Dichiarazione di Trasparenza AI

DICHIARAZIONE DI TRASPARENZA AI
Versione 1.0
Syntari International, Inc.
Data di Entrata in Vigore: 23 febbraio 2026
855 Boylston Street, Suite 1000 | Boston, MA 02116

Introduzione e Impegno
Syntari International, Inc. ("Syntari" o "noi") è impegnata a promuovere la trasparenza, la responsabilità e pratiche AI responsabili nei settori assicurativo, della gestione patrimoniale e dei servizi finanziari. Questa Dichiarazione di Trasparenza AI articola il nostro impegno verso gli stakeholder, inclusi clienti, regolatori, partecipanti del settore e il pubblico, riguardo a come sviluppiamo, distribuiamo e governano i sistemi di intelligenza artificiale.
Riconosciamo che i sistemi di intelligenza artificiale comportano sia un potenziale enorme che una responsabilità significativa. Come piattaforma nativa AI, Syntari integra fornitori di AI di terze parti per potenziare capacità di consulenza trasformativa. Questa dichiarazione riflette la nostra dedizione a una divulgazione aperta sui nostri sistemi AI, le loro capacità, limitazioni e salvaguardie.
Pubblico: Questa dichiarazione è preparata per clienti, regolatori (in particolare ai sensi dell'articolo 13 della legge UE sull'IA), partecipanti dell'industria e il pubblico generale che cercano di comprendere le pratiche di governance dell'IA di Syntari.
Panoramica dei sistemi IA
2.1 Capacità dell'IA della piattaforma
La piattaforma nativa di IA di Syntari offre le seguenti capacità fondamentali:
● Raccomandazioni Intelligenti: Analisi e raccomandazioni potenziate dall'IA per l'ottimizzazione del portafoglio, valutazione del rischio e decisioni strategiche
● Generazione di Documenti: Creazione automatizzata di rapporti di conformità, riassunti esecutivi e analisi delle politiche
● Analisi Predittiva: Modelli previsionali per tendenze di mercato, indicatori di rischio e metriche aziendali
● Ricerca Avanzata: Ricerca in linguaggio naturale attraverso documenti e repository di dati con ranking di rilevanza contestuale
● Automazione dei Processi: Automazione intelligente del flusso di lavoro per l'elaborazione dei documenti, classificazione dei dati e attività di routine
2.2 Classificazione del Rischio AI della legge UE
In conformità con i requisiti della legge UE sull'IA, Syntari classifica i suoi sistemi di IA per categoria di rischio:
Caratteristica Categoria Classificazione della legge UE sull'IA Livello di Rischio
Raccomandazioni Intelligenti (non consulenziali) Rischio Limitato Basso
Generazione di Documenti Rischio Limitato Basso
Analisi Predittiva (generale) Rischio Limitato Basso
Ricerca Avanzata Rischio Limitato Basso
Automazione dei Processi Rischio Limitato Basso
Consulenza Finanziaria/Assicurativa IA Rischio Elevato Alto
Assistenza alla Sottoscrizione Rischio Elevato Alto
Supporto alla Valutazione dei Reclami Rischio Elevato Alto
Le funzionalità ad alto rischio sono soggette a governance migliorata, supervisione umana e requisiti di spiegabilità dettagliati nelle sezioni successive.
Fornitori di IA di Terze Parti
Syntari sfrutta fornitori di IA di terze parti accuratamente selezionati per fornire capacità della piattaforma. Questo approccio ci consente di beneficiare dei modelli AI fondamentali all'avanguardia mantenendo il focus su competenze di consulenza specifiche per settore.
