Introduzione
Per rendere la gestione della flotta ancora più semplice, Avrios include funzionalità intelligenti basate sull'IA. Ti aiutano a elaborare i documenti automaticamente e a strutturare meglio i tuoi dati.
Poiché la protezione dei tuoi dati è la nostra massima priorità, questo documento spiega in modo trasparente quali funzionalità vengono utilizzate, come funzionano a livello tecnico, quali dati vengono elaborati e come manteniamo i tuoi dati al sicuro.
Questo documento copre le seguenti funzionalità supportate dall'IA:
Inbox Documenti
Acquisizione automatizzata delle fatture
Gestione digitale delle multe
Controllo intelligente della patente di guida
1. Funzionalità IA presenti nel prodotto
Le nostre funzionalità operano come un assistente intelligente che ti solleva dai passaggi manuali. Ogni risultato generato dall'IA è chiaramente contrassegnato come tale nell'interfaccia. La Sezione 4.1 spiega i dettagli.
1.1 Inbox Documenti — ricezione, strutturazione e archiviazione dei documenti
Come funziona
La sezione Inbox Documenti è la casella di posta centrale per i documenti in Avrios. Riceve i documenti, rileva automaticamente il tipo di ciascuno e suggerisce un nome strutturato e una posizione adeguata per archiviarli. L'obiettivo è sostituire lo smistamento, la ridenominazione e l'assegnazione manuale dei documenti in entrata. Puoi accedere alla casella della posta digitale tramite l'interfaccia di caricamento nell'app web o tramite gli indirizzi e-mail di ricezione che forniamo.
Come funziona
Ricezione dei documenti: i documenti possono essere caricati tramite l'interfaccia web, il portale del driver o un indirizzo e-mail di caricamento specifico per il cliente ("Inbox Documenti").
Elaborazione automatizzata dei documenti: il sistema legge automaticamente le informazioni rilevanti, come il tipo di documento, la data e i numeri identificativi (ad es. targhe, numeri di fattura, numeri di sinistro).
Archiviazione intelligente: sulla base dei dati letti, lo strumento genera suggerimenti strutturati per i nomi di file e le categorie significative, nonché per la posizione a cui il documento appartiene nei tuoi registri.
Gestione integrata dei sinistri: i nuovi documenti vengono confrontati con quelli esistenti per evitare duplicati. Il sistema suggerisce anche la creazione di nuovi sinistri.
Supervisione umana: tutti i risultati sono solo suggerimenti e devono essere attivamente confermati da te prima che qualsiasi cosa venga salvata.
Dati elaborati
Documenti e metadati: tipo di documento, data del documento, nome del file, numeri identificativi (es. numeri di fattura, di sinistro o di pratica).
Dati del veicolo e di assegnazione: targa, numero di telaio (VIN), centro di costo interno.
Informazioni di contatto: nome, indirizzo, indirizzo e-mail, numero di telefono, ruolo - laddove compaiono nel documento caricato e sono necessari per classificarlo.
Categorie di interessati: driver, fleet manager, partner commerciali.
Inbox Documenti: il file caricato viene letto dall'IA e i campi (nome del documento, categoria) vengono precompilati.
Panoramica dell’Inbox Documenti: documenti caricati con il relativo stato di categorizzazione dell'IA.
1.2 Lettura automatizzata delle fatture — categorizzazione IA nella casella della posta
Come funziona
Questa funzionalità riconosce le fatture caricate come tali, le categorizza e le archivia con un nome chiaro nella posizione corretta. Legge anche il contenuto della fattura e lo presenta come suggerimento per la revisione. La fattura viene contabilizzata solo dopo che il fleet manager l'ha confermata.
Come funziona
Riconoscimento e categorizzazione: le fatture caricate nella stanza della posta vengono riconosciute e categorizzate dall'IA. L'acquisizione automatizzata delle fatture identifica il documento come fattura e lo archivia, in modo che appaia con un nome significativo nella posizione corretta.
Nessun importo automatico dei dati di fatturazione: le informazioni contenute in una fattura non vengono inserite automaticamente nel sistema. I suggerimenti dell'IA per le singole voci, gli importi e l'assegnazione a un veicolo o a un centro di costo devono essere esaminati e confermati dal fleet manager.
Supervisione umana: il tuo team conferma la categorizzazione e il suggerimento di archiviazione prima che qualsiasi cosa venga salvata.
Dati elaborati
Informazioni di contatto: nome, indirizzo, indirizzo e-mail, numero di telefono, ruolo, altri dati anagrafici e di contatto.
Dati del veicolo e di assegnazione: targa, VIN, numero di matricola, centro di costo interno, numero di fattura.
