Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Titolo
La capacità segnaletica dei quozienti di bilancio e l'efficacia predittiva dei modelli di Machine Learning ed Explainable AI nella crisi d'impresa: una Systematic Literature Review.
Dipartimento
ECONOMIA E MANAGEMENT
Corso di studi
STRATEGIA, MANAGEMENT E CONTROLLO
Riassunto (Italiano)
Il presente lavoro si focalizza sull'analisi dei sistemi di rilevazione tempestiva della crisi d’impresa (Early Warning), contestualizzati all’interno del nuovo quadro normativo introdotto dal Codice della Crisi d’Impresa e dell’Insolvenza (CCII). L’indagine si concentra sul ruolo degli adeguati assetti organizzativi e sulla capacità degli strumenti di Intelligenza Artificiale di supportare i processi decisionali e di monitoraggio aziendale. La ricerca è condotta attraverso una Systematic Literature Review (SLR) di 64 contributi scientifici internazionali, selezionati per approfondire il passaggio dai modelli statistici tradizionali alle nuove frontiere del Machine Learning. Lo studio è strutturato per rispondere a due domande di ricerca fondamentali: la prima (RQ1) riguarda l’identificazione e la validazione dei quozienti di bilancio dotati di maggiore potere predittivo; la seconda (RQ2) analizza l’architettura dei modelli algoritmici avanzati, con un focus specifico sulle tecniche di Explainable AI (XAI) necessarie per garantire la trasparenza dei processi automatizzati.