3.1 Anthropic (Claude)
● Versioni del Modello: Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus, Claude 3 Haiku (finestra contestuale: fino a 200K token)
● Capacità: Ragionamento avanzato, analisi sfumata, generazione di documenti di lunga durata, analisi finanziaria complessa
● Casi d'uso Primari: Analisi delle politiche, interpretazione normativa, supporto alla consulenza finanziaria, riassunto esecutivo
● Razionale di Selezione: Approccio di IA costituzionale, ragionamento superiore su documenti finanziari complessi, forte performance in scenari assicurativi ambigui
3.2 OpenAI (GPT)
● Versioni del Modello: GPT-4, GPT-4o (Omni), GPT-4 Turbo con Visione
● Capacità: Comprensione multimodale (testo e immagini), inferenza rapida, ampia base di conoscenze, generazione di output strutturati
● Casi d'uso Primari: Elaborazione di documenti con elementi visivi, compiti di classificazione rapida, generazione di codice per script di automazione, analisi delle immagini dei materiali di sottoscrizione inviati
● Razionale di Selezione: Capacità multimodali per l'analisi dei documenti assicurativi, supporto aziendale consolidato, forte affidabilità dell'API
3.3 Google (Gemini)
● Versioni del Modello: Gemini 2.0 Flash, Gemini 1.5 Pro (finestra contestuale: fino a 2M token per Pro)
● Capacità: Elaborazione del contesto esteso, recupero di informazioni in tempo reale, elaborazione multimodale nativa, scalabilità dei costi efficiente
● Casi d'uso Primari: Elaborazione di documenti su larga scala, analisi delle tendenze storiche attraverso set di dati estesi, sintesi della ricerca di mercato
● Razionale di Selezione: Eccellente finestra contestuale per l'elaborazione di set di dati completi dei clienti, efficienza dei costi su scala, integrazione dei dati in tempo reale
3.4 Criteri e Valutazione di Selezione del Fornitore
Syntari valuta i fornitori di IA di terze parti utilizzando i seguenti criteri:
● Sicurezza e Allineamento: approccio di AI costituzionale, risultati del red teaming, allineamento con i valori umani
● Prestazioni in Compiti Finanziari/Assicurativi: test di benchmark su scenari specifici del dominio, tassi di precisione, analisi delle modalità di errore
● Privacy e Sicurezza dei Dati: politiche di retention dei dati, standard di crittografia, certificazioni di conformità, disponibilità degli audit
● Affidabilità e Uptime: impegni SLA, storia degli incidenti, ridondanza geografica, recupero da disastri
● Trasparenza e Responsabilità: rapporti di trasparenza del fornitore, pratiche di divulgazione degli incidenti, documentazione del modello
● Allineamento Normativo: stato di conformità alla legge AI dell'UE, garanzie contrattuali, accordi sul trattamento dei dati
Trasparenza nella Gestione dei Dati
4.1 Dati Inviati ai Fornitori di AI
Syntari invia le seguenti categorie di dati a fornitori di AI di terze parti per alimentare le funzionalità della piattaforma:
● Prompts e Query: richieste generati dagli utenti, domande e richieste formattate con contesto di dominio
● Contenuto del Documento: documenti caricati (rapporti finanziari, documenti di polizza, materiali di compliance) per analisi e elaborazione
● Contesto dei Dati Strutturati: metriche anonimizzate, cifre finanziarie e dati categorici rilevanti per le query degli utenti
● Metadati di Sessione: richieste di funzionalità, modelli di utilizzo, messaggi di errore (per debug e miglioramento)
4.2 Dati NON Inviati ai Fornitori di AI
I seguenti elementi di dati sensibili NON vengono MAI trasmessi a fornitori di AI di terze parti:
● Database Clienti Grezzi: elenchi di clienti non elaborati, directory di contatto o dati di gestione delle relazioni con i clienti
● Credenziali e Segreti: chiavi API, password, token di autenticazione, certificati
● Informazioni Personali Identificabili (PII): nomi dei clienti, indirizzi, numeri di previdenza sociale, senza anonimizzazione esplicita
● Strategie di Trading Proprietarie: metodologie di investimento non pubblicate, framework di allocazione di asset confidenziali
● Dati Regolamentati: informazioni sanitarie grezze, dati genetici o altri dati soggetti a protezione speciale
4.3 Retention dei Dati dai Fornitori di AI
Tutti i principali fornitori di AI di terze parti (Anthropic, OpenAI, Google) mantengono politiche di retention dei dati per proteggere la privacy degli utenti:
Dettagli Chiave sulla Politica di Retention del Fornitore
Anthropic (Claude) Business Account: monitoraggio degli abusi per 30 giorni Conservato esclusivamente per rilevare violazioni; poi eliminato
OpenAI (GPT) Enterprise: monitoraggio degli abusi per 30 giorni Può essere configurato per retention più brevi; eliminazione confermata
Google (Gemini) Default: 9 mesi; Tier a Pagamento: Configurabile ISO 27001 in corso; può richiedere eliminazione
Per i clienti di tier a pagamento, selezioniamo fornitori con politiche di retention configurabili e richiediamo massimi di retention di 30 giorni allineati alle necessità di rilevamento degli abusi.
4.4 Formazione del Modello
I clienti di Syntari che utilizzano abbonamenti a pagamento beneficiano di impegni espliciti sulla non formazione dei dati:
● Anthropic: i dati dell'Account Business NON vengono utilizzati per addestrare i modelli Claude (documentato nei Termini di Servizio API)
● OpenAI: l'Accordo per l'Enterprise esclude esplicitamente i dati dei clienti dalla formazione del modello
● Google: i tier a pagamento di Gemini non addestrano su dati inviati (secondo i Termini di Google Cloud)
Syntari NON impiega dati dei clienti per migliorare i nostri modelli interni, sistemi analitici o capacità competitive.
