Data Driven per le funzioni aziendali di controllo


Dall'analisi dei dati alle informazioni

Tipologia
Corsi interaziendali
Temi
Risk Management, Compliance, Internal Audit
In sintesi

Le competenze necessarie alle funzioni aziendali di controllo per estrarre valore dai dati e utilizzarli a supporto di decisioni strategiche e operative. Il primo modulo fornisce le conoscenze di base per orientarsi nella banca data driven e le competenze per strutturare un processo di data management specifico. Il secondo modulo è focalizzato operativamente sulle competenze per definire gli algoritmi di calcolo e analisi dei dati utili all'operatività delle FAC (classificazioni, previsioni, simulazioni, campionamenti, valutazioni, indicatori di significatività).

2 moduli, fruibili anche singolarmente

Target

Responsabili e specialisti dell'area compliance,antiriciclaggio,risk management, internal audit

Data
Dal 28 settembre 2021
Sede

Aula virtuale, attraverso piattaforma dedicata, con possibilità di interazione real time con i docenti



Richiedi informazioni
Primo modulo
Introduzione al data management per le funzioni aziendali di controllo
28/09/2021
29/09/2021
Secondo modulo
Le conoscenze statistico-matematiche applicate alle esigenze delle FAC
12/10/2021
13/10/2021

Modulo 1 - L’approccio “data driven” per le funzioni aziendali di controllo

Perché le FAC hanno bisogno un approccio Data driven al processo loro processo di gestione dei rischi?

Principi di Data driven banking

  • Perché dato = valore?
  • Decidere nella complessità attraverso i dati
  • Casi applicativi di Data driven banking tra IA, machine learning, RPA

I basic della data science per le FAC

  • Il glossario della banca data driven
  • Il concetto di «Dato»
  • Tipologie di dati
  • La distinzione tra dati qualitativi e dati quantitativi
  • La nozione di big data e di small data
  • Il concetto di «Grandezza»

Come scegliere i dati e dove trovarli

  • I modelli organizzativi della banca data driven
  • L’ownership del dato
  • Il concetto di «Qualità» del dato
  • La nozione di data journey
  • La definizione del perimetro informativo e il perimetro delle fonti

Il processo di Data Science per le FAC

  • Definizione degli obiettivi
  • Individuazione e selezione dei dati necessari
  • Analisi esplorativa dei dati e pre-processing
  • Costruzione modelli di analisi
  • Validazione dei modelli e analisi di robustezza
  • Interpretazione dei risultati e loro implementazione nei processi aziendali

La realizzazione di un progetto Data driven

  • Gli obiettivi nel breve e lungo termine
  • Le figure necessarie al team di progetto: ruoli e responsabilità
  • Gli step progettuali
  • La costruzione della data architecture e della data dictionary

Modulo 2  - Le conoscenze statistico-matematiche applicate alle esigenze delle funzioni di controllo

Come usare i dati

  • Il processo di standardizzazione dei dati
  • La costruzione di un data-base per l’analisi statistica dei dati
  • L’uso del foglio elettronico per l’analisi delle statistica

LE COMPETENZE MATEMATICO – STATISTICHE: I MUST-HAVE PER LE FUNZIONI DI CONTROLLO

Elementi di base di statistica descrittiva

  • Costruzione di una tabella di frequenze
  • Frequenze assolute, relative e cumulate
  • Medie algebriche e le medie di posizione
  • Misure di dispersione: scostamento medio, varianza e deviazione standard
  • Interdipendenza
  • Regressione

Distribuzioni di probabilità

  • Rappresentazione grafica di una tabella di frequenze
  • La Distribuzione Normale
  • Funzioni di Excel per il calcolo dei livelli di densità delle distribuzioni di probabilità

I DATI A USO DELLE FAC: LE COMPETENZE IN AZIONE

HANDS-ON - Definire gli algoritmi di calcolo e le analisi dei dati utili alle FAC:

  • classificazioni
  • previsioni
  • simulazioni
  • campionamenti
  • valutazioni

Definizione di indicatori di significatività (KRI, KPI, …)

Elisa Isacco
e.isacco@abiservizi.it
06.6767.517