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http://elea.unisa.it/xmlui/handle/10556/9214| Title: | IA e rischio d'impresa: un valido supporto per la "corporate governance" |
| Authors: | Tipaldi, Antonio |
| Issue Date: | 2025 |
| Citation: | Tipaldi A. "IA e rischio d'impresa: un valido supporto per la "corporate governance"". Iura & Legal Systems, XII.2025/3, B(12): 123-132 |
| Abstract: | La previsione e l’eventuale gestione del rischio d’impresa, da parte della “governance”
attraverso l’utilizzo di strumenti intelligenti è una sfida cruciale per il “management” aziendale.
Identificare, valutare e mitigare i rischi in modo efficace è essenziale per garantire resilienza aziendale
e continuità operativa.
L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il “risk management”, offrendo soluzioni avanzate basate
su analisi predittiva e dati in tempo reale; grazie agli algoritmi di apprendimento automatico, le
aziende possono rilevare minacce, prevedere scenari di crisi e adottare azioni preventive con
maggiore precisione.
Questo approccio non solo ottimizza il processo decisionale, ma permette di ridurre i rischi in modo
più rapido ed efficiente. A crucial challenge for corporate management is the prediction of management’s business risk through the use of intelligent tools. Identifying, assessing and mitigating risks effectively is essential to ensuring business resilience and business continuity. Artificial intelligence is revolutionizing risk management, offering advanced solutions based on predictive analytics and real-time data. Thanks to machine learning, companies can detect threats, predict crisis scenarios and take preventive actions with greater precision. This approach not only optimizes decision making, but allows to reduce risks more quickly and efficiently. |
| URI: | https://www.rivistagiuridica.unisa.it/volumes/2025_3/index http://elea.unisa.it/xmlui/handle/10556/9214 |
| ISSN: | 2385-2445 |
| Appears in Collections: | Iura & Legal Systems. Volume--12, n. 3 (Luglio - Settembre 2025) |
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|---|---|---|---|---|
| Iura & Legal Systems, XII.2025_3, B (12) 123-132.pdf | Iura & Legal Systems, XII.2025/3, B (12): 123-132 | 200.97 kB | Adobe PDF | View/Open |
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