Intelligenza Artificiale Applicata alla Finanza: Teoria, Strumenti e Pratica

●    Competenze tecniche di base: familiarità con Excel, strumenti digitali e principi matematici di base.

●    Conoscenze finanziarie: nozioni fondamentali di finanza, economia e mercati finanziari.

●    Competenze opzionali utili: conoscenza base di linguaggi di programmazione (Python), machine learning e statistica (non obbligatorie ma consigliate per il modulo pratico).

Competenze in Entrata

1. Comprensione delle nozioni base di finanza e mercati finanziari.
2. Conoscenza teorica di base di concetti tecnologici come machine learning e algoritmi (opzionale ma utile).
3. Capacità di analisi e interpretazione di dati numerici.
4. Minima esperienza con strumenti digitali e software (Excel, PowerPoint, etc.).

1. Fornire una comprensione approfondita delle fondamenta teoriche e dei principi dell’intelligenza artificiale (AI) nel settore finanziario.
2. Esplorare le applicazioni pratiche e le implicazioni strategiche dell’AI nei processi finanziari.
3. Presentare gli strumenti più utilizzati per sviluppare soluzioni di AI nel settore finance.
4. Offrire competenze pratiche sull’utilizzo di modelli di linguaggio come ChatGPT per attività di analisi finanziaria, ottimizzazione dei processi e supporto decisionale.
5. Stimolare l’analisi critica su aspetti etici, legali e di governance legati all’uso dell’AI in finanza.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

1. Comprendere le basi teoriche dell’AI e le sue applicazioni principali nel settore finanziario.
2. Identificare opportunità e rischi derivanti dall’utilizzo di tecnologie AI nei mercati finanziari.
3. Usare strumenti specifici per l’analisi dei dati e lo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale.
4. Sviluppare e applicare modelli di linguaggio AI (come ChatGPT) per casi pratici di uso in finanza.
5. Valutare criticamente gli aspetti etici e regolamentari dell’uso dell’AI nel finance.

Competenze in Uscita (continua)

1. Capacità di integrare tecnologie AI nei processi aziendali per ottimizzare decisioni finanziarie e processi operativi.
2. Competenze operative per l’utilizzo di strumenti come ChatGPT e altri strumenti AI per analisi finanziaria, gestione dei dati e automazione dei processi.
3. Consapevolezza critica degli impatti etici e legali legati all’uso dell’AI nel settore finanziario.
4. Abilità pratiche nello sviluppo e adattamento di modelli AI per esigenze specifiche, con particolare attenzione alla creazione di flussi di lavoro automatizzati e reportistica avanzata.

Parte 1: Fondamenti Teorici e Introduzione all’AI nel Finance

1.Introduzione all’Intelligenza Artificiale (AI)

○       Storia e sviluppo dell’AI.

○       Definizioni e concetti chiave: machine learning, deep learning, NLP (Natural Language Processing).

2.Il Ruolo dell’AI nel Settore Finance

○       Panoramica delle applicazioni (gestione del rischio, analisi del credito, trading algoritmico, fraud detection).

○       Benefici e limitazioni.

○       Concetti di base sull’elaborazione e analisi dei dati finanziari.

3.Etica e Regolamentazione nell’AI Finanziaria

○       Aspetti legali e compliance.

○       Bias e trasparenza negli algoritmi.

Parte 2: Strumenti e Tecnologie AI per il Finance

4.Strumenti e Librerie Open Source per AI

○       Introduzione a Python per l’AI: librerie fondamentali (Pandas, NumPy, Scikit-learn).

○       Software e piattaforme AI nel settore finanziario.

5.Modelli di Linguaggio e NLP Applicati al Finance

○       Modelli pre-addestrati come ChatGPT.

○       Analisi del sentiment e automazione dei report.

6.Integrazione di Big Data e AI nei Sistemi Finanziari

○       Raccolta e trattamento dei dati finanziari in tempo reale.

○       Case study: analisi predittiva di mercato.

Parte 3: Laboratorio Pratico con ChatGPT e Applicazioni Specifiche

7.Introduzione a ChatGPT e Modelli di Linguaggio

○       Funzionamento interno di ChatGPT.

○       Prompt engineering per il finance: come progettare richieste efficaci.

8.Applicazioni di ChatGPT nella Finanza Operativa

○       Creazione di report finanziari automatizzati.

○       Supporto per analisi di mercato e previsioni finanziarie.

9.Esercizi Pratici: Creare Modelli di Linguaggio Personalizzati

○       Implementazione di modelli per rispondere a query aziendali complesse.

○       Simulazioni di scenari reali (es. gestione del rischio, calcolo ROI).

10.Automazione dei Processi Finanziari

○       Flussi di lavoro automatizzati usando ChatGPT e altri strumenti.

○       Case study: automazione della valutazione del credito.

Parte 4: Progetto Finale

11.Sviluppare una Soluzione AI per il Finance

○       I partecipanti lavorano in team per progettare una soluzione AI a un problema finanziario reale (es. ottimizzazione di un portafoglio, previsione di mercato).

Corso erogato in collaborazione con Libreidee.