ID:
000118RB
Durata (ore):
30
CFU:
3
SSD:
GEOMETRIA
Sede:
PESCARA
Url:
ECONOMICS AND FINANCE/ECONOMIA E FINANZA Anno: 2
Anno:
2026
Course Catalogue:
Dati Generali
Periodo di attività
Secondo Semestre (12/02/2027 - 12/05/2027)
Syllabus
Obiettivi Formativi
Il corso è volto a fornire conoscenze e competenze di base sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale in ambito finanziario, con particolare attenzione alla capacità di comprendere, applicare e valutare criticamente strumenti di IA per l’analisi di dati e documenti finanziari.
In particolare, tale obiettivo è correlato ai seguenti risultati di apprendimento.
Conoscenza e comprensione – l’insegnamento intende fornire conoscenze riferite ai principali usi dell’intelligenza artificiale in finanza. Lo studente dovrà comprendere le caratteristiche dei dati finanziari, la distinzione tra problemi di previsione, classificazione, individuazione di anomalie e analisi documentale, nonché i limiti dei modelli applicati a dati rumorosi, instabili e dipendenti dal tempo. Lo studente dovrà inoltre comprendere l’utilizzo dei modelli linguistici di grandi dimensioni per l’analisi, la sintesi e il confronto di documenti finanziari.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione – l’insegnamento intende favorire lo sviluppo della capacità di applicare strumenti di IA a semplici problemi finanziari. Tale risultato si persegue attraverso esempi guidati, esercitazioni e attività applicative. Lo studente dovrà essere in grado di descrivere un possibile caso d’uso dell’IA in finanza, interpretare i risultati di un semplice modello predittivo o classificativo, valutare errori e limiti di un modello, riconoscere rischi di overfitting o data leakage, utilizzare strumenti di IA generativa per analizzare documenti finanziari e presentare i risultati in forma chiara e coerente con il problema considerato.
Autonomia di giudizio – il corso intende sviluppare la capacità di valutare criticamente l’uso dell’intelligenza artificiale in ambito finanziario, con particolare riferimento alla qualità dei dati, all’affidabilità dei risultati, alla distinzione tra correlazione e interpretazione, al rischio di conclusioni fuorvianti e alla necessità di verifica umana.
Abilità comunicative – lo studente dovrà acquisire la capacità di descrivere con linguaggio appropriato i principali concetti dell’IA applicata alla finanza, illustrando in modo chiaro il problema affrontato, gli strumenti utilizzati, i risultati ottenuti e i loro limiti.
Capacità di apprendimento – il corso intende fornire le basi per approfondire autonomamente l’utilizzo dell’intelligenza artificiale in ambito finanziario, anche attraverso la consultazione di materiali tecnici, documentazione software, articoli e risorse relative ad applicazioni finanziarie dell’IA.
Prerequisiti
Per agevolare la frequenza e l’apprendimento dei contenuti del corso è opportuno possedere conoscenze di base sui concetti generali dell’intelligenza artificiale, del machine learning e dell’intelligenza artificiale generativa.
Sono inoltre utili conoscenze elementari di statistica descrittiva, probabilità di base, uso di fogli di calcolo e gestione di file, tabelle e documenti.
Non sono richieste competenze avanzate di programmazione. Le eventuali attività applicative saranno svolte in forma guidata, anche mediante l’utilizzo di notebook, esempi predisposti dal docente e strumenti di programmazione assistita da modelli linguistici.
Metodi didattici
Lezioni frontali.
Esercitazioni guidate.
Presentazione e discussione di esempi applicativi relativi all’uso dell’intelligenza artificiale in ambito finanziario.
Attività pratiche assistite, finalizzate all’analisi di dati o documenti finanziari e alla valutazione critica dei risultati prodotti da semplici modelli o strumenti di IA generativa.
Verifica Apprendimento
Conoscenza e comprensione – l’efficacia formativa dell’insegnamento è verificata attraverso una prova orale individuale e/o la discussione di un elaborato applicativo, secondo le indicazioni fornite dal docente all’inizio del corso. La prova orale consiste in domande riferite ai principali argomenti del programma, con l’obiettivo di accertare la conoscenza dei concetti fondamentali dell’intelligenza artificiale applicata alla finanza e la capacità dello studente di esporli in modo chiaro e corretto.
L’eventuale elaborato applicativo consiste nella discussione di un semplice caso d’uso di intelligenza artificiale in ambito finanziario, sviluppato individualmente o in gruppo secondo modalità indicate dal docente. L’elaborato potrà riguardare, ad esempio, l’analisi guidata di dati finanziari, la classificazione di profili di rischio, l’individuazione di anomalie, l’analisi di notizie o documenti finanziari, la sintesi di un bilancio o di una relazione annuale mediante strumenti di IA generativa, oppure la progettazione di un semplice workflow di analisi assistito da LLM.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione – durante la prova d’esame il docente verifica inoltre la capacità dello studente di applicare le conoscenze acquisite all’analisi di semplici problemi finanziari. In particolare, potranno essere richieste la descrizione di un possibile caso d’uso, l’interpretazione dei risultati prodotti da un modello o da uno strumento di IA, la discussione di errori, bias, overfitting o data leakage, la formulazione di prompt per l’analisi di documenti finanziari, o la presentazione critica di un semplice workflow applicativo.
La valutazione dell’esame è espressa in trentesimi e tiene conto della chiarezza espositiva, della comprensione dei concetti fondamentali, della capacità di applicare gli strumenti studiati a casi semplici, della capacità di valutare criticamente risultati e limiti dei sistemi di IA in ambito finanziario, e dell’eventuale qualità dell’elaborato applicativo.
