Formazione
ll corso fornisce una comprensione solida e operativa dei fondamenti dell’Asset & Liability Management (ALM), con particolare riferimento al contesto europeo e alle best practice bancarie. Attraverso un approccio integrato teorico-pratico, i partecipanti acquisiranno le competenze essenziali per interpretare, misurare e gestire i principali rischi di bilancio affrontati dagli intermediari finanziari.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere il ruolo strategico dell’ALM nella banca moderna;
- Identificare e misurare i principali rischi di bilancio;
- Valutare le implicazioni regolamentari (IRRBB, ILAAP, ICAAP, CSRBB, …);
- Conoscere gli strumenti di copertura e le logiche di hedge accounting;
- Interpretare i modelli comportamentali (NMDs & Prepayment);
- Analizzare casi reali di fallimento per mala gestio dell’ALM.
Il corso ha una durata totale di 8 ore e si articola nei seguenti moduli:
- Modulo 1 –Introduzione Strategica all’ALM – 5 Giugno ore 16:00 – 18:00
- Modulo 2 –Contesto Regolamentare Europeo e Strumenti di Gestione – 8 Giugno ore 16:00 – 18:00
- Modulo 3 –Architettura dell’ALM & Macro Aggregati di Bilancio – 12 Giugno 2026 ore 16:00 – 18:00
- Modulo 4 –Modelli Comportamentali & Casi Pratici – 15 Giugno 2026 ore 16:00 – 18:00
La locandina del corso con le modalità di iscrizione è al seguente indirizzo:
Per iscriversi compilare il form al seguente indirizzo:
Il Corso ha l’obiettivo di approfondire i temi dello stress test nell’ambito del rischio di credito. Saranno analizzati gli aspetti metodologici generali, le caratteristiche degli stress test EBA e quelli di Secondo Pilastro con focus sui parametri di PD e LGD. Il corso ha la durata totale di 7 ore ed è strutturato nei seguenti moduli:
Modulo 1 – 23 Ottobre 2026 (ore 9:30-13:00)
Introduzione e stress test EBA
· Lo Stress Test: elementi di base
· Lo Stress Test EBA
Modulo 2 – 30 Ottobre 2026 (ore 9:30-13:00)
Lo stress test nel secondo Pilastro e i parametri di rischio
· Lo Stress Test a fini Pillar 2
· Focus sullo Stress Test dei diversi parametri di rischio: PD ed LGD
La locandina del corso con le modalità di iscrizione è al seguente indirizzo:
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Il giorno 9 Ottobre 2026 alle 10.00 si terrà il webinar gratuito di presentazione del tema trattato nel corso, per iscriversi utilizzare il form al seguente indirizzo:
Il Corso fa parte del percorso formativo “Artificial Intelligence in Risk Management” e 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 36 ore ed è strutturato nei seguenti moduli:
Moduli propedeutici:
- Moduli A: Programmazione Python – Sabato 3 e 10 Ottobre 2026 (ore 9:00-13:00)
- Modulo B: AI e Machine Learning – Sabato 17 Ottobre 2026 (ore 9:00-13:00)
- Modulo C: Coding Training Session – Sabato 24 Ottobre 2026 (ore 9:00-13:00)
Moduli core:
- Moduli 1: Unsupervised Machine Learning – Sabato 7 Novembre 2026 (ore 9:00-13:00)
- Modulo 2: Supervised Machine Learning – Sabato 14 Novembre 2026 (ore 9:00-13:00)
- Modulo 3: Artificial Neural Network – Sabato 21 Novembre 2026 (ore 9:00-13:00)
- Modulo 4: Deep Learning – Sabato 28 Novembre 2026 (ore 9:00-13:00)
- Modulo 5: Forecasting – Sabato 12 Dicembre 2026 (ore 9:00-13:00)
La locandina del corso con le modalità di iscrizione è al seguente indirizzo
Per iscriversi compilare il form ai seguenti indirizzi:
Il giorno 15 Settembre 2026 alle ore 17,30 si terrà la open lesson gratuita: per iscriversi compilare il form al seguente url:
- Il Corso fa parte del percorso formativo “Artificial Intelligence in Risk Management” e si pone l’obiettivo di fornire i concetti fondamentali e le competenze tecniche necessarie per l’implementazione di tecniche di data quality, Explainable AI e ottimizzazione, 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 36 ore ed è strutturato nei seguenti moduli:
Moduli propedeutici:
- Moduli A: Programmazione Python – Sabato 3 e 10 Ottobre 2026 (ore 9:00-13:00)
- Modulo B: AI e Machine Learning – Sabato 17 Ottobre 2026 (ore 9:00-13:00)
- Modulo C: Coding Training Session – Sabato 24 Ottobre 2026 (ore 9:00-13:00)
- Modulo D: Programmazione Python – Approfondimento – Sabato 19 Dicembre 2026 (ore 9:00-13:00)
Corso core:
- Modulo 1: Data Quality Sabato 16 Gennaio 2027 (ore 9:00-13:00)
- Modulo 2: XAI on structured data and time series Sabato 23 Gennaio 2027 (ore 9:00-13:00)
- Modulo 3: XAI on unstructured data Sabato 30 Gennaio 2027 (ore 9:00-13:00)
- Modulo 4: Optimization Learning Sabato 6 Febbraio 2027 (ore 9:00-13:00)
La locandina del corso con le modalità di iscrizione è al seguente indirizzo:
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Per iscriversi alle Open lesson gratuite compilare il form al seguente url:
– 15/9/2026:
– 16/12/2026:
- Modulo 1: Framework metodologico – Martedì 23 Giugno ore 10:00 – 13:00
- Modulo 2: Framework regolamentare – Mercoledì 24 Giugno ore 10:00 – 13:00
- Modulo 3: Approfondimenti della Commissioni di ricerca AIFIRM – Giovedì 25 Giugno ore 10:00 – 12:00
Il Corso ha l’obiettivo di approfondire i temi del rischio di tasso di interesse del banking book e di analizzare sia il framework metodologico sia quello regolamentare.
Saranno condivisi i risultati dei lavori della nuova commissione AIFIRM IRRBB analizzando criticità emerse nell’adeguamento al nuovo quadro regolamentare, questioni aperte e profili operativi.
La locandina del corso è disponibile al seguente indirizzo:
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Il giorno 8 Giugno 2026 alle ore 10,00 si terrà la open lesson gratuita : per iscriversi compilare il form al seguente indirizzo:
Il Corso si pone l’obiettivo di fornire le conoscenze di base di uno tra i più popolari linguaggi di programmazione statistica: il software R. I primi due moduli hanno come finalità l’apprendimento degli oggetti e della sintassi di tale linguaggio, mentre negli ultimi tre, di carattere più applicativo, verranno discussi degli esempi all’interno della gestione di dati e delle tecniche di Machine Learning. R è un linguaggio open source pertanto non sono richiesti investimenti software e tutto il materiale didattico comprensivo dei codici verranno forniti a lezione. Non sono richieste propedeuticità particolari in ambito di programmazione.
Il corso ha una durata totale di 20 ore ed è strutturato nei seguenti moduli:
- Open Lesson: Giovedì 23 Aprile 2026 (ore 17:30-18:30)
- Modulo 1 e 2: Sabato 9 e Sabato 16 Maggio 2026 (ore 9:00-13:00) – Il linguaggio R
- Modulo 3: Sabato 23 Maggio 2026 (ore 9:00-13:00) – R per la Data Science
- Modulo 4 e 5: Sabato 30 Maggio e 6 Giugno 2026 (ore 9:00-13:00) – Credit Risk Modeling
La locandina del corso con le modalità di iscrizione è al seguente indirizzo
Per iscriversi alla Open lesson gratuita compilare il form al seguente url:
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Il Corso ha l’obiettivo di approfondire i temi della valutazione e stima delle misure di rischio associati agli strumenti finanziari legati all’inflazione. Particolare importanza verrà attribuita agli swap, Inflation-Indexed Swap (IIS), strumenti in grado di coprire efficacemente tale rischio. Le lezioni saranno caratterizzate da numerosi casi di studio risolti principalmente in Excel e con il linguaggio di programmazione Python.
Il corso ha la durata totale di 12 ore ed è strutturato nei seguenti moduli:
- Open Lesson gratuita: Giovedì 19 Marzo 2026 (ore 17:30-18:30)
- Modulo 1: Sabato 4 Aprile 2026 (ore 9:00-13:00) – Analisi quantitativa dei principali strumenti finanziari legati all’inflazione: ZCIIS (Zero Coupon Inflation Indexed Swap), YYIIS (Year-on-Year Inflation Indexed Swap); Dai modelli di forecasting econometrici tradizionali per la CPI a quelli “market-oriented”.
- Modulo 2: Sabato 11 Aprile 2026 (ore 9:00-13:00) – Progettazione di coperture per BTP€i e BTP Italia con relativa analisi del rischio di mercato; Pricing di opzionalità vanilla ed esotica sull’inflazione.
- Modulo 3: Sabato 18 Aprile 2026 (ore 9:00-13:00) – Cenni sulla sintassi di base del linguaggio di programmazione Python; Dai Modelli di simulazione base per la stagionalità a quelli avanzati di Machine Learning.
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Il Corso, erogato in collaborazione con RINA, si pone l’obiettivo di rafforzare le competenze chiave per le figure dei Risk Manager sulle tematiche ESG Risk.
Il corso ha una durata totale di 14,5 ore ed è strutturato nei seguenti moduli
- Open Lesson gratuita: 24 Febbraio (ore 10.00 – 11.00)
- Modulo 1: Giovedì 12 Marzo 2026 ore 10:00 – 12:30 – Il contesto normativo e best practice
- Modulo 2: Martedì 17 Marzo 2026 ore 9:30-12:30) – Strumenti per la gestione dei rischi legati ai cambiamenti climatici
- Modulo 3: Giovedì 19 Marzo 2026 (ore 9:30-12:30) – La formulazione di KPIs per gli ESG Linked Loans
- Modulo 4: Martedìi 24 Marzo 2026 (ore 9:30-12:30) – Piani di transizione collegati agli impegni Net – Zero
- Modulo 5: Giovedì 26 Marzo 2026 (ore 9:30-12:30) – Standard di rendicontazione: principali requisiti e finalità CSRD, ESRS e VSME
La locandina del corso con le modalità di iscrizione è al seguente indirizzo
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ll corso fornisce una comprensione solida e operativa dei fondamenti dell’Asset & Liability Management (ALM), con particolare riferimento al contesto europeo e alle best practice bancarie. Attraverso un approccio integrato teorico-pratico, i partecipanti acquisiranno le competenze essenziali per interpretare, misurare e gestire i principali rischi di bilancio affrontati dagli intermediari finanziari.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere il ruolo strategico dell’ALM nella banca moderna;
- Identificare e misurare i principali rischi di bilancio;
- Valutare le implicazioni regolamentari (IRRBB, ILAAP, ICAAP, CSRBB, …);
- Conoscere gli strumenti di copertura e le logiche di hedge accounting;
- Interpretare i modelli comportamentali (NMDs & Prepayment);
- Analizzare casi reali di fallimento per mala gestio dell’ALM.
Il corso ha una durata totale di 8 ore e si articola nei seguenti moduli:
- Modulo 1 –Introduzione Strategica all’ALM – 4 Maggio ore 16:00 – 18:00
- Modulo 2 –Contesto Regolamentare Europeo e Strumenti di Gestione – 8 Maggio ore 16:00 – 18:00
- Modulo 3 –Architettura dell’ALM & Macro Aggregati di Bilancio – 11 Maggio 2026 ore 16:00 – 18:00
- Modulo 4 –Modelli Comportamentali & Casi Pratici – 15 Maggio 2026 ore 16:00 – 18:00
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Il giorno 21 Aprile 2026 alle ore 16,30 si terrà la open lesson gratuita: per iscriversi compilare il form al seguente url:
