Vol 20 Issue 2

    Risk Culture & Culture Risk: not a play on words
    Rosa Cocozza and Fernando Metelli – RMM 2025 02 – Excerpt 1 

    Integrating Machine Learning and Rule-Based Systems for Fraud Detection: A case study based on the Logic Learning Machine
    Pier Giuseppe Giribone, Giorgio Mantero, Marco Muselli and Damiano Verda – RMM 2025 02 – Excerpt 2

    Examining cointegration between corporate governance and financial performance in selected listed South African financial institutions
    Floyd Khoza and Patricia Lindelwa Makoni – RMM 2025 02 – Excerpt 3

    Ratings and Banking Regulation: a Shift from Productive (Basel II), to Contradictory (EBA-GL LOM and Supervisory Practices), to Dangerous (Basel 3+ and CRR3)
    Giacomo De Laurentis – RMM 2025 02 – Excerpt 4

    Link to the journal

    L’integrazione dei rischi di sostenibilità nel framework di Risk Management delle SGR (Presentazione del Position Paper 47)

    Il 30 Settembre 2025 alle ore 14,30 a Milano presso l’Hilton (via Luigi Galvani 12) si terrà il convegno in presenza dal titolo:
     L’integrazione dei rischi di sostenibilità nel framework di Risk Management delle SGR (Presentazione del Position Paper 47)

    Maggiori informazioni sono disponibili all’url:  Convegni – www.aifirm.it

    L’integrazione dei rischi di sostenibilità nel framework di Risk Management delle SGR (Presentazione del Position Paper 47)

    Il 30 Settembre 2025 alle ore 14,30 a Milano presso l’Hilton (via Luigi Galvani 12) si terrà il convegno in presenza dal titolo:
     L’integrazione dei rischi di sostenibilità nel framework di Risk Management delle SGR (Presentazione del Position Paper 47)

    Si ricorda che ai partecipanti Soci AIFIRM verranno riconosciuti 8 crediti formativi.

    La locandina è presente al seguente link 

    Per iscriversi all’evento compilare il seguente form:   

    Le iscrizioni si apriranno a Settembre

    CORSO AIFIRM Intelligenza Artificiale e Machine Learning: Esempi di utilizzo nel Financial e Credit Risk Management

    18 Ottobre 2025 (primo modulo propedeutico)
    15 Novembre 2025 (primo modulo del corso) 

    Il Corso si pone l’obiettivo di fornire i concetti fondamentali e le competenze tecniche necessarie per l’implementazione di algoritmi di Machine Learning, fornendo modelli applicativi ed esempi in ambito finanziario e creditizio. Non sono richiesti investimenti in software specifico e tutto il materiale didattico, comprensivo dei codici, verrà fornito a lezione. Non risultano necessarie propedeuticità particolari, in quanto queste sono fornite nell’ambito dei moduli preparatori dedicati rispettivamente ai fondamenti di programmazione Python e ai concetti statistici di base, finalizzati alla comprensione degli algoritmi trattati. Il corso completo ha una durata complessiva di 24 ore ed è strutturato 6 moduli, di cui 2 propedeutici.

    La locandina e i dettagli al seguente url:  Formazione Aifirm – www.aifirm.it

    Intelligenza Artificiale e Machine Learning: Esempi di utilizzo nel Financial e Credit Risk Management

    Il Corso si pone l’obiettivo di fornire i concetti fondamentali e le competenze tecniche necessarie per l’implementazione di algoritmi di Machine Learning, fornendo modelli applicativi ed esempi in ambito finanziario e creditizio. Non sono richiesti investimenti in software specifico e tutto il materiale didattico, comprensivo dei codici, verrà fornito a lezione. Non risultano necessarie propedeuticità particolari, in quanto queste sono fornite nell’ambito dei moduli preparatori dedicati rispettivamente ai fondamenti di programmazione Python e ai concetti statistici di base, finalizzati alla comprensione degli algoritmi trattati.
    Il corso completo ha una durata complessiva di 24 ore ed è strutturato nei seguenti moduli:

    MODULI PROPEDEUTICI

    • Modulo A: Programmazione Python Sabato 18 Ottobre 2025 (ore 9:00-13:00)
    • Modulo B: AI e Machine Learning Sabato 25 Ottobre 2025 (ore 9:00-13:00)

