OBIETTIVI DEL CORSO

Il corso consente di acquisire un metodo pratico per utilizzare l’intelligenza artificiale nella verifica dei Bilanci, con benefici immediatamente applicabili:

• individuare in pochi minuti anomalie che normalmente richiedono ore di analisi
• intercettare segnali di rischio spesso non evidenti a una lettura tradizionale
• ridurre il rischio professionale grazie a controlli più sistematici
• aumentare l’efficacia delle verifiche e la qualità del servizio al cliente

Al termine, il partecipante sarà in grado di utilizzare l’AI come strumento di supporto avanzato all’analisi di bilancio, integrandola nel proprio metodo di lavoro quotidiano.

PROGRAMMA
I° INCONTRO
Come l’AI individua le anomalie nei bilanci

• Le principali tipologie di anomalie rilevabili:
  • incoerenze nei trend (crescite anomale)
  • squilibri tra voci di bilancio
  • disallineamenti tra risultato economico e flussi finanziari
  • scostamenti rispetto ai benchmark
• Le logiche utilizzate dall’AI:
  • analisi dei trend storici
  • verifica delle relazioni tra voci
  • individuazione di valori anomali (outlier)
  • confronto con parametri di riferimento
• Esempi concreti di anomalie:
  • aumento dei ricavi non coerente con margini e cassa
  • crescita anomala dei crediti
  • margini fuori linea rispetto alla struttura dei cos

Dalla teoria alla pratica: controlli e indicatori

• I principali controlli di coerenza automatizzabili:
  • ricavi vs crediti
  • EBITDA vs flussi di cassa
  • magazzino vs vendite
  • debiti vs costi
• Indicatori chiave per l’individuazione delle anomalie:
  • marginalità
  • indebitamento
  • rotazioni
  • indicatori di sostenibilità finanziaria
• Costruzione di una checklist operativa per l’analisi dei bilanci

II° INCONTRO
Utilizzo pratico dell’AI nell’analisi di bilancio

• Cosa può fare concretamente l’AI:
  • analizzare bilanci e segnalare incoerenze
  • evidenziare criticità e aree di rischio
  • supportare la redazione di commenti e report
• Utilizzo di strumenti di AI generativa come ChatGPT
• Come preparare correttamente i dati per l’analisi
• Esempi di prompt operativi per:
  • individuare anomalie
  • verificare coerenze
  • analizzare l’evoluzione dei dati nel tempo

Strumenti operativi e integrazione con Excel

• Utilizzo combinato di AI ed Excel per:
  • costruire controlli automatici
  • evidenziare anomalie in modo sistematico
  • supportare l’analisi dei dati
• Creazione di semplici modelli di analisi replicabili
• Introduzione a strumenti di visualizzazione come Microsoft Power BI per individuare anomalie in modo immediato

Limiti dell’AI e corretto utilizzo professionale

• Errori tipici dell’AI nell’analisi dei bilanci
• Rischio di falsi positivi e interpretazioni errate
• Ruolo centrale del giudizio del professionista
• Metodo di lavoro consigliato:
  • analisi preliminare con AI
  • individuazione delle anomalie
  • verifica e approfondimento
  • valutazione professionale finale

RECUPERO DEL WEB LIVE
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