I modelli di machine learning che sfruttano metodi di apprendimento
automatico in campi specifici trovano un’applicazione interessante
nel campo del cosiddetto credit scoring. Questa metodologia è utilizzata, ad
esempio, nell’ambito di ricerche condotte da istituti finanziari sul merito
creditizio, prima di concedere finanziamenti ad un soggetto richiedente, al
fine di valutare il tasso di interessi o il tasso di sconto da applicare o il limite massimo della somma da erogare.
Il webinar illustra pertanto come gli intermediari finanziari, gli enti creditizi e le imprese di assicurazione oggi utilizzano strumenti di machine learning per analizzare l’affidabilità e la potenziale capacità o rischiosità economica e comportamentale del richiedente del credito contestualizzando le principali problematiche di diritto che possono essere sollevate.
• Quali sono i settori che utilizzano maggiormente queste tecnologie?
• Quali sono i vantaggi del machine learning nel mondo creditizio e assicurativo?
• Quali sono gli impatti di questa tecnologia sul diritto?
• Quali ambiti del diritto possono presentare maggior criticità nell’utilizzo di questa tecnologia?
Federico Arcuri
Avvocato specializzato nel settore bancario e finanziario. Supporta le entità finanziarie nonché i fornitori di prodotti e servizi informatici nella gestione di tutte le tematiche legali e contrattuali nell’ambito dei processi di esternalizzazione e degli aspetti di governance, dei servizi di pagamento e della data protection nonché in ambito sostenibilità/ESG ed etica digitale.