4.5 Architettura del Flusso dei Dati
Quanto segue descrive il flusso di dati di Syntari dall'input dell'utente all'output del fornitore di AI:
● Input Utente: il cliente invia query o documenti tramite l'interfaccia web/API di Syntari
● Elaborazione Locale: i sistemi di Syntari applicano filtri di pre-elaborazione, identificano dati sensibili e applicano mascheramenti dove applicabile
● Richiesta al Fornitore: prompt formattato + contesto inviato al fornitore di AI selezionato tramite chiamate API HTTPS crittografate
● Elaborazione del Fornitore: il modello di terze parti elabora la richiesta e genera una risposta
● Filtro di Output: Syntari applica filtri di post-elaborazione per controllare eventuali fughe di PII non intenzionali
● Consegna dei Risultati: Risposta restituita al cliente nell'interfaccia Syntari; non mantenuta sui sistemi del fornitore oltre la politica di retention
Decisioni dell'IA
5.1 Processo di Generazione delle Raccomandazioni
Le raccomandazioni dell'IA di Syntari vengono generate attraverso il seguente processo:
● Costruzione del Prompt: I sistemi Syntari costruiscono un prompt dettagliato includendo il contesto del cliente, le specifiche della query e le restrizioni pertinenti al dominio
● Elaborazione del Modello: Il fornitore di IA selezionato elabora il prompt utilizzando modelli fondamentali per generare raccomandazioni
● Valutazione della Confidenza: Syntari applica una valutazione euristica per valutare la confidenza delle raccomandazioni basata sui segnali di certezza del modello
● Revisione Umana: Per caratteristiche ad alto rischio, gli esperti Syntari esaminano le raccomandazioni prima della presentazione (vedi Sezione 6)
● Presentazione all'Utente: Le raccomandazioni vengono presentate con etichette di trasparenza che indicano i livelli di confidenza e le limitazioni
5.2 Valutazione della Confidenza e Divulgazione dell'Incertezza
Syntari implementa la valutazione della confidenza per le raccomandazioni dell'IA:
● Alta Confidenza (>85%): Raccomandazione basata su prove chiare, segnali convergenti, modelli di dominio ben compresi
● Confidenza Media (60-85%): Raccomandazione basata su un'analisi ragionevole ma soggetta a incertezze materiali
● Bassa Confidenza (<60%): Raccomandazione preliminare; rischio materiale di conclusioni alternative
Tutte le raccomandazioni sono presentate con etichette di confidenza esplicite e linguaggio di chiarimento che spiega le limitazioni e l'incertezza.
5.3 Limitazioni e Modi di Fallimento Conosciuti
Syntari divulga le seguenti limitazioni note che influenzano la qualità delle raccomandazioni dell'IA:
● Sensibilità al Contesto: Le raccomandazioni possono variare in base alla formulazione del prompt, all'enfasi o al contesto disponibile
● Dipendenza dalla Qualità dei Dati: Le raccomandazioni riflettono la qualità dei dati; i principi di garbage-in-garbage-out si applicano
● Gap di Specializzazione del Dominio: I modelli di IA addestrati su conoscenze generali possono avere prestazioni inferiori in scenari di gestione assicurativa/attivo altamente specializzati
● Limitazioni Temporali: I dati di addestramento hanno date di cutoff; i dati in tempo reale potrebbero non essere riflessi
● Sotto-performance di Eventi Rari: I modelli di IA possono avere difficoltà con eventi a bassa frequenza e alto impatto (scenari di cigno nero)
● Interpretazione Regolamentare: L'interpretazione legale e normativa da parte dei sistemi di IA dovrebbe essere verificata indipendentemente da professionisti della compliance
5.4 Rischio di Allucinazione e Mitigazioni
I modelli di linguaggio IA rischiano di generare informazioni plausibili ma inaccurate ("allucinazioni"). Syntari implementa le seguenti mitigazioni:
● Requisiti di Fondamento: Per le affermazioni fattuali, le uscite dell'IA devono citare o fare riferimento a documenti/data di supporto forniti dall'utente
● Output Strutturato: Le raccomandazioni ad alto rischio applicano formati di output strutturati che riducono le allucinazioni libere
