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Il rischio operativo: l'utilizzo delle reti neurali per la previsione del rischio di frode

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Anteprima della tesi: Il rischio operativo: l'utilizzo delle reti neurali per la previsione del rischio di frode, Pagina 5
1 Il rischio operativo
Il rischio operativo è una componente intrinseca di ogni attività d'impresa (sia 
industriale che di servizi) ed il settore bancario e finanziario non ne è affatto immune.
Negli ultimi anni il rischio operativo ha iniziato ad assumere una rilevanza 
progressivamente crescente  anche nell’ambito dell’industria bancaria e finanziaria. 
Numerosi eventi hanno messo in luce quanto questo tipo di rischio possa generare 
ingenti perdite, anche a banche di livello e dimensione notevoli. 
Da uno studio della Federeal Reserve Bank of Boston
1
 è emerso che tra il 1992 e 
il 2002, a causa del rischio operativo le istituzioni finanziarie hanno sofferto più di 100 
perdite superiori  a 100 milioni di dollari.
Pricewaterhouse Coopers ha rilevato che le istituzioni finanziarie hanno perso più 
di 7.000 milioni di dollari nel 1998 imputabili a rischi operativi e che le più grandi 
istituzioni hanno registrato perdite operative per un ammontare di 100 milioni di 
dollari in un anno.
2
Ricerche condotte dall'Operational Risk Inc., società di consulenza sul rischio 
operativo, hanno indicato che dal 1980 le istituzioni finanziarie hanno perso più di 
200.000 milioni di dollari a causa di rischi operativi.
3
Le cause di tale crescita possono essere ricondotte principalmente a: 
• l’aumento dei volumi di attività; 
• ingenti investimenti tecnologici in sistemi informativi e gestionali. Investimenti 
che rendono le banche particolarmente esposte a fallimenti di tali sistemi e ad 
errori umani connessi al loro utilizzo; 
• crescita del commercio elettronico, fenomeno che rende le banche esposte a 
rischi di frodi interne, esterne e a problemi di sicurezza dei sistemi; 
• l’incremento di operazioni di fusione ed acquisizione nel settore finanziario, 
che comporta problemi e rischi rilevanti connessi all’integrazione dei sistemi 
informativi;
1 Fountnouvelle et al. (2003).
2 Smithson (2000)
3 Cosma (2008)
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Informazioni tesi

  Autore: Alfredo Ficcadenti
  Tipo: Laurea II ciclo (magistrale o specialistica)
  Anno: 2011-12
  Università: Università degli Studi Roma Tre
  Facoltà: Economia
  Corso: Finanza
  Relatore: Alessandra Carleo
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 127

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Parole chiave

neural network
reti neurali
risk management
frodi
operational risk
rischio operativo
rischio di frode
frodi bancarie
forecasting

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