Esplorare il potenziale nascosto nei dati: il viaggio del team Intesa Sanpaolo al SAS Hackathon

Un team composto da persone di uffici diversi, distribuite su tre sedi, che decide di affrontare un problema completamente nuovo, mai toccato prima. Una tecnologia - SAS Viya - da esplorare nella sua forma più avanzata. E un obiettivo ambizioso: intercettare comportamenti di pre-churn nei clienti POS analizzando le serie temporali delle transazioni.

La partecipazione al SAS Hackathon da parte del gruppo Intesa nasce così, da una combinazione di curiosità, desiderio di apprendere e volontà di costruire qualcosa insieme, senza un esperto “di riferimento”, ma partendo tutti dallo stesso livello.

In questa intervista, il team di Intesa Sanpaolo che ha partecipato all’hackathon - composto da Marianna Signorini, Data Scientist, Arianna Celeste, Data Scientist, Irene Soldani, Data Scientist, Francesco Pinto, Data Scientist, Davide Menardi, Cloud Engineer - racconta come è nato il progetto, quali sfide ha incontrato e come, dietro l’analisi dei dati, ci sia stata soprattutto un’esperienza umana e professionale di crescita condivisa.

Perché avete deciso di partecipare al SAS Hackathon? Cosa vi ha spinto a mettervi in gioco?

La motivazione principale è stata la voglia di uscire dal quotidiano e confrontarci con una tematica meno nota anche ai colleghi più esperti, consentendo quindi un apprendimento dell’intero gruppo di lavoro.  

Questa scelta ci ha permesso di stimolare la discussione, il confronto e l’apprendimento reciproco. Abbiamo formato il team unendo persone di diverse divisioni e con competenze differenti, intravedendo la possibilità di crescita sia professionale che personale, tramite la contaminazione e l’approfondimento delle relazioni anche intra-uffici.

L’Hackathon rappresentava l’opportunità di esplorare nuovi ambiti in un tempo limitato, per vedere se potesse essere utile il risultato o replicabile la metodologia in ambiti anche diversi. Fondamentale è stata l’idea condivisa di affrontare un progetto con strumenti nuovi, in gruppo con colleghi competenti ed esperti e poter imparare le nuove tecnologie offerte da SAS.

Come avete scelto il progetto? L’idea era già chiara o è nata in un secondo tempo?

La volontà di partecipare era comune e condivisa, ma l’argomento non era inizialmente chiaro.  

Siamo partiti stilando un elenco molto ampio di potenziali problematiche da esplorare: ciascuno ha portato idee, intuizioni, casi d’uso. Poi, insieme, abbiamo cercato di individuare quella più sfidante, più innovativa, e soprattutto più “inedita” per tutti noi.

La scelta finale è ricaduta sull’analisi del pre-churn dei clienti POS: studiare le serie temporali del transato per intercettare anomalie che potessero indicare un possibile abbandono imminente. Nello specifico abbiamo studiato le fluttuazioni delle operazioni POS nel tempo e i relativi importi, contemplando anche fenomeni temporali come le stagionalità.

Come vi siete organizzati a livello pratico?

Abbiamo scelto una formula semplice: un incontro di team quotidiano che permettesse a tutti di dare il proprio contributo e che servisse per coordinare gli step, verificare i progressi e riallineare la rotta quando necessario. Ogni giorno si decidevano gli argomenti da affrontare, in base alle disponibilità e inclinazioni di ognuno: chi  si dedicava ai dati, chi al modello, chi alla visualizzazione. Non c’era una rigida suddivisione dei compiti: l’obiettivo era permettere a tutti di sperimentare. Anche lavorare “in parallelo” sul medesimo task era visto come un valore.

L’avanzamento quotidiano e la libertà di contribuire secondo tempo e inclinazioni personali hanno reso il processo più fluido, più partecipato, più inclusivo.

Fondamentale, in parallelo, il confronto costante con i mentor SAS, che ci ha permesso di cambiare rotta in corso d’opera, focalizzandoci meglio sull’obiettivo, grazie alla loro conoscenza di tecniche e metodologie adeguate al raggiungimento dello stesso.

