AIAF CRA AIAF-CRA Center of Research on Algorythms AIAF non poteva non focalizzare il proprio interesse strategico ed “intelligenza collettiva” verso le frontiere delle innumerevoli applicazioni quantitative a tutte le attività dove l’intervento degli analisti “risk based” ha maggiore valore ed impatto. Nel 2022 ha preso avvio questa iniziativa per noi strategica, finalizzata a partecipare a pieno diritto al dibattito, alla ricerca ed alle iniziative di partecipazione istituzionale e di “advocacy” nel campo della ricerca applicata sugli impieghi di algoritmi, applicazioni e processi di AI e “machine learning” nell’analisi finanziaria “risk based”. Missione e obiettivi Con il progetto del nuovo CENTRO PER LA RICERCA SUGLI ALGORITMI - CRA AIAF vuole contribuire a fornire alla comunità finanziaria strumenti di analisi e di decisione in campi di applicazione finanziaria dove le diverse velocità relative delle tecnologie e delle decisioni possono genere sia opportunità di cambiamento strutturali sia nuovi rischi. II CRA vuole contribuire alla divulgazione, catalogazione ed educazione scientifica che riguardi i campi e le applicazioni in cui l’Analisi Finanziaria (così come la conosciamo per gli oltre 5 decenni di attività di AIAF) e le nuove metodiche e applicazioni di AI, ML e DML si incontrano sul campo dei servizi bancari, finanziari, assicurativi e analitici a supporto delle financial institution, dei corporate e della P.A. Uno degli obiettivi fondanti del CRA è la ricerca di un linguaggio comune tra esattezza scientifica e indeterminatezza operativa condiviso da una comunità più ampia di analisti finanziari: AIAF ha nel suo DNA la volontà e la capacità di contribuire a congiungere produzione scientifica con applicazioni operative e tecnologiche del mondo finanziario e corporate, privato e pubblico. Spesso assistiamo alla mancanza di relazioni virtuose e sistemiche tra la ricerca, le imprese e le istituzioni a causa della mancanza di un linguaggio realmente condiviso: il nuovo Centro di Ricerca si occupa di AI, Machine Learning e Deep Learning là dove l’analisi finanziaria entra in gioco direttamente o indirettamente. Organizzazione Comitato scientifico Umberto Cherubini Renzo Avesani Giovanni Della Lunga Antonio Foglia Davide Grignani Cesare Reina Pietro Rossi Collaboratori esterni Laura Battaglia Monthly Monitor + Carica altri documenti Review Paper Rischio Algoritmico: Rassegna e Positioning + Carica altri documenti Evento di presentazione Review Paper Riservato ai soci Review paper rischio algoritmico rassegna e positioning 12 Aprile 2023 - 1:51:00 ×