Informazioni sulla fattura: importo, servizio/articolo.
Categorie di interessati: driver, fleet manager, partner commerciali.
Avvio dell'acquisizione della fattura: scelta del tipo di importazione nella finestra "Aggiungi fattura".
Caricamento di una fattura come PDF o immagine. L'icona IA mostra il supporto dell'IA; in alternativa, le fatture possono essere inviate all'indirizzo e-mail di caricamento specifico del cliente.
1.3 Lettura digitale delle multe — elaborazione dei verbali di sanzione
Come funziona
La gestione digitale delle multe trasforma i verbali di sanzione in entrata in una scheda di sanzione strutturata nel sistema. I campi rilevanti vengono precompilati, così non devi più digitare manualmente i dettagli del verbale. Sulla base degli identificatori forniti (ad es. la targa), il sistema suggerisce anche il veicolo corrispondente per facilitare la gestione successiva.
Come funziona
Estrazione e precompilazione: il sistema legge, estrae e struttura i dati dai verbali di sanzione (es. infrazione, importo, data, targa, VIN) e precompila i campi corrispondenti nella scheda della sanzione.
Assegnazione manuale del driver: il sistema non individua chi stava guidando. Dopo l'estrazione dei dati, il driver responsabile deve essere aggiunto manualmente dal tuo team.
Nessuna trasmissione alle autorità: nessun dato può essere inviato all'autorità emittente tramite Avrios. La comunicazione con l'autorità avviene all'esterno dell'applicazione. (L'unica eccezione riguarda le flotte in Francia, se la connessione ANTAI è stata abilitata).
Supervisione umana: i dati estratti sono solo un suggerimento. Un fleet manager deve esaminarli, completarli e confermarli; ogni campo può essere modificato o sovrascritto.
Dati elaborati
Dati del documento: il verbale di sanzione come file caricato (immagine o PDF).
Dati dell'infrazione: tipo di infrazione, data/ora, luogo, importo della sanzione, numero di riferimento, autorità emittente.
Dati del veicolo e di assegnazione: targa, VIN, centro di costo interno.
Dati personali nel verbale: dettagli del proprietario e, se applicabile, del driver (es. nome, indirizzo), come riportati nel verbale.
Categorie di interessati: driver, fleet manager.
Caricamento di un verbale di sanzione: la sanzione viene caricata come PDF, JPG o PNG e assegnata a un'organizzazione.
Panoramica delle multe: per ogni multa caricata, lo stato indica che i dati sono stati letti ("Dati estratti").
Dettaglio della multa: l'IA legge il documento caricato e precompila i campi. La nota chiede di verificare i risultati (documento di esempio fittizio).
1.4 Controllo intelligente della patente di guida
Come funziona
Il controllo intelligente della patente di guida legge i dati della patente direttamente da una foto del documento. Ciò significa che il driver non deve più inserire i dati manualmente durante la verifica.
Come funziona
Lettura dalla foto: quando il driver esegue la verifica, Avrios legge i dati della patente (numero di patente, data di rilascio, validità, paese) direttamente dalla foto scattata.
Tecnologia differente: a differenza delle funzionalità di elaborazione dei documenti sopra descritte, il controllo della patente utilizza un modello di IA sviluppato e gestito direttamente da Avrios. Per questo motivo, le foto delle patenti non vengono inviate a un fornitore di IA esterno (vedi Sezione 2).
Consenso e libera scelta: la lettura avviene solo previo consenso esplicito del driver, revocabile in qualsiasi momento. Se il driver non fornisce il consenso, l'inserimento manuale dei dati resta comunque disponibile. Il controllo può essere completato in entrambi i modi.
Supervisione umana: il driver esamina e conferma i dati letti. Il fleet manager poi controlla le immagini rispetto a una checklist e accetta o rifiuta la verifica. Non c'è alcuna decisione automatizzata sulla validità della patente.
Dati elaborati
Dati immagine: foto della patente di guida (fronte e, se necessario, retro).
Dati della patente: numero di patente, data di rilascio, data di scadenza, paese di rilascio.
Dati di assegnazione: collegamento della verifica al profilo del driver nel tuo account cliente.
Categorie di interessati: driver.
Periodo di conservazione: i file della patente vengono conservati solo fino al termine della verifica e poi eliminati immediatamente (vedi Sezione 3).
2. Tecnologia utilizzata
Tutte le funzionalità IA descritte nella Sezione 1 utilizzano lo stesso metodo tecnico.
Utilizzano il modello linguistico di grandi dimensioni Gemini tramite una connessione API diretta. Nello specifico, viene utilizzato il modello Gemini 2.5 Flash. Il modello in uso viene tuttavia revisionato e aggiornato regolarmente, quindi potrebbe cambiare in futuro. Il nostro partner contrattuale diretto per la fornitura di questa tecnologia è Google Ireland Limited.
L'elaborazione e l'archiviazione dei dati trasmessi per questo servizio avvengono generalmente all'interno dell'Unione Europea. Puoi trovare ulteriori informazioni nel nostro elenco dei responsabili del trattamento su shiftmove.com/legal/subprocessors.
3. Flusso dei dati: crittografia, conservazione e controllo dell'output
In linea con i nostri standard di prodotto, i trasferimenti di dati sono crittografati con TLS 1.2+ e i dati archiviati sono crittografati con AES-256. Sia che tu carichi documenti tramite l'interfaccia web, il portale del driver o via e-mail, i file originali vengono archiviati in modo sicuro nella nostra infrastruttura cloud proprietaria (bucket AWS S3 — Francoforte sul Meno).
Per l'estrazione dei dati, le informazioni necessarie vengono trasmesse all'API Gemini tramite un'interfaccia sicura. Lo scambio avviene esclusivamente come un processo temporaneo di "richiesta-risposta" (una richiesta e una risposta diretta). Il modello di IA non archivia i tuoi dati o documenti dopo l'elaborazione. Le istruzioni che diamo all'IA per l'elaborazione (chiamate prompt) rimangono interamente sotto il nostro controllo e sono documentate nel nostro sistema interno.
3.1 Conservazione zero dei dati (Zero data retention) — nessun dato conservato presso il fornitore IA
La connessione al modello linguistico esterno funziona in modalità senza conservazione dei dati ("zero data retention"). Il contenuto inviato — l'istruzione (prompt), il contenuto del documento da analizzare e la risposta del modello — viene elaborato solo per la durata di tale richiesta ed eliminato una volta consegnata la risposta. Non viene archiviato.
In termini concreti, questo significa:
Nessuna persistenza: il contenuto non viene né archiviato in modo permanente né salvato in cache per la registrazione, l'analisi o l'addestramento.
Nessuna ispezione: il personale del fornitore non visualizza il contenuto inviato.
Senza stato (stateless): ogni richiesta viene gestita singolarmente, senza alcun collegamento con le richieste precedenti.
L'elaborazione termina quindi con la risposta. I documenti originali sono archiviati in modo permanente esclusivamente nella nostra infrastruttura sopra descritta e rimangono sotto il tuo controllo.
3.2 Controllo rigoroso dell'output del modello da parte dei nostri sistemi
Il modello linguistico non viene eseguito come un componente di chat libera. Viene utilizzato solo come una fase di estrazione chiaramente limitata con un formato di output fisso stabilito in anticipo ("output strutturato"). Per ogni caso d'uso, uno schema definisce esattamente quali campi sono consentiti e quali tipi di dati contengono (ad esempio tipo di documento, data, targa o importo).
Ogni risposta del modello viene verificata rispetto a questo schema dai nostri sistemi prima di essere utilizzata ulteriormente. Le risposte che non corrispondono allo schema o contengono campi al di fuori dell'elenco consentito vengono scartate e non raggiungono mai l'applicazione. Il testo libero al di fuori dei campi previsti non viene accettato.
Questo offre un importante beneficio in termini di sicurezza: non esiste alcun canale attraverso il quale il modello possa essere utilizzato come strumento di query generale. Anche se un documento caricato contiene istruzioni manipolate (prompt injection, vedi Sezione 4), il modello non può uscire dalla struttura di output impostata. Ciò blocca efficacemente qualsiasi query mirata a informazioni arbitrarie tramite la risposta del modello; al massimo, un attacco riuscito potrebbe influenzare i valori all'interno dei campi che sono comunque previsti, e tali valori vengono poi controllati durante la revisione umana.
4. Protezione dei dati personali (privacy by design)
Per proteggere i dati in modo proattivo, abbiamo integrato ampie garanzie. Ad esempio, il modello di elaborazione dei documenti viene istruito a ignorare e tralasciare attivamente i dati personali durante la lettura, ogni volta che tali dati non sono necessari per il file specifico.
Inoltre, ogni utilizzo delle funzionalità IA segue il principio "human-in-the-loop" (intervento umano nel ciclo): l'IA agisce solo come assistente e non prende decisioni in autonomia. Tutti i suggerimenti per i nomi di file, le strutture di cartelle, le segnalazioni di sinistro o i dati della patente devono sempre essere confermati manualmente da te prima che venga eseguita qualsiasi azione nel nostro sistema. Il modello IA non ha accesso in scrittura ai nostri database ed è tecnicamente impedito a modificare autonomamente i contenuti archiviati in Avrios.
4.1 Trasparenza tramite l'etichettatura dei risultati generati dall'IA
Un'altra parte dell'approccio privacy-by-design consiste nell'etichettare in modo coerente i contenuti generati dalla macchina. Ogni risultato generato dall'IA è chiaramente contrassegnato nell'interfaccia — con l'icona IA ("bagliore magico") e una breve nota testuale. Questo ti permette di vedere in qualsiasi momento quali valori di campo provengono dalla lettura automatizzata e quali sono stati inseriti manualmente.
Icona IA:
Questa trasparenza rende possibile un'efficace revisione umana: solo quando puoi vedere che un valore è stato suggerito da un modello, puoi controllarlo correttamente. L'etichettatura avviene sia che il suggerimento venga accettato, sia che venga modificato, sia che venga scartato.
4.2 Protezione contro le prompt injection
Quando si elaborano documenti provenienti da terze parti, dobbiamo considerare le cosiddette "indirect prompt injection". In questo caso, istruzioni nascoste vengono inserite all'interno del contenuto di un documento per cercare di manipolare il comportamento del modello linguistico. Siamo consapevoli di questo rischio e lo affrontiamo direttamente nella progettazione e nella gestione delle funzionalità di IA. Diverse misure lavorano insieme per proteggerci da questo:
Meccanismi di protezione del fornitore: utilizziamo la protezione e il filtraggio che Google fornisce a livello di piattaforma per l'API Gemini, in particolare i filtri di sicurezza e il rafforzamento delle istruzioni di sistema contro i contenuti in entrata.
Separazione delle istruzioni dal contenuto: le istruzioni di elaborazione sono definite, versionate e documentate esclusivamente da Avrios. I contenuti dei documenti vengono forniti al modello come dati da analizzare, non come istruzioni da eseguire.
Limitazione dell'output: a causa del formato di output vincolato allo schema (vedi Sezione 3.2), un'iniezione riuscita potrebbe al massimo influenzare i singoli valori dei campi. La perdita di informazioni aggiuntive tramite la risposta del modello non è consentita.
Permessi minimi: il modello non ha accesso ai database, agli account utente o ad altre funzionalità di sistema e non può attivare alcuna azione nell'applicazione. Elabora solo il contenuto fornito per quella specifica richiesta.
Controllo umano: poiché ogni risultato deve essere confermato prima di essere accettato, i risultati di estrazione improbabili o insoliti vengono individuati e corretti durante la fase di revisione.
Valutiamo continuamente l'efficacia di queste misure, nell'ambito della regolare revisione dei modelli e dei prompt che utilizziamo, e le adeguiamo dove necessario.
5. Utilizzo dei tuoi dati: nessun addestramento dell'IA, risoluzione errori solo con il tuo consenso
Garantiamo che non venga effettuato alcun "fine-tuning" né l'addestramento dei modelli di IA sui dati dei tuoi clienti. Per assicurarci che l'IA fornisca risultati corretti e di alta qualità, utilizziamo internamente un set separato e standardizzato di dati di riferimento per il controllo qualità.
5.1 Analisi degli errori durante il funzionamento (miglioramento del rilascio live)
Questo è diverso dalla risoluzione di errori specifici durante il funzionamento. Se ci segnalate un errore o un risultato di elaborazione errato, riprodurlo e analizzarlo richiede solitamente di conoscere l'esatta richiesta interessata. I dati di quella specifica richiesta — il documento interessato e il relativo output del modello — possono quindi essere utilizzati, a seguito della segnalazione dell'errore, per preparare, analizzare e risolverlo.
6. Controllo totale e opzioni di opt-out
Mantieni il controllo completo sui tuoi processi in ogni momento. Se lo desideri, le funzionalità IA possono essere disattivate sul tuo sistema, così da poter utilizzare la funzione di archiviazione in modo puramente manuale, come prima. L'unica eccezione attuale riguarda le multe e le fatture, che vengono elaborate esclusivamente tramite l'IA. Per garantire la qualità e velocizzare i tempi di elaborazione, queste funzionalità sono state completamente convertite in metodi supportati dall'IA.
7. Ulteriori informazioni legali
Attribuiamo grande valore alla trasparenza. Puoi trovare maggiori dettagli su come elaboriamo i dati e una panoramica completa dei nostri fornitori di servizi in qualsiasi momento nei nostri documenti legali:
Panoramica dei nostri responsabili del trattamento: https://www.shiftmove.com/legal/subprocessors
La nostra informativa sulla privacy completa: https://www.shiftmove.com/legal/datenschutzerklarung