Gli studenti e le studentesse con disabilità, DSA o altri bisogni educativi speciali possono usufruire di un trattamento individualizzato in sede di esame, nel rispetto della normativa e di quanto previsto nella Carta dei Servizi di Ateneo (https://www.unich.it/sites/default/files/2024-02/carta_dei_servizi_0.pdf), previa intesa con il docente della materia. Per richiedere le misure compensative e dispensative è necessario afferire al Servizio CON_TE_STO seguendo la procedura indicata nella Carta dei Servizi.
Si invitano gli studenti e le studentesse a prendere contatti con la/il docente durante lo svolgimento delle lezioni, o comunque con largo anticipo rispetto alla data dell’appello, per conoscere le modalità di esame e le misure che sono accettate.
Per essere orientati e indirizzati ai diversi servizi offerti dall’Ateneo è possibile contattare il Docente Referente del Dipartimento, Prof. Domenico Raucci..
L’eventuale elaborato applicativo consiste nella discussione di un semplice caso d’uso di intelligenza artificiale in ambito finanziario, sviluppato individualmente o in gruppo secondo modalità indicate dal docente. L’elaborato potrà riguardare, ad esempio, l’analisi guidata di dati finanziari, la classificazione di profili di rischio, l’individuazione di anomalie, l’analisi di notizie o documenti finanziari, la sintesi di un bilancio o di una relazione annuale mediante strumenti di IA generativa, oppure la progettazione di un semplice workflow di analisi assistito da LLM.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione – durante la prova d’esame il docente verifica inoltre la capacità dello studente di applicare le conoscenze acquisite all’analisi di semplici problemi finanziari. In particolare, potranno essere richieste la descrizione di un possibile caso d’uso, l’interpretazione dei risultati prodotti da un modello o da uno strumento di IA, la discussione di errori, bias, overfitting o data leakage, la formulazione di prompt per l’analisi di documenti finanziari, o la presentazione critica di un semplice workflow applicativo.
La valutazione dell’esame è espressa in trentesimi e tiene conto della chiarezza espositiva, della comprensione dei concetti fondamentali, della capacità di applicare gli strumenti studiati a casi semplici, della capacità di valutare criticamente risultati e limiti dei sistemi di IA in ambito finanziario, e dell’eventuale qualità dell’elaborato applicativo.
Gli studenti e le studentesse con disabilità, DSA o altri bisogni educativi speciali possono usufruire di un trattamento individualizzato in sede di esame, nel rispetto della normativa e di quanto previsto nella Carta dei Servizi di Ateneo (https://www.unich.it/sites/default/files/2024-02/carta_dei_servizi_0.pdf), previa intesa con il docente della materia. Per richiedere le misure compensative e dispensative è necessario afferire al Servizio CON_TE_STO seguendo la procedura indicata nella Carta dei Servizi.
Si invitano gli studenti e le studentesse a prendere contatti con la/il docente durante lo svolgimento delle lezioni, o comunque con largo anticipo rispetto alla data dell’appello, per conoscere le modalità di esame e le misure che sono accettate.
Per essere orientati e indirizzati ai diversi servizi offerti dall’Ateneo è possibile contattare il Docente Referente del Dipartimento, Prof. Domenico Raucci..
Testi
Il materiale di riferimento principale è costituito da dispense, slide, esempi guidati, notebook e documentazione tecnica resi disponibili o indicati dal docente durante il corso.
Durante lo svolgimento dell’insegnamento potranno essere segnalati articoli, risorse online, capitoli selezionati di testi introduttivi e documentazione ufficiale relativi agli strumenti di intelligenza artificiale, machine learning, analisi di dati finanziari, intelligenza artificiale generativa e programmazione assistita utilizzati nelle lezioni e nelle attività applicative.
Lo studio integrale di manuali specifici non è richiesto; le parti effettivamente oggetto di studio saranno indicate dal docente.
Contenuti
Il corso di Intelligenza artificiale per la finanza approfondisce l’utilizzo degli strumenti di intelligenza artificiale in ambito finanziario, con particolare attenzione all’analisi di dati, documenti e problemi tipici dei contesti economico-finanziari.
Il corso si pone in continuità con l’insegnamento di Intelligenza artificiale e ne sviluppa alcune applicazioni specifiche alla finanza. In particolare, vengono presi in esame: le principali applicazioni dell’IA in ambito finanziario; le caratteristiche dei dati finanziari; l’utilizzo di semplici modelli predittivi e classificativi; la valutazione dei risultati; i problemi di overfitting, data leakage e instabilità dei dati; l’uso dei modelli linguistici di grandi dimensioni per l’analisi di testi, report, bilanci, notizie e documenti finanziari.
Particolare attenzione è dedicata all’uso consapevole degli strumenti di IA come supporto all’analisi e alla preparazione delle decisioni, senza confondere la previsione automatica con la spiegazione dei fenomeni finanziari o con la decisione finale. Il corso propone esempi e attività applicative riferite, tra gli altri, a problemi di classificazione del rischio, analisi di anomalie, sintesi di documenti finanziari e valutazione critica dei risultati prodotti da sistemi di IA.
Lingua Insegnamento
Italiano
Altre informazioni
E-mail: maurizio.parton@unich.it.
WhatsApp o Telegram: 349-5323-199.
Corsi
Corsi
ECONOMICS AND FINANCE
Laurea Magistrale
2 anni
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Persone
Persone
Docenti di ruolo di Ia fascia
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