● Verifica di Coerenza: Approcci multipass sono utilizzati per verificare la coerenza del ragionamento e delle conclusioni
● Verifica Umana: Revisione umana obbligatoria per la consulenza finanziaria e la valutazione dei reclami (caratteristiche ad alto rischio)
● Etichette di Avviso all'Utente: Tutte le uscite dell'IA includono avvisi che gli utenti dovrebbero verificare indipendentemente le raccomandazioni
Supervisione Umana
6.1 Requisiti di Revisione Umana per Classe di Caratteristiche
Syntari implementa una supervisione umana a livelli a seconda della classificazione del rischio della caratteristica:
Classe di Caratteristica Livello di Rischio Requisito di Revisione Umana Qualifiche del Revisore
Rischio Limitato (Ricerca, Automazione) Basso Revisione opzionale dell'utente; audit spot Syntari Personale di supporto standard
Rischio Limitato (Generazione di Documenti) Basso Revisione consigliata dell'utente; controlli di qualità automatizzati Specialisti del dominio per audit
Alto Rischio (Consulenza Finanziaria) Alto REVISIONE OBBLIGATORIA pre-rilascio da parte di un analista Credenziali CFA/CFP richieste
Alto Rischio (Consulenza Assicurativa) Alto REVISIONE OBBLIGATORIA pre-rilascio da parte di uno specialista Esperienza come perito di reclami o sotto scrittore
Alto Rischio (Supporto all'Underwriting) Alto REVISIONE OBBLIGATORIA pre-rilascio + seconda revisione esperta Approvazione della direzione dell'underwriting
6.2 Meccanismi di Override e Alternativi
Syntari garantisce agli utenti il mantenimento di un controllo significativo sugli output dell'AI:
● Sovrapposizione Diretta: Gli utenti possono esplicitamente rifiutare, modificare o sovrascrivere le raccomandazioni dell'AI
● Alternativa Umana: Per qualsiasi output generato dall'AI, gli utenti possono richiedere un'alternativa preparata da umani (può comportare tempi/costi)
● Disabilitazione delle Funzionalità: Gli utenti possono disabilitare specifiche funzionalità dell'AI mantenendo l'accesso ad altre
● Capacità di Opt-Out: Gli utenti possono rinunciare a tutte le funzionalità dell'AI e utilizzare Syntari come una piattaforma di consulenza tradizionale
6.3 Percorsi di Escalation per Problemi con l'AI
Gli utenti che riscontrano problemi con gli output o le raccomandazioni dell'AI possono escalare attraverso i seguenti canali:
● Escalation del Supporto: Contattare support@syntari.ai con preoccupazioni riguardanti l'AI; escalato a un team specialistico entro 24 ore
● Governance dell'AI: Email ai-governance@syntari.ai per preoccupazioni sistemiche sull'AI, problemi di bias del modello o domande di governance
● Privacy/Dati: Contattare privacy@syntari.ai per questioni di gestione dei dati o trasparenza
● Revisione Formale: Richiedere un audit indipendente delle decisioni dell'AI tramite transparency@syntari.ai
6.4 Nessuna Decisione Consequenziale Completamente Automatica
Syntari proibisce esplicitamente la presa di decisioni completamente automatizzate su questioni conseguenziali che influenzano i diritti o le finanze dei clienti. Tutte le decisioni ad alto rischio richiedono revisione e autorizzazione umana. Questo include:
● Negazione o riduzione dei reclami assicurativi
● Raccomandazioni di disinvestimento del portafoglio che coinvolgono capitale materiale
● Decisioni di conformità normativa che influenzano obblighi legali
● Determinazioni di idoneità dei clienti per nuovi prodotti
Equità e Bias
7.1 Metodologia di Test Bias
Syntari svolge test sistematici di bias prima di implementare funzionalità dell'AI:
● Analisi di Sensibilità Demografica: Testare raccomandazioni attraversi proxy demografici (regione geografica, dimensione dell'azienda, classe di attivi) per identificare trattamenti disparati
● Bias Specifico del Settore: Testare bias a favore di determinati prodotti assicurativi, classi di attivi o strategie di investimento
● Test Adversariale: Manipolazione dei prompt per far emergere bias latenti nella logica delle raccomandazioni
● Revisione Storica dell'Equità: Analizzare se le raccomandazioni perpetuano inequità storiche nei servizi assicurativi/finanziari
