o richiede integrazione inizia con una diagnosi di 1–2 settimane. Il Blueprint Studio e la diagnosi hanno ciascuno un compenso fisso, indicato nella proposta.