AMMINISTRAZIONE E CONTROLLO AZIENDALE (TORINO)

Università degli Studi di TORINO

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di laurea in Amministrazione e Controllo Aziendale (ACA) presso l'Università degli Studi di Torino mira a formare professionisti capaci di operare nelle funzioni amministrative, finanziarie e di controllo (AFC). L'obiettivo è fornire le conoscenze e le competenze necessarie per la gestione economico-finanziaria delle aziende, sia private che pubbliche, a livello nazionale e internazionale. Il corso si articola in tre percorsi specifici: Amministrazione e Sistemi Amministrativi, Controllo di Gestione, e Amministrazioni Pubbliche e Sanitarie, ognuno dei quali approfondisce aspetti specifici del mondo aziendale e della pubblica amministrazione.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede l'approfondimento di diverse aree tematiche, a seconda del percorso scelto. Il percorso in Amministrazione e Sistemi Amministrativi si concentra sulla comunicazione economico-finanziaria, la contabilità, il bilancio, il controllo interno, l'audit, i sistemi informativi aziendali, il diritto tributario e i mercati finanziari. Il percorso in Controllo di Gestione approfondisce il controllo di gestione in aziende di diverse dimensioni, con focus su managerial accounting, organizzazione aziendale, sistemi informativi e supply chain. Il percorso in Amministrazioni Pubbliche e Sanitarie fornisce una solida preparazione in campo economico-aziendale e giuridico-amministrativo, per operare nel settore pubblico e sanitario.

  • Competenze acquisite

    Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze in contabilità e bilancio, controllo di gestione, analisi finanziaria, auditing, corporate governance, pianificazione strategica e gestione delle risorse finanziarie. Saranno in grado di interpretare e comunicare informazioni economico-finanziarie, supportare le decisioni dell'alta direzione, e operare in contesti nazionali e internazionali. I laureati saranno preparati per svolgere ruoli manageriali e di consulenza in diversi settori.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando profondamente il settore dell'amministrazione e del controllo aziendale. L'automazione dei processi contabili e finanziari, l'utilizzo di algoritmi per l'analisi dei dati e la previsione, e l'implementazione di sistemi di intelligenza artificiale per il controllo di gestione stanno diventando sempre più comuni. Questo porta a una maggiore efficienza, riduzione degli errori e una migliore capacità di prendere decisioni basate sui dati. L'I.A. sta anche influenzando l'auditing, con strumenti capaci di identificare anomalie e frodi in modo più rapido ed efficace.

  • Per i futuri laureati, l'I.A. offre sia opportunità che sfide. Da un lato, c'è la possibilità di specializzarsi in aree come l'analisi dei dati finanziari, la modellazione predittiva e lo sviluppo di sistemi di controllo basati sull'I.A. Dall'altro lato, l'automazione dei compiti ripetitivi potrebbe ridurre la domanda di alcune figure professionali tradizionali. I laureati dovranno quindi essere in grado di adattarsi, acquisendo nuove competenze e concentrandosi su attività che richiedono pensiero critico, creatività e capacità di interpretazione dei dati.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno sviluppare competenze in data analytics, machine learning, e business intelligence. Sarà fondamentale comprendere come l'I.A. può essere applicata per migliorare i processi aziendali e prendere decisioni strategiche. Inoltre, la capacità di comunicare efficacemente i risultati dell'analisi dei dati e di collaborare con i sistemi di I.A. sarà cruciale. La formazione continua e l'aggiornamento delle competenze saranno essenziali per rimanere competitivi.

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competenze da sviluppare

Analisi dei dati e data visualization
Imparare a utilizzare strumenti come Python, R, Tableau o Power BI per analizzare grandi quantità di dati finanziari, identificare tendenze e creare report visivi efficaci. Approfondire le tecniche di data mining e machine learning applicate alla finanza.
Competenze di business intelligence e reporting
Sviluppare la capacità di creare cruscotti di controllo (dashboards) e report avanzati per monitorare le performance aziendali in tempo reale. Acquisire familiarità con i sistemi di business intelligence (es. SAP BusinessObjects, Microsoft Power BI) e le metodologie di reporting.
Comprensione dell'i.a. e del machine learning applicati alla finanza
Acquisire una solida conoscenza dei concetti fondamentali di I.A. e machine learning e come questi vengono utilizzati in ambito finanziario (es. previsione dei flussi di cassa, valutazione del rischio, rilevamento delle frodi). Studiare i modelli di deep learning e le loro applicazioni.

routine di successo

Lettura e aggiornamento costante
Seguire regolarmente pubblicazioni specializzate, blog e podcast sull'I.A., la finanza e il controllo di gestione. Iscriversi a newsletter e partecipare a webinar per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e tecnologie.
Sperimentazione e apprendimento continuo
Sperimentare con strumenti di I.A. e machine learning, partecipando a corsi online, workshop e hackathon. Mettere in pratica le conoscenze acquisite attraverso progetti personali o collaborazioni con aziende.
Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore, conferenze e gruppi di discussione per connettersi con professionisti e condividere conoscenze. Collaborare con colleghi e specialisti in I.A. per affrontare progetti complessi.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende innovative
Cercare opportunità di stage o tirocini in aziende che stanno implementando soluzioni di I.A. nel settore finanziario. Questo permette di acquisire esperienza pratica e di entrare in contatto con le ultime tecnologie.
Progetti di ricerca e sviluppo
Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo presso l'università o in collaborazione con aziende, focalizzati sull'applicazione dell'I.A. al controllo di gestione e all'analisi finanziaria.
Certificazioni e corsi specializzati
Ottenere certificazioni riconosciute nel settore della data science, machine learning o business intelligence (es. Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate, Google Professional Data Engineer). Frequentare corsi specialistici per approfondire le competenze.

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