Tecnologie emergenti nel settore bancario: il contributo dell'intelligenza artificiale e del machine learning nella gestione del rischio di credito e del rischio operativo
Mazzocchi, Beatrice Carolina (A.A. 2022/2023) Tecnologie emergenti nel settore bancario: il contributo dell'intelligenza artificiale e del machine learning nella gestione del rischio di credito e del rischio operativo. Tesi di Laurea in Finanza aziendale avanzato, Luiss Guido Carli, relatore Arturo Capasso, pp. 163. [Master's Degree Thesis]
Full text for this thesis not available from the repository.
Abstract/Index
La digital transformation nel settore bancario. L'era della digital disruption: la trasformazione del settore bancario nel mondo digitale. Rivoluzione FinTech: sfide e opportunità per il settore bancario nell'era digitale. I pilastri della digitalizzazione. Le tecnologie emergenti come motore del progresso. L’evoluzione dell’ICT (Information and communication technologies) nelle banche italiane. L’intelligenza artificiale. Machine learning. API-Application programming interface. Il cloud computing. L'impatto rivoluzionario dell'Intelligenza Artificiale e del machine learning nella gestione del rischio di credito e dei rischi operativi. Il risk management nel settore bancario. ruolo del Machine Learning nella gestione del rischio di credito. Modelli di intelligenza artificiale e di machine learning per la misurazione del rischio di credito. Metodologia e domanda di ricerca. Analisi dei risultati. L’importanza della data analytics e della tipologia di algoritmo. Sfide e criticità. Rischio di credito. Il modello di early warning prima dell’implementazione dell’intelligenza artificiale e del machine learning. Rischio operativo. Antiriciclaggio e rilevamento frodi.
References
Bibliografia: pp. 133-139. Sitografia: pp. 140-141.
| Thesis Type: | Master's Degree Thesis |
|---|---|
| Institution: | Luiss Guido Carli |
| Degree Program: | Master's Degree Programs > Master's Degree Program in Strategic Management (LM-77) |
| Chair: | Finanza aziendale avanzato |
| Thesis Supervisor: | Capasso, Arturo |
| Thesis Co-Supervisor: | Murro, Pierluigi |
| Academic Year: | 2022/2023 |
| Session: | Autumn |
| Deposited by: | Alessandro Perfetti |
| Date Deposited: | 13 Jun 2024 08:11 |
| Last Modified: | 13 Jun 2024 08:11 |
| URI: | https://tesi.luiss.it/id/eprint/38929 |
Downloads
Downloads per month over past year
Repository Staff Only
 |
View Item |