    CORSO

    • Modulo 1: Unsupervised Machine Learning Sabato 15 Novembre 2025 (ore 9:00-13:00)
    • Modulo 2: Supervised Machine Learning Sabato 22 Novembre 2025 (ore 9:00-13:00)
    • Modulo 3: Deep Learning Sabato 29 Novembre 2025 (ore 9:00-13:00)
    • Modulo 4: Forecasting Sabato 13 Dicembre 2025 (ore 9:00-13:00)

    La locandina del corso con le modalità di iscrizione è al seguente link 

    Per iscriversi compilare il modulo di cui ai seguenti url:

    o inviare via email il modulo presente in fondo alla locandina

    Il giorno 23 Settembre tra le 17 e le 18 si terrà il webinar gratuito di presentazione del corso: cfr. Open lesson – Corso Machine Learning.pdf

    Per iscriversi alla open lesson utilizzare il form al seguente url:  https://segreteria-aifirm.it/Eventi/regForm?TID=70

    Webinar Quantum Computing

    Si segnala il webinar gratuito organizzato da Assiom Forex e Aiaf dal titolo
    QUANTUM COMPUTING NEI SERVIZI FINANZIARI: POTENZIALITÀ E PROSPETTIVE
    che si terrà l’11 SETTEMBRE 2025 dalle 10.00 alle 12.00

      Il link per iscriversi al webinar in oggetto è il seguente https://assiomforex.it/embed/eventi/iscrizione?id=2260   In fase di registrazione cliccare sul campo “Appartengo ad altre associazioni” e selezionare l’Associazione di appartenenza (AIFIRM).

      Position Paper 49

      Pubblicato nella sezione Position Paper AIFIRM il Position Paper 49 dal titolo: “Fundamental Review of the Trading Book: analisi boundary trading vs banking book e use case di allocazione del P&L segnaletico”

      Nuove commissioni AIFIRM

             AIFIRM avvia due nuove commissioni:

      • Commissionie Credit ESG – kick off 7 Ottobre ore 18
      • Commissione IRRBB – kick off 21 Ottobre ore 18


      All’url https://www.aifirm.it/commissioni/commissioni-attive/ i dettagli e le modalità di iscrizione per i soci

      COMMISSIONE IRRBB

      Il nuovo quadro regolamentare IRRBB: stato dell’arte, criticità applicative, questioni aperte e sfide gestionali

      Coordinatori: Igor Gianfrancesco (Università degli studi di Bari Aldo Moro), Gennaro Salzano (Intesa Sanpaolo), PMO: PROMETEIA, supervisione a cura di Corrado Meglio (Vice Presidente AIFIRM)

      A circa un anno dall’entrata in vigore del nuovo quadro normativo di vigilanza prudenziale sul rischio di tasso di interesse del portafoglio bancario (IRRBB), la Commissione ha l’obiettivo di approfondire, in un’ottica operativa, le numerose criticità applicative e le questioni aperte che stimolano ulteriori approfondimenti sia sotto il profilo metodologico che gestionale.

      Tra queste, si segnalano – a titolo esemplificativo – le differenti ipotesi sottostanti i due approcci regolamentari (EVE e NII), la presenza di disallineamenti tra normative e prassi operative, nonché la corretta implementazione all’interno dei sistemi interni di risk management di alcuni elementi specifici del rischio di tasso, quale il rischio base, ed il rischio di spread creditizio (CSRBB).

      Si rileva, inoltre, una crescente adozione, anche da parte di banche di piccole e medie dimensioni, di modelli comportamentali per la rappresentazione dei depositi a vista che integrano il fenomeno della scenario dependency al fine di assicurare una maggiore coerenza tra metodologia e requisiti regolamentari, nonché una più realistica rappresentazione della componente core. L’utilizzo di tali modelli richiede tuttavia l’adozione di un processo di convalida formale e una valutazione specifica del rischio di modello, in linea con quanto previsto dalle Linee guida EBA/GL/2022/14. Di particolare rilievo è, in tale ambito, la relazione tra il rischio di modello, le prove di stress e la valutazione dell’adeguatezza patrimoniale, con conseguente calibrazione del capitale interno.

