Argomenti dell'insegnamento
Il corso è suddiviso in due parti: Parte 1: l’Intelligenza artificiale (IA) nei servizi finanziari - Principali tendenze tecnologiche nei servizi finanziari - Definizione di IA, machine learning e deep learning e loro ruolo nell'influenzare il processo decisionale in relazione ai servizi finanziari - Applicazioni IA nei servizi finanziari - IA contro altre tendenze emergenti di FinTech - Cambiamento della natura del panorama competitivo dei sistemi finanziari e questioni di stabilità finanziaria Parte 2: Modelli di Machine Learning - Preparazione e raccolta dei dati - Classificazione e modelli di regressione - Ensemble learning - Deep learing - Clustering - Riduzione dimensionale Il programma dettagliato è fornito all'inizio del corso.

Modalità di insegnamento
lezione frontale

Obiettivi formativi
ILO (Intended Learning Outcomes) ILO 1 - Knowledge and Understanding: ILO 1.1 dei fondamenti della finanza aziendale per la corretta applicazione, ad esempio, dei modelli decisionali e della gestione dei dati e dei rischi finanziari alla gestione della tesoreria ILO 1.2 dei modelli di gestione e di economicità delle diverse tipologie di intermediari,microstruttura dei mercati, efficienza operativa dei mercati finanziari ed impatto dei mercati finanziari sulle condizioni di economicità degli intermediari ILO 1.3 di una vasta gamma di strumenti di investimento, finanziamento e gestione del rischio, a partire dai fondamenti della diversificazione del portafoglio e i modelli classici di determinazione del prezzo delle attività e misurazione del rischio ILO 1.4 delle tematiche specifiche di Finanza che caratterizzano la professione di Analista finanziario, Gestore di portafoglio, Chief Financial Officer (CFO), Responsabile Amministrativo, Controller, Internal Auditor e di consulente aziendale ILO 2 - Applying knowledge and understanding: ILO 2.1 per l'identificazione, la valutazione e la gestione di investimenti sui mercati finanziari ILO 2.2 per l'impostazione di strategie coerenti di gestione finanziaria in aziende o intermediari finanziari, applicando in maniera competente le conoscenze acquisite nelle tecniche di gestione del rischio, valutazione degli asset, trattamento dei derivati ILO 3 - Making judgments: ILO 3.1 capacità di mettere in relazione modelli ed evidenze empiriche nello studio delle aziende, degli intermediari e dei mercati finanziari ILO 4 - Communication Skills: ILO 4 Capacità di comunicare efficacemente in forma orale e scritta i contenuti specialistici delle singole discipline, utilizzando registri diversi a seconda dei destinatari e degli scopi comunicativi e didattici, e di valutare gli effetti formativi della sua comunicazione ILO 5 - Learning Skills: ILO 5.1 capacità di elaborare modelli generali, a partire dai fenomeni studiati

Modalità d'esame
Il voto finale sarà una combinazione di: esame scritto, project works, partecipazione attiva al corso (presentazioni, discussioni di casi di studio, forum).ù ILOs soddisfatti 1-5

Criteri di valutazione
Ci sono due parti. L'esame scritto consiste in domande relative a casi reali e teoria finanziaria, nonché di problemi quantitativi. La seconda parte consiste nella progettazione di un progetto di data science applicato al settore bancario-finanziario.