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La gestione tecnologica nel settore bancario: il ruolo dell'intelligenza artificiale nel caso JP Morgan's

Informazioni tesi

  Autore: Giovanni Sipala
  Tipo: Laurea II ciclo (magistrale o specialistica)
  Anno: 2019-20
  Università: Università degli Studi di Catania
  Facoltà: Economia
  Corso: Finanza
  Relatore: Melita Nicotra
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 99

Lo studio ha lo scopo di studiare le nuove evoluzioni nella gestione dei processi di business nel settore delle istituzioni bancarie. L'uso di tecniche avanzate di analisi dei dati, di business intelligence e di intelligenza artificiale sta permettendo al settore di crescere in modo estremamente dinamico e, proprio perché attualmente agli albori nella sua fase di concettualizzazione ed implementazione, esso riserva ancora un potenziale enorme in termini di creazione di valore aggiunto per gli attori nel mercato. Tecniche di deep e machine learning consentono, tra le innumerevoli attività predittive, anche la ricognizione dei contratti, il riconoscimento e l'interpretazione automatica dei loro contenuti, e la loro validazione, mediante tecniche di analisi semantica (natural language processing) o di computer vision. L'elaborato intende analizzare gli aspetti business-related e technology-related relativi all'uso dell'intelligenza artificiale nei processi di business bancario, comprendere come questi modifichino gli assetti dei modelli di business implementati fino ad ora, e comprendere infine quale sia la scala o portata economica di eventuali benefici scaturenti da queste nuove tecniche e dalla loro applicazione. Per fare ciò, lo studio si servirà di elementi empirici dati dalla raccolta di informazioni finanziarie e non relative al caso studio JP Morgan's, una tra le più grandi istituzioni finanziarie su scala globale. I dati finanziari saranno raccolti mediante gli ultimi bilanci integrati pubblicati dal gruppo bancario, mentre quelli non finanziari e relativi alle applicazioni specifiche dell'intelligenza artificiale saranno raccolti mediante gli articoli pubblicamente disponibili online a riguardo.

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  Tipo: Laurea II ciclo (magistrale o specialistica)
  Anno: 2019-20
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  Corso: Finanza
  Relatore: Melita Nicotra
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 99

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3 Abstract Lo studio ha lo scopo di studiare le nuove evoluzioni nella gestione dei processi di business nel settore delle istituzioni bancarie. L’uso di tecniche avanzate di analisi dei dati, di business intelligence e di intelligenza artificiale sta permettendo al settore di crescere in modo estremamente dinamico e, proprio perché attualmente agli albori nella sua fase di concettualizzazione ed implementazione, esso riserva ancora un potenziale enorme in termini di creazione di valore aggiunto per gli attori nel mercato. Tecniche di deep e machine learning consentono, tra le innumerevoli attività predittive, anche la ricognizione dei contratti, il riconoscimento e l’interpretazione automatica dei loro contenuti, e la loro validazione, mediante tecniche di analisi semantica (natural language processing) o di computer vision. L’elaborato intende analizzare gli aspetti business-related e technology-related relativi all’uso dell’intelligenza artificiale nei processi di business bancario, comprendere come questi modifichino gli assetti dei modelli di business implementati fino ad ora, e comprendere infine quale sia la scala o portata economica di eventuali benefici scaturenti da queste nuove tecniche e dalla loro applicazione. Per fare ciò, lo studio si servirà di elementi empirici dati dalla raccolta di informazioni finanziarie e non relative al caso studio JP Morgan’s, una tra le più grandi istituzioni finanziarie su scala globale. I dati finanziari saranno raccolti mediante gli ultimi bilanci integrati pubblicati dal gruppo bancario, mentre quelli non finanziari e relativi alle applicazioni specifiche dell’intelligenza artificiale saranno raccolti mediante gli articoli pubblicamente disponibili online a riguardo.

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Parole chiave

finanza
intelligenza artificiale
settore bancario
machine learning
value proposition
artificial neural network
big data
deep learning
jp morgan's

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