      Per quanto attiene ai modelli comportamentali per il prepayment degli impieghi, la diffusione risulta ancora limitata; la loro adozione, ove rilevante per materialità, potrebbe però consentire una rappresentazione più fedele del profilo di rischio complessivo della banca.

      Infine, un ulteriore ambito di interesse è costituito dall’eventuale impiego di strategie di copertura (hedging), volte a mantenere gli indicatori IRRBB entro le soglie previste dai Supervisory Outlier Tests (SOTs). In questo contesto, assume particolare rilevanza la frequente correlazione inversa tra i risultati derivanti dagli approcci EVE e NII, che rende necessaria una gestione integrata e consapevole del profilo di rischio complessivo.

      La Commissione intende affrontare le tematiche sopra citate con un taglio pratico e operativo, approfondendo le criticità già emerse e affrontando ulteriori aspetti che saranno proposti dalle banche partecipanti o che potranno emergere nel corso dei lavori del costituendo tavolo tecnico. Nel quadro delle attività della Commissione sarà inoltre avviata una survey, volta a mappare lo stato di avanzamento dell’adozione del nuovo framework IRRBB, le principali difficoltà operative riscontrate e le soluzioni adottate internamente ritenute più efficaci.

      Il kick-off è previsto il 21 Ottobre 2025 alle ore 18

      I soci possono iscriversi alla Commissione utilizzando il seguente form:

      COMMISSIONE CREDIT ESG

      Implicazioni strategiche ed operative nell’erogazione del credito alla luce delle recenti normative ESG

      Coordinatori: Monica Billio (Università Ca’ Foscari Venezia), Guido Genero ed Elena Kral (Intesa Sanpaolo), PMO: PwC,  supervisione a cura di Corrado Meglio (Vice Presidente AIFIRM)

      La Commissione ESG-Credito di AIFIRM nasce con l’obiettivo di approfondire le implicazioni strategiche e operative che le recenti normative ESG (CRD VI, CRR III, CSRD, CSDDD) e le Linee Guida EBA introducono in ambito creditizio, e di fornire alle banche italiane strumenti e indicazioni utili per l’adattamento delle strategie di erogazione, allocazione e monitoraggio del credito.

      L’oggetto principale di approfondimento saranno proprio le Linee Guida EBA/GL/2025/01 sulla gestione dei rischi ESG, pubblicate in forma definitiva nel gennaio 2025. Tali linee guida rappresentano un riferimento regolamentare fondamentale per l’integrazione sistematica dei fattori ambientali, sociali e di governance nei processi di gestione del rischio, concessione del credito e pianificazione strategica delle banche. La Commissione intende fornire una chiave di lettura operativa e strategica del framework proposto dall’EBA, nonché strumenti di supporto per l’adeguamento delle pratiche creditizie e organizzative del settore bancario italiano.

      La Commissione, infatti, si pone i seguenti obiettivi:

      • analizzare l’impatto delle Linee Guida EBA sulla gestione dei rischi ESG e delle analisi di scenario, con particolare attenzione alle loro ricadute sulle politiche e sulle strategie creditizie;
      • elaborare proposte per l’integrazione degli ESG risk nella definizione delle strategie settoriali e geografiche di allocazione del credito, nei processi di concessione, pricing, covenant e rating ESG e nella gestione attiva dei portafogli performing e non-performing;
      • offrire un contributo alle banche nella strutturazione di ESG Transition Plan coerente con le traiettorie di decarbonizzazione e integrabili nei piani industriali e strategici;
      • costruire un framework operativo per la scenario analysis ESG per misurare la resilienza dei portafogli creditizi (Climate Stress Test – CST), valutare l’allineamento strategico del business model (Climate Resilience Analysis – CRA) ed orientare la definizione dei limiti di concentrazione e delle metriche di RAF

      Infine, la Commissione fornirà alcuni  input preliminari finalizzati alla definizione di standard minimi per i financial materiality assessment e  le strategie di engagement per la raccolta e valutazione delle informazioni prospettiche delle imprese, necessari alla definizione di idonee strategie creditizie.

      Il kick-off è previsto il 7 Ottobre 2025 alle ore 18

      I soci possono iscriversi alla Commissione utilizzando il seguente form: