Intelligenza artificiale e rischio di credito bancario: Comprendere, prevedere ottimizzare le decisioni nell'era del Machine Learning
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Nell'era digitale, il credito bancario non si basa più solo sull'intuizione umana o sui metodi statistici tradizionali. Di fronte a rischi crescenti, comportamenti finanziari sempre più complessi e un'esplosione di dati, le banche stanno entrando in una nuova era: quella dell'intelligenza artificiale. Artificial Intelligence and Bank Credit Risk: Methods, Models and Applications esplora in profondità la trasformazione dei sistemi decisionali bancari grazie al Machine Learning. Il libro inizia spiegando i fondamenti del credito bancario: perché alcune richieste vengono accettate, perché altre vengono respinte e come le nozioni di merito creditizio, rischio e redditività strutturano le decisioni finanziarie. Inoltre, mette in luce il costo reale del cattivo credito: perdite bancarie, crediti inesigibili, fallimenti di aziende e recessione economica.
Nell'era digitale, il credito bancario non si basa più solo sull'intuizione umana o sui metodi statistici tradizionali. Di fronte a rischi crescenti, comportamenti finanziari sempre più complessi e un'esplosione di dati, le banche stanno entrando in una nuova era: quella dell'intelligenza artificiale. Artificial Intelligence and Bank Credit Risk: Methods, Models and Applications esplora in profondità la trasformazione dei sistemi decisionali bancari grazie al Machine Learning. Il libro inizia spiegando i fondamenti del credito bancario: perché alcune richieste vengono accettate, perché altre vengono respinte e come le nozioni di merito creditizio, rischio e redditività strutturano le decisioni finanziarie. Inoltre, mette in luce il costo reale del cattivo credito: perdite bancarie, crediti inesigibili, fallimenti di aziende e recessione economica.
AmazonPagina's: 120, Paperback, Edizioni Sapienza