AREA ECONOMICO-STATISTICA GIURIDICA
Amministrazione Controllo e Auditing nell'era dell'Intelligenza artificiale (IA)
Milano
Master 1 Livello
Italiano
15 mesi
blend-mista
Vision
Le innovazioni introdotte dall'IA stanno rivoluzionando il modo di lavorare offrendo nuove opportunità di inserimento nel mondo del lavoro. A tal fine fondamentale per i giovani laureati in ambito aziendale-economico potenziare le proprie conoscenze relative all'utilizzo delle tecnologie emergenti ed anche e soprattutto per i professionisti già inseriti aggiornarsi per meglio consolidare le loro posizioni e per percorre carriere innovative al fine di posizionarsi strategicamente negli attuali contesti in evoluzione. La necessità di acquisire queste nuove competenze ha stimolato l'emergere di programmi di formazione specializzati. Università e istituti di formazione post laurea stanno introducendo corsi che coprono argomenti come 'Intelligenza Artificiale applicata all'Accounting', "Digital Auditing" 'Tecnologie emergenti in finanza' e 'Cybersecurity per professionisti della contabilità'. L'introduzione dell'IA nelle attività di accounting e auditing sta alimentando la richiesta di figure professionali tradizionali aggiornate ma anche di nuove figure professionali come analisti di dati finanziari, consulenti per l'automazione, specialisti in cybersecurity finanziaria e manager di progetti IA, evidenziando che l'IA non sostituisce i professionisti ma amplia le loro capacità e opportunità.
Il percorso di questo master è strutturato per cercare di rispondere a tali nuove richieste del mondo del lavoro, i programmi dei singoli corsi sono progettati per potenziare la preparazione dei giovani laureati alle sfide del settore, enfatizzando sia la teoria sia la pratica delle innovazioni introdotte dall'IA.
Secondo i dati divulgati dall' World Economic Forum (WEF), l’AI sostituirà nei prossimi anni circa 85 milioni di posti di lavoro; tuttavia, contestualmente si prevede che verranno creati circa 97 milioni di nuovi posti di lavoro grazie all’introduzione di nuove tecnologie. Di conseguenza, nonostante alcune professioni possano scomparire, ci saranno molte nuove opportunità per chi saprà adattarsi ai cambiamenti.
Uno dei punti di forza del Master sta nella sinergia tra l'approccio teorico proprio del mondo accademico e l'esperienza professionale. Il collegamento tra le competenze specifiche delle due realtà consente di sviluppare un programma formativo di alto ivello, in grado di formare professionisti in modo organico, nuovo e completo. A tale scopo alla fine del corso è previsto uno stage formativo presso le società che partecipano all'iniziativa.
Mission
L'evoluzione tecnologica sta trasformando radicalmente molti settori, tra cui quello dell'Accounting e dell'Auditing. In questo contesto, l'Intelligenza Artificiale (IA) emerge come un fattore di svolta, offrendo nuove opportunità di formazione, sbocchi professionali e carriere innovative ai giovani laureati.
L'adozione dell'AI non solo automatizza i processi ripetitivi, ma consente anche agli operatori di concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto, come la consulenza strategica e l'analisi dei dati, trasformando in tal modo la professione contabile e di controllo da un ruolo tradizionale basato sulla conformità normativa a un approccio più consulenziale e strategico.
L'obiettivo del corso è quello di integrare le conoscenze e competenze tradizionali a quelle connesse all'utilizzo dell' IA nella attività di accounting e auditing. In primis focalizzare l'attenzione sulle significative innovazioni apportate dall'IA che stanno rimodellando i modelli gestionali e di governace delle società. In particolare:
1)comprendere cosa è l'intelligenza artificiale, cosa può fare e le normative di riferimento;
2)acquisire le conoscenze e capacità per posizionare l'intelligenza artificiale nelle attività di accounting e auditing;
3)comprendere quali sono i rischi e le opportunità associati all'utilizzo dell'IA e i relativi effetti sull'evoluzione delle attività di audiitng e contabili.
A seguire acquisire le specifiche conoscenze e competenze necessarie per lavorare negli attuali contesti organizzati secondo il nuovo approccio "IA based". L'IA, può essere impiegata in molti ambiti, contabile, per esempio nell'interpretare le numerose normative, in particolare quelle tributarie e nel supporto nella definizione di politiche tributarie per meglio collaborare con l’Amministrazione finanziaria, nella gestione della contabilità del magazzino, nell'analisi dei dati contabili, nello sviluppare abilità di consulenza con i clienti.
Ancora più evidente le innovazioni che IA sta apportando nei processi di audit, per esempio l'automazione di alcuni controlli routinarie (riconciliazioni bancarie periodiche, estratti conti dei saldi clienti/fornitori e ai rispettivi movimenti di incasso/pagamento e fatture elettroniche), la formulazione della strategia di revisione e completamento della fase di risk assessment mediante la redazione di questionari customizzati.
Trattasi di tecniche e strumenti avanzati in grado di supportare in modo più veloce, accurato ed efficace le attività di auditing ed accounting e di ridurre i rischi legati agli errori umani pertanto può rappresentare una opportunità per evolvere e migliorare la qualità dei servizi offerti.
Percorso
Organizzazione Didattica
296 ore di Lezione
500 ore di Stage/Project Work
Esami e Frequenza
11
ESAMI
+
1
PROVA FINALE
Per un totale di 60 CFU
RICHIESTO IL
75 %
DELLE ORE DI FREQUENZA
Insegnamenti
- Elementi base di contabilità.
32 ORE
4 CFU
- L'azienda e il suo sistema: gestione aziendale, finanza Aziendale, organizzazione e marketing.
- Le nuove tecnologie a supporto dell'Economia Aziendale
24 ORE
3 CFU
- Analisi dei Costi
- Configurazione di costo
- Redazione del Budget generale di esercizio
24 ORE
3 CFU
- Il bilancio ed il bilancio consolidato secondo il Codice Civile e secondo i principi OIC e IAS
- Le tecniche di consolidamento
32 ORE
4 CFU
- L'utilizzo dell'IA a supporto dei processi decisionali e nelle attività di pianificazione strategica
16 ORE
2 CFU
- Principi di Revisione (ISA).
- Norme Etiche per il revisore.
- Relazione di Revisione.
- Revisore della sostenibilità
24 ORE
3 CFU
- Il CoSo Report e linee guida per il SCI
- I mdoelli di governance
- Risk Managemente e assurance.
32 ORE
4 CFU
- Il corso ha ad oggetto lo studio dei principali reati relativi alle società contenuti nel Codice Civile, nel Testo unico dei mercati finanziari (TUF), nella Legge Fallimentare e nella Legge Bancaria
- nonché lo studio della responsabilità delle società per gli illeciti commessi nell’ambito della loro gestione.
- Le normative IA
32 ORE
4 CFU
- I criteri per le le valutazioni delle aziende ed il supporto della IA.
- Le operazioni straordinarie.
32 ORE
4 CFU
- Conversazione, letture articoli specifici
24 ORE
3 CFU
- IA e rischio di revisione
- Attività di pianificazione e procedure di revisione
24 ORE
3 CFU
Comitato scientifico
Direttrice
Componenti
Claudio
Mariani
Mariani
Partner, KPMG Italy
Alessandra
Tami
Tami
ODCEC Milano
Quali competenze acquisisci?
Elementi di contabilità
Economia Aziendale
Bilancio delle società e dei gruppi
Strategie e sistemi di controllo di gestione
Contabilità digitale gestionale
Revisione legale dei conti
AI per la revisione legale dei conti
SCI, Governance e Compliance
Valutazione d'azienda e operazioni straordinarie
Diritto Penale dell'Economia e Diritto dell'IA
Inglese
Sbocchi professionali
Revisore esterno in primarie società di revisione
Internal Auditor nelle diverse tipologie di impresa
Financial Accountant e Controller
News del Corso
MATTEO FOSSATI
STEM per tutti i giorni - spunti per attività in classe
Milano
Corso Executive
Italiano
20 ore
In presenza
AREA MEDICO SANITARIA
Methods and Data Analysis in Biomedical Research - MEDAL
Monza
Master 2 Livello
Inglese
12 mesi
blend-mista
Vision
The Master in MEthods and DAta anaLysis in Biomedical research (MEDAL) is a unique study program that combines expertise in innovative study design with quantitative methods for data analysis in the field of Biomedical Research.
The training program of the Master aims at giving solid bases on the principles of study design and of appropriate methodologies for analysing data in preclinical, translational and clinical research in the context of precision medicine and clinical epidemiology.
The course will introduce concepts related to statistical methods and bioinformatics in a multidisciplinary approach that connects statistical models and exploratory methods typical of artificial intelligence.
As the field of health care continues its move toward precision medicine, new study designs, infrastructure and resources are needed to advance the effective use of biomedical data and information to improve human health. The master has a multidisciplinary approach combining statistical modelling, machine learning techniques, artificial intelligence, and bioinformatics tools.
The program offers an international classroom – a mix of students with diverse backgrounds, some beginning their career, others already having gained experience in the biomedical research.
Mission
With the fast development of new technologies, biomedical research has turned into a digitised and data-intensive science. To meet this, we need to develop and train the next generation of medical statisticians and researchers with quantitative skills who can design and implement research in the field of health science.
The need for advanced skills in data science continues to be high in both the public and private sectors, particularly in contexts that emphasise research in public health, clinical medicine, life sciences, biomedicine and biotechnology.
Training Objectives:
- To gain experience in the analysis and modelling of data from multiple sources in their application to biomedical research studies.
- To develop precision medicine research studies, including study design and study protocol development, target population, sample size definition, data analysis plan, data collection methods, data management and quality control approaches.
- Learn to implement classical statistical techniques, Bayesian and modern computational methods, and use scientific thinking in the interpretation of results.
- Know how to manage both classical studies (clinical trials) and clinical epidemiology and real-world studies also by integrating clinical big data or molecular biology and genetics in translational research.
- Collaborate and communicate effectively with researchers in related disciplines by developing the ability to work in multidisciplinary teams.
Percorso
Organizzazione Didattica
280 ore di Lezione
400 ore di Stage
Esami e Frequenza
9
ESAMI
+
1
PROVA FINALE
Per un totale di 60 CFU
RICHIESTO IL
75 %
DELLE ORE DI FREQUENZA
Insegnamenti
- Welcome and introduction
- Taxonomy of the studies
- Descriptive statistics
- Introduction to R
- Probability, sensitivity, specificity and ROC curve
- Statistical Distribution Functions; Inference: hypothesis testing & confidence interval
- Variable transformation
32 ORE
4 CFU
- Analysis of Variance (ANOVA)
- Principles of regression and models for continuous data
- Effect measures with binary endpoints
- Regression models for binary response
- Variable selection
- Prediction models
- Bayesian Analysis
- Missing data
32 ORE
4 CFU
- R software
- Multiple testing
- Survival Analysis
40 ORE
5 CFU
- Design of RCTs; Early phase study design; Biomarker based designs; Sample Size Calculation; Adaptive designs; Bayesian designs; Estimands; Study PASS (Post Authorization Safety Study) and PAES (Post Authorization Efficacy Study).
- Fundamental ethics principles in research; Data governance and regulatory landscape (GDPR); issues and models related to data access / data sharing; The Ethics and Law of Experiments on Animals; End of life issues and the rights of terminally ill patients; The role of Ethical Committees.
- Regulatory aspects & legislations: the view of AIFA; Regulatory aspects & legislations: the view of pharma; Regulatory aspects & legislations in the area of rare-diseases; Good clinical practices.
48 ORE
6 CFU
- Epidemiological designs;
- Introduction to Real World Data;
- Geo-spatial analysis;
- Real World Data (Pharmaceutical);
- Introduction to causal models.
32 ORE
4 CFU
- Protocol development;
- End Point;
- End point Surrogate;
- Organizing Data & Data Management, Case Report Form & ECRF;
- Safety issues;
- Safety data analysis;
- Analysis of longitudinal data;
- Practical Review (Def. of a protocol);
- Reporting results;
- Reproducibility;
- Meta-analysis
40 ORE
5 CFU
- Introduction to machine learning;
- Unsupervised learning;
- Neural networks and deep learning;
- From data to models in pandemics;
- Interpretable and explainable artificial intelligence;
- Computational intelligence for biomedicine and healthcare;
- Bayesian and causal networks.
24 ORE
3 CFU
- Basic principles of scientific writing
- How to write a scientific paper
- How to write a Review
- Case report
- Letter to the editor
- Authorship
- Cover letter
- Peer review and manuscript evaluation
- Communicating science
- Writing an effective abstract
- Poster and oral presentation
- Communicating science to general public
- Social Media Communication
16 ORE
2 CFU
- Funding opportunities for Young Investigators in Italy and Europe;
- Understanding the review process: writing for success;
- How to develop an Irresistible idea;
- The writing schedule;
- Background and Review of Literature;
- Hypothesis, Aim of the study, Preliminary Results;
- Experimental design & methods;
- Time & deliverables;
- Pitfalls;
- Expected outcome;
- Dissemination;
- Future directions
16 ORE
2 CFU
Scientific Committee
Director
Members
Domenico
Criuscolo
Criuscolo
SIMeF e Genovax
Quali competenze acquisisci?
Quantitative Approach to Biomedical Research
Clinical Data Science: Advanced Statistics I
Clinical Data Science: Advanced Statistics II
Study Design
Biostatistics Epidemiological Real World Studies
Research in Practice
Research Grant Writing
Scientific Communication & Writing
Bioinformatics and Biostatistics for Big Data
Methods and Data Analysis in Biomedical Research - MEDAL
A chi è rivolto ?
The training provided in MEDAL is of relevance for clinical researchers in universities and hospitals who are involved in "non-profit" and "profit" trials that aim at optimising diagnosis and treatment approaches and also for personnel from CROs (Contract Research Organisations) and public and private research centres and companies involved in biomedical and translational studies.
Sbocchi professionali
Professionals
The MEDAL Master's in Biomedical Research contributes to the technical and scientific training of professionals with high expertise in designing and analyzing clinical databases using statistics, machine learning, and data mining tools.
Biomedical Researcher
The Master's program contributes to the advanced training of medical statisticians and researchers with quantitative skills, who work or wish to work in biomedical research, in private and public research institutions, universities, and CROs.
News del Corso
