Machine Learning per la Valutazione del Rischio Finanziario
I modelli tradizionali di valutazione del rischio spesso non riescono a catturare le dinamiche complesse dei mercati finanziari moderni. Questo masterclass ti guida attraverso l'implementazione pratica di algoritmi di machine learning su piattaforme cloud per analizzare portafogli, prevedere default e quantificare l'esposizione al rischio.
Strumenti cloud per analisi predittiva
Lavoreremo con Google Cloud AI Platform e AWS SageMaker per addestrare modelli di regressione logistica, random forest e reti neurali. Analizzerai dataset reali contenenti dati transazionali, bilanci aziendali e indicatori di mercato per costruire pipeline di scoring automatizzate.
Dalla teoria alla produzione
Il corso si concentra su casi concreti: calcolo del Value at Risk con metodi Monte Carlo distribuiti, backtesting di strategie quantitative e integrazione di modelli ML in sistemi di decisione creditizia. Ogni modulo include esercitazioni pratiche con codice Python e deployment su infrastrutture scalabili.
Struttura del corso
Programma del Masterclass
- Architetture cloud per financial ML: GCP, AWS e Azure a confronto
- Preprocessing di dati finanziari: normalizzazione, gestione missing values, feature engineering temporale
- Modelli supervisionati per credit scoring: regressione logistica, XGBoost, LightGBM
- Tecniche di ensemble e cross-validation per dataset finanziari sbilanciati
- Deep learning per serie temporali: LSTM e Transformer per previsione volatilità
- Deployment e monitoring: API REST, batch prediction, drift detection
- Compliance e interpretabilità: SHAP values, LIME, documentazione modelli per audit
- Ottimizzazione costi cloud e gestione risorse computazionali
Ogni sessione alterna teoria e laboratori pratici con casi studio del settore bancario e assicurativo
Percorso di apprendimento
Analisi preliminare dei dati finanziari
Raccogliere e organizzare dataset di notizie finanziarie. Identificare pattern testuali e metriche di mercato correlate.
Preprocessing e tokenizzazione
Applicare tecniche NLP per normalizzare il testo. Rimuovere rumore e preparare sequenze per i modelli.
Costruzione del modello predittivo
Implementare architetture di deep learning ottimizzate. Testare configurazioni su dataset di validazione.
Valutazione e deployment
Misurare accuracy e stabilità del modello. Integrare il sistema in pipeline di produzione reali.