Scienze economiche e bancarie europee

Luiss Libera Università internazionale degli studi sociali Guido Carli

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di Scienze Economiche e Bancarie Europee presso la Luiss mira a fornire una solida comprensione dei complessi rapporti tra banche, gruppi bancari e il funzionamento dei sistemi economici europei. L'obiettivo è di analizzare non solo gli aspetti operativi e gestionali delle banche, ma anche le trasformazioni in atto nel settore bancario/finanziario e il loro impatto sulle politiche monetarie e sul funzionamento del settore reale. Il corso si concentra sull'analisi critica delle sfide e delle opportunità nel panorama finanziario europeo, con un focus specifico sulle implicazioni delle nuove tecnologie e delle regolamentazioni.

  • Piano di studi

    Il piano di studi è strutturato in tre unità principali: Inquadramento di teoria e di politica economica, Attività tipica del settore bancario e delle singole banche, e Organizzazione, Legale Controllo e Gestione Risorse Umane. Le lezioni sono integrate da seminari focalizzati su temi cruciali come i bilanci dei gruppi bancari, la financial technology (fintech) e il public speaking. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, discussioni in aula, analisi di casi studio e presentazioni. L'approccio didattico è volto a sviluppare sia le conoscenze teoriche che le competenze pratiche necessarie per affrontare le sfide del settore.

  • Competenze acquisite

    Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito una profonda conoscenza del funzionamento del sistema bancario europeo, delle politiche monetarie e delle dinamiche finanziarie. Saranno in grado di analizzare i bilanci bancari, comprendere l'impatto delle nuove tecnologie e valutare le implicazioni delle regolamentazioni. Avranno sviluppato competenze di analisi critica, problem-solving e comunicazione, fondamentali per operare nel settore bancario e finanziario. Inoltre, avranno migliorato le proprie capacità di public speaking, essenziali per la presentazione di idee e progetti.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore bancario e finanziario. L'automazione dei processi, l'analisi avanzata dei dati e l'utilizzo di algoritmi di machine learning stanno migliorando l'efficienza, riducendo i costi e offrendo nuove opportunità. Le banche utilizzano l'I.A. per la valutazione del rischio, la prevenzione delle frodi, l'ottimizzazione del trading e la personalizzazione dei servizi. L'I.A. sta anche portando alla nascita di nuove figure professionali e alla trasformazione dei ruoli esistenti, richiedendo competenze specifiche in data science, intelligenza artificiale e analisi finanziaria.

  • I futuri laureati in Scienze Economiche e Bancarie Europee si troveranno di fronte a opportunità significative, come la progettazione e l'implementazione di soluzioni I.A., l'analisi di dati finanziari complessi e la gestione di rischi legati all'I.A.. Tuttavia, dovranno anche affrontare sfide, tra cui la necessità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici, la competizione con professionisti specializzati in I.A. e la gestione delle implicazioni etiche e normative dell'I.A. nel settore finanziario. La capacità di comprendere e utilizzare l'I.A. sarà cruciale per il successo professionale.

  • Per competere efficacemente nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze aggiuntive, come la conoscenza dei linguaggi di programmazione (es. Python), la comprensione dei modelli di machine learning, la capacità di interpretare e comunicare i risultati dell'analisi dei dati e la familiarità con le normative sulla protezione dei dati. Sarà inoltre fondamentale sviluppare competenze trasversali come il pensiero critico, la creatività e la capacità di collaborare con team multidisciplinari. La formazione continua e l'aggiornamento costante saranno essenziali per rimanere competitivi.

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competenze da sviluppare

Analisi dei dati e data visualization
Acquisire competenze nell'utilizzo di strumenti come Tableau o Power BI per visualizzare e interpretare dati finanziari complessi. Approfondire la conoscenza di Python e librerie come Pandas e Matplotlib per l'analisi e la manipolazione dei dati.
Comprensione del machine learning
Studiare i concetti fondamentali del machine learning, inclusi algoritmi di classificazione, regressione e clustering. Seguire corsi online su piattaforme come Coursera o edX, focalizzandosi su applicazioni nel settore finanziario.
Cybersecurity e gestione dei rischi digitali
Acquisire conoscenze sui rischi legati alla sicurezza informatica nel settore finanziario. Seguire corsi e certificazioni (es. CISSP) per comprendere le minacce e le strategie di mitigazione. Approfondire le normative sulla protezione dei dati (es. GDPR).
Competenze di comunicazione e leadership
Sviluppare capacità di comunicazione efficace, sia scritta che orale, per presentare risultati complessi in modo chiaro e conciso. Partecipare a workshop e corsi di public speaking e leadership per migliorare le proprie capacità di gestione e motivazione dei team.

routine di successo

Lettura costante e aggiornamento
Leggere regolarmente pubblicazioni specializzate, come The Economist, Financial Times e Harvard Business Review, per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze del settore finanziario e dell'I.A.. Seguire blog e podcast di esperti del settore.
Networking e partecipazione a eventi
Partecipare a conferenze, workshop e seminari del settore finanziario e tecnologico (es. Fintech Week). Costruire una rete di contatti professionale, interagendo con esperti, colleghi e potenziali datori di lavoro su LinkedIn e altri social network.
Sperimentazione e apprendimento continuo
Sperimentare nuove tecnologie e strumenti I.A. attraverso progetti personali o partecipando a hackathon. Iscriversi a corsi online e ottenere certificazioni per acquisire nuove competenze e rimanere aggiornati sulle ultime tendenze.

esperienze utili

Stage in aziende fintech o banche innovative
Svolgere stage presso aziende fintech o dipartimenti di innovazione di banche tradizionali per acquisire esperienza pratica nell'applicazione dell'I.A. e delle nuove tecnologie nel settore finanziario. Cercare opportunità di stage presso aziende leader nel settore, come Google, Amazon o Microsoft.
Progetti di ricerca e tesi di laurea focalizzati sull'i.a.
Sviluppare progetti di ricerca e tesi di laurea che esplorino l'applicazione dell'I.A. nel settore finanziario, come l'analisi predittiva, la gestione del rischio o la personalizzazione dei servizi. Collaborare con docenti e ricercatori per approfondire le proprie conoscenze.
Partecipazione a competizioni e hackathon
Partecipare a competizioni e hackathon focalizzati sull'I.A. e sul settore finanziario per mettere in pratica le proprie competenze, collaborare con altri professionisti e acquisire visibilità nel settore. Cercare competizioni organizzate da università, aziende o organizzazioni del settore.

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