● Audit di Terze Parti: Audit trimestrali indipendenti sui bias da parte di consulenti esterni
7.2 Limitazioni e Bias Conosciuti
I modelli di fondazione AI di terze parti presentano limitazioni documentate che influenzano le funzionalità di Syntari:
● Bias nei Dati di Addestramento: Modelli addestrati su dati pubblici di internet che riflettono bias sociali, stereotipi di genere, disparità geografiche
● Rappresentazione nei Servizi Finanziari: Dati finanziari storici sottorappresentano alcune demografie, replicando potenzialmente discriminazioni passate
● Bias di Recenza: Eventi recenti influenzano in modo sproporzionato le raccomandazioni; schemi storici più lunghi possono essere sottovalutati
● Bias Istituzionale: I modelli possono favorire grandi istituzioni finanziarie consolidate rispetto a aziende più piccole o non tradizionali
● Bias Linguistico: I modelli funzionano meglio su documenti in lingua inglese; l'analisi non inglese può essere meno affidabile
7.3 Strategie di Mitigazione
Syntari implementa le seguenti strategie di mitigazione dei pregiudizi:
● Aumento dei Dati di Addestramento Diversi: Integrare la formazione dei fornitori di AI con dati curati da Syntari che rappresentano segmenti poco rappresentati
● Vincoli di Equità: Implementare vincoli di equità algoritmica durante la generazione delle raccomandazioni dove applicabile
● Revisione Umana delle Raccomandazioni ad Alto Impatto: Revisione umana obbligatoria da parte di team diversificati per rilevare pregiudizi sistematici
● Etichette di Trasparenza: Segnalare le raccomandazioni che coinvolgono segmenti poco rappresentati o sensibili con avvisi di pregiudizio espliciti
● Educazione dell'Utente: Fornire indicazioni su come riconoscere e mitigare il pregiudizio dell'AI nelle decisioni finanziarie
7.4 Monitoraggio e Miglioramento Continuo
Syntari conduce un monitoraggio continuo dei pregiudizi e miglioramenti:
● Audit sui Pregiudizi Trimestrali: Revisione indipendente delle metriche di equità delle raccomandazioni tra gruppi demografici
● Ciclo di Feedback dei Clienti: Integrare le preoccupazioni sui pregiudizi segnalate dai clienti nel processo di miglioramento
● Aggiornamenti delle Versioni del Modello: Quando i fornitori di AI rilasciano nuove versioni del modello, condurre test dei pregiudizi differenziali prima dell'adozione
● Rapporto Pubblico sui Pregiudizi: Pubblicare un rapporto pubblico annuale sui risultati dei test dei pregiudizi, pregiudizi noti e miglioramenti nella mitigazione
Prestazioni e Affidabilità
8.1 Metriche di Accuratezza delle Funzionalità AI
Dove misurabile, Syntari monitora le seguenti metriche di accuratezza:
Metri di Funzionalità Obiettivo di Performance Frequenza di Misurazione
Classificazione Documenti Accuratezza Top-1 >92% Mensile
Analisi delle Politiche Coerenza Fattuale vs. Fonte >95% Trimestrale
Valutazione del Rischio Correlazione con Valutazione Esperto >0.85 Trimestrale
Rilevanza delle Raccomandazioni Valutazione Utente: 4+ su 5 >80% degli utenti Continuo
Categorization dei Reclami Accordo con Revisione dell'Adjuster >88% Mensile
Le metriche sono calcolate su set di dati di test riservati e dati di utilizzo dei clienti. Le prestazioni rispetto agli obiettivi vengono riviste mensilmente con interventi per le sotto-performanze.
8.2 Tempo di Esercizio e Disponibilità
Syntari mantiene i seguenti impegni di disponibilità:
● Disponibilità della Piattaforma: 99,9% SLA di uptime mensile (esclude la manutenzione programmata)
● Disponibilità delle Funzionalità AI: 99,5% di disponibilità per le funzionalità AI durante l'orario lavorativo (09:00-17:00 EST)
● Ridondanza dei Fornitori: Funzionalità critiche di AI supportate da più fornitori per capacità di failover
● Risposta agli Incidenti: <15 minuti di tempo di risposta per guasti critici; aggiornamenti di stato ogni ora
8.3 Storia degli Incidenti e Tempi di Risposta
La storia pubblica degli incidenti e le metriche di tempo di recupero non sono ancora disponibili. Per domande sulla disponibilità del servizio o su un problema relativo all'AI, contattare support@syntari.ai.

8.4 Metodologia di Miglioramento Continuo
Syntari implementa processi di miglioramento continuo per le funzionalità AI:
● Revisioni Mensili delle Prestazioni: Confrontare le metriche di accuratezza effettive rispetto agli obiettivi; identificare modelli a bassa prestazione
● Test A/B: Distribuire varianti di modelli a coorti di clienti per misurare miglioramenti delle prestazioni nel mondo reale
● Ottimizzazione dei Prompt: Raffinare i prompt inviati ai fornitori di AI in base all'analisi della qualità dell'output
● Fine-Tuning: Dove applicabile, condurre un raffinamento specifico del dominio dei modelli dei fornitori di AI
● Integrazione del Feedback dei Clienti: Dare priorità ai miglioramenti in base ai problemi di qualità segnalati dai clienti
Diritti degli Utenti
9.1 Diritto di Sapere Quando Interagire con l'AI
Syntari dichiara chiaramente quando gli utenti interagiscono con i sistemi AI:
● Indicatori UI: Tutti i contenuti generati da AI etichettati con il badge e l'icona "Generato da AI"
● Spiegazioni: Tooltip interattivi spiegano quali capacità di AI sono utilizzate e perché
● Documentazione delle Funzionalità: Articoli di aiuto completi che descrivono le capacità e i limiti di ciascuna funzionalità di AI
● Disclosure sull'Uscita: Ogni raccomandazione di AI include metadati che mostrano fornitore, modello e livello di fiducia
9.2 Diritto all'Alternativa Umana
Gli utenti hanno il diritto di richiedere alternative preparate da umani a qualsiasi output generato da AI:
● Costo: Incluso gratuitamente per funzionalità a Rischio Limitato illimitate; le funzionalità ad Alto Rischio potrebbero comportare costi di consulenza aggiuntivi
● Tempistiche: Revisione umana standard entro 2-5 giorni lavorativi; servizio accelerato (24 ore) disponibile a tariffa premium
● Ambito: I consulenti umani rispettano le qualifiche dei requisiti di revisione automatizzati
9.3 Diritto alla Spiegazione
Per ogni raccomandazione di AI, Syntari fornisce spiegazioni su come è stata generata la raccomandazione:
● Catena di Ragionamento: Spiegazione strutturata dei fattori chiave e della logica nella raccomandazione
● Riferimenti alle Prove: Citazioni ai documenti sorgente e ai dati utilizzati come base per la raccomandazione
● Valutazione della Fiducia: Punteggio di fiducia quantificato con spiegazione delle limitazioni della fiducia
● Scenari Alternativi: Dove applicabile, presentazione di raccomandazioni alternative e perché sono state declassate
9.4 Diritto di Contestare le Decisioni Assistite da AI
Gli utenti possono contestare formalmente le decisioni assistite da AI attraverso il seguente processo:
● Contestazione Formale: Inviare una contestazione scritta tramite transparency@syntari.ai entro 30 giorni dall'output di AI
● Revisione Indipendente: Contestazione esaminata da un revisore umano indipendente con qualifiche appropriate (non il revisore originale)
● Riesame: Se la contestazione ha merito, l'output viene riesaminato con un fornitore di AI alternativo o ulteriore revisione umana
● Appello: Se ancora insoddisfatti, escalare al Team Esecutivo di Syntari per la revisione finale
9.5 Diritto di Rinunciare alle Funzionalità di AI
Gli utenti possono rinunciare a specifiche funzionalità di AI o a tutte le capacità di AI:
● Rinuncia Granulare: Disabilitare specifiche funzionalità di AI (es. "Disabilita Raccomandazioni di AI" mantenendo "Generazione di Documenti AI")
● Rinuncia Completa: Richiedere la disabilitazione completa di tutte le funzionalità di AI e utilizzare Syntari come piattaforma di consulenza tradizionale
● Rinuncia Inversa: Riattivare le funzionalità di AI in qualsiasi momento tramite le impostazioni dell'account
● Nessuna Penalità: Rinunciare alle funzionalità di AI non influisce sui prezzi, sulla qualità del supporto o sull'accesso ai servizi
Conformità Regolamentare
10.1 Conformità alla Legge AI dell'UE
Syntari sta implementando la conformità alla Legge AI dell'UE in tutti i suoi sistemi di AI in vista della scadenza del 2 agosto 2026:
● Articolo 13 Trasparenza: Questa dichiarazione soddisfa i requisiti di trasparenza dell'Articolo 13 per sistemi AI ad alto rischio
● Valutazione del Rischio: Classificazione del rischio secondo l'Articolo 6 completata per tutte le funzionalità di AI di Syntari (sopra, Sezione 2.2)
● Documentazione Tecnica: Mantenimento di documentazione tecnica dettagliata su tutti i sistemi di AI secondo l'Articolo 11
● Sistema di Gestione della Qualità: Implementazione di processi di gestione della qualità secondo l'Articolo 17 per formazione, test e convalida
● Valutazione di Conformità: Esecuzione di valutazioni di conformità secondo l'Articolo 19; audit di terze parti programmato per il secondo trimestre del 2026
● Preparazione alla Marcatura CE: Preparazione della marcatura CE e della Dichiarazione di Conformità dell'UE per sistemi ad alto rischio
● Registri: Quando i registri AI dell'UE diventeranno operativi, registrazione dei sistemi ad alto rischio secondo l'Articolo 71
10.2 Allineamento con il Quadro di Gestione del Rischio AI NIST
Syntari si allinea con la governance e le pratiche del NIST AI RMF:
● Governance: Creazione di un AI Governance Board con responsabilità per la gestione dei rischi
● MAP (Mappatura): Mappatura sistematica dei rischi, degli impatti e delle strategie di mitigazione per tutte le funzionalità
● MEASURE (Misurazione): Implementazione di metriche di performance, rilevazione dei bias e monitoraggio continuo
● MANAGE (Gestione): Implementazione di controlli di mitigazione dei rischi, risposta agli incidenti e procedure di escalation
● GOVERN (Governance): Revisione annuale dei rischi, audit di terzi, report di trasparenza pubblica
10.3 Roadmap ISO/IEC 42001
Syntari sta progredendo verso la certificazione ISO/IEC 42001 per i sistemi di gestione AI:
● Q1 2026: Assessore delle lacune completato; piano di rimedio sviluppato
● Q2 2026: Audit interno e pre-assessment da parte dell'ente di certificazione
● Q3 2026: Audit completo e certificazione (obiettivo)
● In corso: Audit di sorveglianza annuali e miglioramento continuo
10.4 Conformità specifica per settore
Oltre alle normative generali sull'AI, Syntari garantisce la conformità con le normative sui servizi finanziari e sull'assicurazione:
● Regole FINRA: Conformità con le regole di divulgazione dell'AI di FINRA per le funzionalità di consulenza sugli investimenti
● Guideline SEC: Allineamento con le linee guida della SEC sull'uso dell'AI nella gestione degli investimenti
● Regolatori Assicurativi: Conformità con le linee guida dei commissari delle assicurazioni statali sull'underwriting e sui sinistri
● Prestiti Equi: Conformità con le leggi sui prestiti equi (ECOA, FHA) dove le raccomandazioni dell'AI influenzano le decisioni di credito/assicurazione
● Protezione dei Dati: GDPR, CCPA e altre normative sulla protezione dei dati applicabili ai dati dei clienti
Sicurezza e Sicurezza
11.1 Misure di Sicurezza Specifiche per l'AI
Syntari implementa controlli di sicurezza specializzati per i sistemi AI:
● Sicurezza API: crittografia TLS 1.3 per tutte le chiamate API ai fornitori di AI di terze parti; pinning del certificato su endpoint critici
● Gestione delle Chiavi: moduli di sicurezza hardware (HSM) per lo stoccaggio delle chiavi API; rotazione automatizzata delle chiavi
● Validazione degli Input: Filtraggio rigoroso degli input per rimuovere credenziali, PII e altri dati sensibili prima della trasmissione
● Scansione degli Output: Scansione post-elaborazione degli output per perdite di PII non intenzionali o informazioni sensibili
● Controlli di Accesso: Accesso basato sui ruoli alla configurazione delle funzionalità AI; registrazione degli audit di tutte le modifiche alla configurazione
11.2 Prevenzione dell'Iniezione di Prompt
Syntari si difende dagli attacchi avversari di iniezione di prompt:
● Sanitizzazione del Prompt: Rimuovere o sfuggire caratteri speciali e delimitatori che potrebbero alterare il comportamento del modello
● Isolamento del Prompt di Sistema: Istruzioni di base isolate dagli input degli utenti; rigorosa separazione delle preoccupazioni
● Limiti di Lunghezza degli Input: Applicazione di lunghezze massime degli input per prevenire attacchi di overflow del contesto
● Testing Avversario: Test regolari di red teaming per identificare e correggere vulnerabilità di iniezione di prompt
● Educazione degli Utenti: Guidare i clienti sull'uso sicuro dell'AI e i rischi dell'iniezione di contenuti non verificati degli utenti
11.3 Filtraggio degli Output e Barriere di Sicurezza
Syntari applica barriere per filtrare output AI non sicuri o non validi:
● Filtraggio dei Contenuti: Rilevamento e segnalazione di output contenenti contenuti illegali, discorsi d'odio o violenza estrema
● Rilevamento PII: Scansione automatizzata per la presenza di dati sensibili (SSN, carte di credito, numeri di conto bancario)
● Punteggio di Fattualità: Punteggio euristico per rilevare affermazioni implausibili o probabilmente illusorie
● Controlli di Conformità: Verificare gli output rispetto ai requisiti normativi prima della presentazione (ad es., nessun ritorno promesso, nessun risultato garantito)
