3 ottobre – 14 novembre 2025 | 7 moduli | Online + workshop

L’intelligenza artificiale sta trasformando il settore del credito. Ma non basta sapere cos’è. Serve capire come funziona, come si applica, come si governa. CREDIT AI è il corso che ti porta dentro l’AI con un linguaggio comprensibile, casi reali, esercitazioni pratiche e strumenti che puoi usare già domani nel tuo lavoro.

Dalla valutazione del merito creditizio alla prevenzione delle frodi, dalla personalizzazione dei prestiti ai chatbot per il recupero, imparerai cosa possono davvero fare l’AI generativa, gli LLM e gli agenti intelligenti nel credito. E come usarli in modo responsabile, efficace e integrato nei processi aziendali.

È un corso per professionisti del credito, del rischio, dell’innovazione che vogliono capire, decidere, progettare e guidare il cambiamento.

Tutte le lezioni si svolgeranno in aula virtuale, con collegamento da remoto per i partecipanti. Sarà possibile interagire con i docenti che saranno collegati in live streaming. L’orario di tutte le lezioni è dalle 12.00 alle 13.30.

📅 Format

7 moduli da 90 minuti, in diretta online

Docenti: esperti AI + docenti, manager di banche, fintech e credit servicer

Laboratori guidati con casi reali e strumenti attuali

Attestato finale

3 ottobre 2025

💡Lezione 1

AI nel credito: come funziona, dove siamo, dove andiamo

🎓Docente in fase di definizione

Argomenti:

Cos’è l’AI: differenza tra ML “classico”, GenAI e LLM (come ChatGPT e Claude)

Evoluzione delle tecnologie AI applicate al credito

Prompt Engineering base: come parlare con un LLM (esercizio pratico)

Esempi reali: chatbot per recupero crediti, classificazione documentale, analisi KYC

10 ottobre 2025

📊Lezione 2

Fondamenti metodologici per l’applicazione del Machine Learning alla valutazione del credito

🎓Docente: Matteo Campellone, Executive Chairman and Head of Research – BRAIN

Argomenti:

Cos’è I’AI/Machine Learning, definizioni, cenni sul contesto attuale

Approcci utilizzati (Supervised, Unsupervised, Reinforcement) e modelli sottostanti (Logistic, Random Forests, Neural Nets)

Rischio overfitting: alcuni modi per gestirlo

Classificatore Machine Learning ed esempi          

Applicazione in ambito valutazione del credito ed esempio di probabilità di default

Feature importance ed explainability

Flusso di un modello ML

Dataset sbilanciati e probabilità

Valutazione del funzionamento dei modelli: Accuracy, confusion matrix, AUC, PRC

17 ottobre 2025

📑Lezione 3

AI per la valutazione del merito creditizio: modelli predittivi e trasparenza

🎓Docente: Carlo Milani, Responsabile Ufficio Analisi Dati e Intelligenza Artificiale, Banca Etica – Docente a contratto, Libera Università di Bolzano

Argomenti:

Credit scoring tradizionale vs AI-driven: evoluzione e confronto

Explainable AI (XAI) e fairness: evitare i bias nel credito

Responsible AI: principi e casi reali (es. algoritmo che discrimina minoranze)

Simulazione con strumenti visuali (Dataiku, Alteryx) per un punteggio creditizio

24 ottobre 2025

🔎Lezione 4

Frodi & AI: rilevare anomalie, evitare perdite, automatizzare i controlli

🎓Docente: Stefano Martinazzo, Partner, Resp. Forensic Accounting, Internal Audit & Litigation – Axerta S.p.A.

Argomenti:

Tipologie di frodi e relativi pattern AI

Agenti AI multi-task: usare GenAI per cross-check documenti e anomalie

Caso reale: LLM come “auditor” nei processi antifrode

Dimostrazione con dati fittizi e modello in Python semplificato

31 ottobre 2025

⚠️Lezione 5

Rischio e stress test AI-driven: il ruolo degli agenti intelligenti

🎓Docente: Andrea D’Onofrio, Western Europe Lead for Data, Analytics and AI – Microsoft

Argomenti:

Come usare agenti AI per scenari di stress test e valutazione aggregata del rischio

Integrazione in strumenti aziendali (Excel + Copilot, PowerBI + ChatGPT)

Introduzione al concetto di Retrieval-Augmented Generation (RAG) per banche dati interne

Simulazione: valutare impatto di scenari macroeconomici su una pratica di credito

7 novembre 2025

⚙️Lezione 6

Credito personalizzato & ottimizzazione AI: dal raccomandato al customizzato

🎓Docenti in fase di definizione

Argomenti:

Sistemi di raccomandazione nel credito (prestiti su misura)

Pricing dinamico e predizione comportamento cliente (es. propensione all’insoluto)

Agenti AI per il contatto automatico e il dialogo via email/WhatsApp

Esercitazione: simulare un’offerta personalizzata con Copilot + ChatGPT

14 novembre 2025

⚖️Lezione 7

Regole, etica, monitoraggio: cosa serve davvero per usare l’AI in azienda

🎓Docenti: Deborah Paracchini, TMT, Commercial & Data Protection Senior Lawyer – DLA Piper; Giulia Zappaterra, Legal Director – DLA Piper

Argomenti:

Regolamento UE AI Act + casi reali di sanzioni, errori, bias

Implementazione operativa in azienda: da Excel con Copilot a modelli on-premise

Come monitorare e migliorare un modello AI (versioning, drift detection, controllo umano)

Responsible AI + Governance: linee guida per l’integrazione aziendale