Che strumenti SAS avete utilizzato? Erano già familiari o è stato tutto nuovo?

Parte del terreno ci era già familiare, dato che in azienda utilizziamo già la suite SAS, il che ci ha permesso di avere una solida base di partenza. Tuttavia, il progetto ci ha dato la possibilità di sperimentare SAS Viya nelle componenti di SAS Visual Analytics, SAS Studio e SAS Model Studio.

In particolare, SAS Model Studio ha permesso l’identificazione degli outliers in maniera molto intuitiva ed automatica, grazie alla presenza di algoritmi specifici. Abbiamo avuto modo di apprendere tali tecniche e nuovo knowledge.

SAS Visual Analytics, invece, tramite il tool di automatic explanation, ci ha fornito una vista nuova sulle variabili che hanno avuto un impatto maggiore sui risultati, in tempi decisamente ridotti e con una visualizzazione facile da interpretare.

L’hackathon è diventato così anche un’occasione formativa: scoprire alcune nuove potenzialità degli strumenti già a nostra disposizione, grazie sia alla formazione messa a disposizione, che ai mentor SAS che ci hanno guidato. Questo nuovo knowledge ha permesso di fare anche un salto di qualità nell’utilizzo quotidiano degli strumenti già esistenti in azienda.

Venendo ai risultati: cosa vi ha sorpreso del lavoro svolto?

Le sorprese principali sono state due.
La prima riguarda la scoperta di algoritmi automatici di rilevazione delle anomalie nelle serie storiche. Grazie al supporto dei mentor SAS, abbiamo trovato un approccio diretto ed efficace, che ci ha aperto  una nuova strada. Non conoscevamo questi strumenti e averli visti in azione è stato uno degli apprendimenti più preziosi.

La seconda, e forse la più importante, è che l’hackathon ha aperto spazi ancora inesplorati di sviluppi potenziali. Man mano che analizzavamo i dati e parlavamo con i mentor, emergevano diverse sfumature, possibili estensioni ed approcci, molti dei  quali realizzabili anche con gli strumenti che già utilizziamo in azienda.

Quali sono state le principali sfide, tecniche e organizzative?

Da un lato, abbiamo raccolto la sfida di imparare a utilizzare nuovi tool, di confrontarci con un paradigma completamente nuovo e di rimettere in discussione il nostro approccio a metà percorso, cogliendo con entusiasmo la proposta dei mentor.

Dall’altro, le sfide umane: essere un team nuovo, mai formato prima; coordinarsi da tre sedi diverse; collaborare in modo trasparente e costruttivo, sapendo che nessuno aveva “la risposta giusta”.

Potrebbero sembrare degli ostacoli, ma proprio queste condizioni hanno fatto emergere la parte più bella del progetto: ciascuno si è sentito libero di contribuire, di proporre, di sperimentare, di imparare. Ognuno ha percepito lo spazio per esprimersi.

La fatica c’è stata - trovare il tempo, gestire le urgenze quotidiane, lavorare la sera - ma l’esperienza è stata arricchente sia sul piano professionale sia su quello umano.

Guardando indietro, che cosa vi portate a casa?

L’hackathon non è stato solo un progetto tecnico. È stato un’occasione per approfondire relazioni tra colleghi di diversi uffici e che oggi stanno migliorando anche la nostra operatività quotidiana: approfondire il lavoro e le esigenze reciproche dei colleghi ci ha permesso di intraprendere nuove progettualità.  

Ci portiamo a casa una maggiore consapevolezza degli strumenti, nuove metodologie, risultati inaspettati che hanno acceso la curiosità. L’hackathon è terminato, ma le possibilità che ha generato sono tantissime e molte verranno esplorate nei prossimi mesi. Inoltre, le tecniche apprese saranno utili ed applicabili anche in contesti diversi e questa contaminazione crediamo sia un ulteriore valore aggiunto.

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07 gennaio 2026