Iside e BeBeez organizzano una mattinata di approfondimento su
Default aziendali, ecco come si prevedono
con l’intelligenza artificiale e machine learning,
senza dimenticare che il fattore umano resta cruciale
a Milano, NH Hotel, il 18 febbraio 2020
per informazioni e iscrizioni clicca qui
Il seminario ha il patrocinio di Assofintech
La normativa che riforma la legge fallimentare ha tra le sue principali finalità quella di consentire una diagnosi precoce dello stato di difficoltà delle imprese. A questo fine il Codice della Crisi e dell’Insolvenza ha introdotto sistemi di allerta in grado di cogliere i segnali anticipatori della crisi per affidare tempestivamente l’impresa alle cure di esperti (si veda qui l’Insight Views di BeBeez).
Imprenditori, amministratori e organi di controllo aziendali, quindi, si devono dotare per tempo (entro il 15 agosto 2020) degli strumenti predittivi in grado di cogliere quei segnali. Si parla quindi di software più o meno sofisticati, che possono arrivare a prevedere il default delle imprese con l’utilizzo di intelligenza artificiale e modelli di machine learning.
Proprio di questi argomenti tratta anche uno degli ultimi Temi di Discussione di Banca d’Italia Previsione del default delle imprese con modelli machine learning. Il seminario proposto accompagnerà i partecipanti in un viaggio nel futuro che è già presente, ma che non è facilmente comprensibile a chi non ha basi di ingnegneria informatica e computer science, pur avendo invece una solida cultura di finanza d’impresa
Programma
Ore 10, 00 – Registrazione dei partecipanti e welcome coffee
Ore 10, 20 – Apertura dei lavori
Stefania Peveraro, direttore responsabile di BeBeez
Ore 10,30 – Che cosa vuol dire valutare e monitorare i rischi aziendali a tutto tondo,
utilizzando degli algoritmi? Cosa dice il documento di Banca d’Italia?
Perché queste tecnologie possono aiutare banche e investitori a prevedere le crisi aziendali?
Valeria Lazzaroli, chief risk officer di ARISK
Ore 11,00 – Come è possibile valutare il rischio di credito di un’azienda
o di un portafoglio in tempo quasi reale? Ecco come funziona un mercato secondario dei crediti fiscali in bonis,
dei crediti deteriorati e dei loro derivati. A guidare tutto è un algoritmo
Bruno Lorenzelli, founder e ceo di TXC Markets
Ore 11,30 – Big data, ecco come una sintesi di dati reperibili su social network, blog, piattaforme di ecommerce
e app di geolocalizzazione può davvero fare la differenza rispetto all’analisi finanziaria tradizionale
condotta sui dati di bilancio e le centrali rischi
Fabrizio Milano D’Aragona, founder e ceo di Finscience (gruppo Datrix)
Ore 12,00 – Come banche e investitori possono gestire portafogli Utp corporate fatti di piccole, ma numerose posizioni?
Dove e come machine learning e intelligenza artificiale possono entrare in processi di ristrutturazione
che sinora hanno visto soltanto un approccio deal-by-deal?
Paolo Rinaldi, senior partner Studio Rinaldi
Ore 12,30 – Il ruolo della tecnologia nei processi di valutazione del rischio. L’analisi di alcuni casi reali.
La tecnologia consente di calcolare in tempo reale il profilo di rischio di un portafoglio di imprese
utilizzando contemporaneamente diversi sistemi di valutazione: indicatori dei sistemi di allerta (Codice della Crisi e AQR),
Score, modelli di rating, etc. Per prevenire la crisi aziendali e correre ai ripari per tempo bisogna andare oltre.
Alessandro Fischetti, ceo e cofounder di Leanus
Ore 13,00 – Q&A e fine dei lavori
Segue light lunch
Quota di partecipazione 400 euro +Iva 22% a partecipante comprensiva del materiale didattico in formato elettronico.
Sconto del 10% per gli abbonati ai servizi Premium di BeBeez
Sconto del 10% per gli associati Assofintech
Sconto del 10% per i servizi Premium di BeBeez, dedicato ai partecipanti al seminario
Questo convegno è finanziabile attraverso i vouchers del Fondo Banche e Assicurazioni