● Sovrapposizione Manuale: Gli esseri umani possono segnalare manualmente output problematici per una revisione aggiuntiva
11.4 Red Teaming e Test Avversari
Syntari esegue regolarmente red teaming e test avversari:
● Esercizi del Red Team Trimestrali: Team interni ed esterni cercano di trovare vulnerabilità, bias e fallimenti di sicurezza
● Biblioteca di Prompt Avversari: Biblioteca mantenuta di prompt avversari noti testati contro le funzionalità di Syntari
● Programma Bug Bounty: Premi per i ricercatori esterni che identificano vulnerabilità o problemi di sicurezza novità
● Risposta agli Incidenti: Risposta rapida ai risultati del red team; divulgazione pubblica e tempistiche di rimedio
Reporting e Responsabilità
12.1 Rapporto Annuale sulla Trasparenza AI
Syntari pubblica un Rapporto Annuale sulla Trasparenza AI (ogni febbraio, a partire da febbraio 2027) che dettaglia:
● Inventario dei Sistemi: Elenco completo di tutti i sistemi, modelli e versioni AI implementati
● Dati sulle Prestazioni: Metriche di precisione, statistiche di uptime e prestazioni rispetto agli obiettivi
● Risultati dell'Audit Bias: Riepilogo dei test di bias e limitazioni identificate
● Riepilogo degli Incidenti: Panoramica degli incidenti AI, falsi positivi e reclami dei clienti
● Azioni di Governance: Modifiche alle politiche AI, nuovi controlli e iniziative di miglioramento
● Stato di Conformità: Progressi verso gli obiettivi di conformità normativa
● Feedback dei Clienti: Feedback aggregato (anonimo) dei clienti sulla qualità e giustizia delle funzionalità AI
12.2 Politica di Divulgazione degli Incidenti AI
Syntari pubblica le divulgazioni degli incidenti AI secondo il seguente quadro:
● Livelli di Severità: Classificati come Critici, Alti, Medi o Bassi in base all'impatto sui clienti
● Incidenti Critici/Alti: Divulgazione pubblica entro 5 giorni lavorativi dalla rilevazione; riepilogo iniziale + revisione post-incidente di 30 giorni
● Incidenti Medi/Bassi: Divulgati nel riepilogo mensile degli incidenti; analisi delle cause alla radice entro 60 giorni
● Contenuto: Ogni divulgazione include tempistiche, ambito d'impatto, causa principale e passaggi di rimedio
● Canale: Pubblicato sul Portale di Trasparenza di Syntari (transparency.syntari.ai); incident@syntari.ai notifica via email
12.3 Impegni di Reporting Normativo
Syntari è pronta a soddisfare i requisiti di reporting normativo:
● Articolo 72 della Legge AI dell'UE: Riporterà all'Ufficio AI dell'UE quando opera sistemi ad alto rischio soggetti a obblighi di conformità
● Commissari di Assicurazione Statali: Fornire relazioni di trasparenza AI ai regolatori statali su richiesta
● SEC/FINRA: Fornire documentazione di governance AI ai regolatori che supervisionano le attività di consulenza sugli investimenti
● Notifica ai Clienti: Notificare i clienti di incidenti gravi di AI o problemi di sicurezza secondo le normative applicabili
12.4 Informazioni di Contatto per Preoccupazioni AI
Tipo di Preoccupazione Contatto Primario Tempo di Risposta
Domande sulla Funzionalità AI support@syntari.ai 24 ore
Governance e Politica AI ai-governance@syntari.ai 24 ore
Privacy e gestione dei dati privacy@syntari.ai 48 ore
Trasparenza e divulgazione transparency@syntari.ai 48 ore
Sicurezza e questioni di sicurezza security@syntari.ai 4 ore (solo critico)
Rapporti sugli incidenti AI incident@syntari.ai 24 ore
Tutte le richieste sono registrate, monitorate e esaminate dai team appropriati. Escalazione disponibile su richiesta.
Cronologia delle versioni e programma di aggiornamento
Versione Data di efficacia Modifiche principali Prossima revisione
1.0 23 febbraio 2026 Pubblicazione iniziale; impegni di trasparenza di base Febbraio 2027 (Annuale)
Questo documento sulla trasparenza dell'AI viene esaminato e aggiornato annualmente a febbraio. Aggiornamenti intermedi possono essere pubblicati se si verificano modifiche materiali ai sistemi AI, governance o requisiti normativi. I clienti sono informati di aggiornamenti sostanziali tramite email e notifiche in piattaforma.
Registro delle modifiche disponibile su transparency.syntari.ai/changelog per un tracciamento dettagliato delle modifiche.

Questo documento sulla trasparenza dell'AI è preparato da Syntari International, Inc. in buona fede per promuovere pratiche AI trasparenti e responsabili. Riflette lo stato alla Data di Efficacia ed è soggetto a modifiche. Per la versione più attuale, visita transparency.syntari.ai.
Domande o feedback: transparency@syntari.ai
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