AI KNOWLEDGE HUB - AI Compliance


Tipologia
Corsi interaziendali
Temi
Innovazione e Fintech, Data Driven Banking
In sintesi

Una nuova architettura formativa per fornire le conoscenze sui principali aspetti riguardanti i dati e l’intelligenza artificiale e accompagnare le banche in modo consapevole nella nuova Data e AI Driven Banking. 

L’offerta è organizzata in quattro aree per rispondere a esigenze formative differenti per obiettivi e destinatari:

  1. Conoscere - Per chi vuole conoscere e orientarsi con i dati e l’AI in banca
  2. Introdurre - Per chi deve implementare le intelligenze artificiali in banca
  3. Controllare - Per chi deve controllare l’AI in banca
  4. Sperimentare - Per chi vuole usare al meglio l’AI generativa
Target

Figure professionali delle funzioni di indirizzo e coordinamento che desiderano acquisire una visione integrata e inter-funzionale del processo di introduzione e gestione dei Sistemi di AI, Responsabili di unità organizzative, Responsabili centrali.

Obiettivi

I corsi forniscono al partecipante il set di conoscenze utili a:

  • Fornire le basi per comprendere e sfruttare il mondo dell’AI in banca
  • Introdurre e individuare i fattori abilitanti in termini economici, organizzativi sociali e normativi per introdurre l’AI e creare il framework di governo
  • Valutare quali tecnologie utilizzare ai fini della soluzione del proprio “business case” nonché la sostenibilità economica dei progetti
  • Comprendere in maniera operativa i principi e le tecniche di AI
  • Comprendere le potenzialità dell’AI Generativa attraverso esempi pratici e utilizzo degli stessi
Sede

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



Richiedi informazioni

Grazie a un approccio pratico, un apprendimento basato sul “fare”, si persegue l’obiettivo di trasferire strumenti e soluzioni pratico-operative attraverso casi studio e momenti di hands-on. Una formula che, attraverso una contaminazione costante tra contenuti ed esperienza, attiva un apprendimento più solido e lo sviluppo di casi immediatamente implementabili nel proprio contesto professionale così da generare, valore aggiunto per i partecipanti e i loro interlocutori.

Aula virtuale • 26 e 27 novembre AI COMPLIANCE 

COMPLIANCE DATA DRIVEN

L’approccio data driven per la compliance nel processo di gestione dei rischi?  

  • Analisi dei dati a supporto del processo di gestione del rischio
  • Modelli di previsione e processo decisionale nella complessità
  • Gli obiettivi di Data management per la Compliance 

Use case applicativi

  • Definire gli algoritmi di calcolo e le analisi dei dati utili alle Classificazioni, Previsioni, Indicatori di significatività (KRI, KPI), Valutazioni
  • Product Governance - Controlli e Reporting - Trasparenza e Usura - Anti Financial Crime - Digital Platform

COMPLIANCE 4 AI

Il nuovo framework regolamentare dell’ AI   

  • AI Act: i 5 capisaldi
  • L’approccio basato sul rischio: misurare e gestire i rischi secondo l’AI Act
  • Responsible by design: il ruolo della compliance 

Cosa è un algoritmo

  • Dall’ algoritmo all’ algoritmo conforme
  • I bias, le allucinazioni, gli stereotipi
  • Come monitorare la conformità di un algoritmo
  • Chi controlla l’algoritmo? Il ruolo della funzione compliance e la relazione con le altre funzioni di controllo  Controllare e monitorare l’AI generativa

AI 4 COMPLIANCE

Il ruolo dell’intelligenza artificiale nella gestione dei rischi, le applicazioni di AI per la funzione compliance   

  • Le applicazione dell’AI  per la compliance
  • Il reg tech 

Gli strumenti di Gen AI utili per la funzione compliance

  • Perché serve conoscere il prompt engineering e come strutturare un prompt efficace
  • I prompt utili alla funzione compliance
  • Analizzare dati con i LLM
  • L’analisi di documenti strutturati: riassumere, suddividere ed etichettare documenti testuali
  • La creazione di documenti

Elisa Isacco
[email protected]
06.6767.517