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AI per l’elaborazione Intelligente dei Dati Finance e Business

Un’occasione per capire come rendere i dati davvero intelligenti e al servizio delle decisioni!

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AI per l’elaborazione Intelligente dei Dati Finance e Business
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,,AI per l’elaborazione Intelligente dei Dati Finance e Business,,

🗓️ martedì 15 aprile 2025
🕐 Ore 11.00

Caso di successo:

Dati e AI al servizio del Finance: come anticipare il rischio e migliorare l’efficienza operativa.

In un contesto economico in continua evoluzione, la capacità di trasformare i dati in insight strategici è un vantaggio competitivo decisivo per la funzione Finance.

Il webinar, promosso da Bios Management in collaborazione con ANDAF Lazio e Toyota Financial Services, approfondisce il ruolo dell’Intelligenza Artificiale come leva per ottimizzare i processi direzionali e anticipare i rischi finanziari.

Dall’analisi dei trend di trasformazione digitale alla presentazione di un caso concreto – l’adozione di modelli di machine learning per la gestione predittiva del rischio nei pagamenti – l’incontro offre spunti pratici e visione strategica per CFO e professionisti del mondo Finance.

,,Agenda,,

17.00 | ,,Intro – A cura di ANDAF Lazio,,
  • Scenario attuale nel mondo Finance
  • Sfide e trend della trasformazione digitale
  • Perché oggi l’AI è centrale nella gestione dei dati e dei processi

17.15 | ,,Intervento Bios – Il ruolo dell’AI nei processi direzionali,,
   AI nei processi direzionali: dall’intuizione alla concretezza
  • Cosa significa implementare soluzioni di AI nel Finance (es. previsionali, risk, performance management)
  • Le aree tipiche di applicazione nei processi direzionali (forecast, cash flow, credit risk, planning)
  • Come si costruisce un progetto efficace (team misti, tecnologie, dati, change management)
  • Focus sul valore: insight predittivi, supporto decisionale, efficienza operativa

17.30 | ,,Caso di Successo - Toyota Financial Services,,
   AI nei processi direzionali: dall’intuizione alla concretezza
  • Problema affrontato: Gestione del rischio nei pagamenti delle rate auto
  • Approccio: Utilizzo di modelli di machine learning per anticipare la delinquency (calcolo predittivo della probabilità di mancato pagamento)
  • Benefici: Ottimizzazione della gestione della collection e miglioramento delle performance

17.50 | ,,Q&A e conclusioni,,

Un’occasione per capire come rendere i dati davvero intelligenti e al servizio delle decisioni!

,,Rivedi Webinar,,