FINANZA AZIENDALE E MERCATI FINANZIARI (TORINO)

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il corso di laurea magistrale in Finanza Aziendale e Mercati Finanziari (FAMF) dell'Università di Torino forma specialisti per operare nella finanza d'impresa e nell'intermediazione finanziaria (bancaria, mobiliare, assicurativa). L'obiettivo è fornire una preparazione avanzata e multidisciplinare per comprendere e gestire le complesse problematiche legate alle decisioni di finanziamento, di investimento e di gestione del rischio.

• Piano di studi

  Il percorso di studi è progettato per approfondire la conoscenza degli strumenti finanziari, le tecniche di valutazione d'azienda, la gestione della tesoreria e la strutturazione di operazioni di finanza straordinaria (M&A, IPO). Il piano integra competenze di economia aziendale, diritto commerciale e bancario, e metodi quantitativi, analizzando le problematiche sia dal punto di vista dell'impresa che da quello dell'intermediario finanziario.

• Competenze acquisite

  I laureati acquisiscono la capacità di analizzare gli equilibri economico-finanziari di un'impresa, valutare la convenienza di investimenti, strutturare operazioni finanziarie complesse e gestire l'esposizione ai rischi. Sviluppano un approccio critico e competenze di problem solving per operare in ruoli di responsabilità come CFO, analista finanziario, investment banker, private equity associate e risk manager.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• La finanza è uno dei settori più radicalmente trasformati dall'I.A. Il trading algoritmico e ad alta frequenza domina i mercati. Modelli di machine learning sono lo standard per il credit scoring e la valutazione del rischio di credito. L'I.A. viene utilizzata per l'analisi del sentiment di mercato da notizie e social media, per la rilevazione di frodi e per l'automazione della due diligence nelle operazioni di M&A, analizzando enormi quantità di documenti in pochi minuti (virtual data room).

• Per il professionista della finanza, l'opportunità è di poter prendere decisioni di investimento e finanziamento basate su modelli predittivi molto più sofisticati e su una mole di dati enormemente più vasta. Il ruolo si sposta dall'analisi manuale di bilanci alla progettazione e validazione di modelli quantitativi. La sfida è enorme: competere in un ambiente dove la velocità e la potenza computazionale sono decisive, e sviluppare un profondo senso critico per comprendere i limiti e i rischi dei modelli di I.A., che possono fallire catastroficamente in condizioni di mercato impreviste (black swan events).

• Le competenze quantitative e di programmazione sono diventate un requisito non negoziabile. La padronanza di Python con librerie come Pandas, NumPy, Scikit-learn e TensorFlow è fondamentale. È necessario comprendere i modelli statistici e di machine learning applicati alla finanza (serie temporali, modelli di volatilità, alberi decisionali) e avere familiarità con la gestione di grandi database finanziari (es. Bloomberg, Refinitiv).