Bilanci d'impresa sintetici, controllati fino all'ultima riga.
Un ambiente controllato per costruire popolazioni sintetiche di bilanci di PMI italiane, destinate a ricerca, sperimentazione e analisi finanziaria. L'accesso è attualmente riservato a casi d'uso selezionati.
Accedi
Inserisci il codice ricevuto dopo l'accettazione della richiesta di accesso alla fase pilota.
I dati reali non sempre permettono di costruire l'esperimento desiderato.
Accesso, riservatezza, sbilanciamento dei campioni e scarsità di casi limite rendono difficile sviluppare e validare metodologie in condizioni controllate.
Difficili da controllare e condividere
I bilanci reali sono indispensabili, ma il campione disponibile può essere costoso, sbilanciato o inadatto a isolare scenari e variabili specifiche. Vincoli di riservatezza possono inoltre limitarne condivisione e riutilizzo.
Plausibili non significa verificabili
Un dataset sintetico può apparire plausibile senza incorporare quadrature, relazioni economico-finanziarie, coerenza settoriale e tracciabilità sufficienti per l'esperimento.
Validazioni difficili da replicare
Senza configurazione, seed, controlli e metadati, diventa difficile comprendere come il campione sia stato costruito, ripetere il test o estenderlo in modo controllato.
Costruito per esperimenti finanziari controllati
Dalla ricerca alla validazione di modelli, ogni popolazione viene progettata intorno a un obiettivo analitico esplicito.
Ricerca e università
Esperimenti riproducibili, analisi statistiche, didattica, tesi e validazione di ipotesi senza vincoli legati a imprese reali specifiche.
Fintech, software e data science
Sviluppo, test e regression testing di scoring, early warning, anomaly detection e pipeline analitiche.
Banche e società finanziarie
Stress test, model development, validazione preliminare e formazione su popolazioni controllate e documentate.
Revisione, assurance e consulenza
Casi sintetici per formazione, test di procedure, red flag, analisi di anomalie e sperimentazione metodologica.
Verificato, non solo generato
Ogni bilancio sintetico è sottoposto a controlli automatici prima di essere consegnato: quadrature, coerenza interna e riconciliazioni economico-patrimoniali sono verificate dal motore, non lasciate al caso. La logica di generazione e il dettaglio dei controlli restano riservati a chi ha accesso alla fase pilota.
Cosa SimuData è — e cosa non è
È
- uno strumento per costruire esperimenti controllati;
- una fonte di popolazioni sintetiche riproducibili;
- un supporto per sviluppo, test, formazione e ricerca;
- un sistema che esplicita configurazione e controlli.
Non è
- un database di imprese reali anonimizzate;
- una replica di aziende esistenti;
- una previsione del bilancio di una specifica impresa;
- un sostituto universale dei dati empirici;
- evidenza sufficiente, da sola, per decisioni su aziende reali.
Richiedi l'accesso
Durante la fase pilota selezioniamo un numero limitato di casi d'uso nella ricerca, nello sviluppo di modelli, nei servizi finanziari e nella revisione. Descrivi brevemente il tuo profilo e l'utilizzo previsto.
Prima di richiedere l'accesso
Cosa sono i bilanci sintetici di SimuData?
Bilanci generati da un motore deterministico a partire da un profilo settoriale, una dimensione e uno scenario espliciti (stabile, crescita o rischio). Ogni caso è sottoposto a controlli automatici — quadrature contabili, riconciliazioni economico-patrimoniali — prima di essere consegnato.
SimuData è un prodotto già maturo?
No: siamo in fase di prototipo, con accesso su invito limitato a un numero selezionato di casi d'uso. Il motore che genera i bilanci applica già controlli automatici reali, ma interfaccia, catalogo dei profili settoriali e documentazione sono ancora in evoluzione. La fase pilota serve proprio a raccogliere riscontri concreti da chi lo usa prima di un rilascio più ampio.
I dati si riferiscono a imprese reali?
No. Sono popolazioni sintetiche costruite algoritmicamente per l'esperimento richiesto: non sono un database di imprese reali anonimizzate, né una replica di aziende esistenti.
Come garantite la riproducibilità dei risultati?
Stessa configurazione e stesso seed producono sempre lo stesso risultato. Ogni campione viene consegnato insieme a configurazione, seed e manifest, così l'esperimento può essere ripetuto o esteso da chi lo riceve.
Per cosa posso usare SimuData?
Sviluppo e test di modelli (es. scoring, early warning), stress test, ricerca accademica, formazione e revisione — in generale ovunque servano dati finanziari controllati senza esporre i bilanci di un'azienda reale specifica.
Cosa ricevo quando genero un campione?
Il dataset dei bilanci generati, la configurazione usata per costruirlo, un manifest con seed e versione del motore, e un quality report con i controlli applicati.
Come funziona l'accesso durante la fase pilota?
L'accesso è su invito. Chi è interessato può richiederlo dal modulo qui sopra: valutiamo profilo e caso d'uso descritto prima di assegnare un codice di accesso personale.