ETD

• analisi finanziaria
• discounted Cash Flow
• intelligenza artificiale
• machine learning
• metodo dei multipli
• previsione dei flussi di cassa
• supporto decisionale
• valutazione d’azienda

This thesis examines the relationship between artificial intelligence and business valuation, with specific reference to the Discounted Cash Flow (DCF) method and the multiples method. The aim is to understand the extent to which AI tools can support the valuation process by increasing its efficiency and improving information management, without replacing the professional judgment of the valuation professional. The research is based on a literature review of the main business valuation methods and the applications of artificial intelligence, as well as on an in depth analysis of the contribution of AI to accounting analysis, cash flow forecasting, the selection of comparable companies, and the processing of financial and market data. The final part presents a case study on ITEDI, developed with the support of ChatGPT, in order to verify whether a generative AI system, guided by structured prompts and based on a limited set of information, can contribute to the construction of a coherent and methodologically plausible valuation report. The results show that AI can provide support in collecting, organizing, and processing information, as well as in structuring valuation reasoning. However, limitations remain regarding data quality, logical transparency, and the need to critically validate the outputs. AI therefore emerges as a complementary, rather than substitute, tool for the valuation professional.

La presente tesi esamina il rapporto tra intelligenza artificiale e valutazione d’azienda, con specifico riferimento al metodo dei flussi di cassa attualizzati (Discounted Cash Flow, DCF) e al metodo dei multipli. L’obiettivo è comprendere in quale misura gli strumenti di IA possano supportare il processo estimativo, accrescendone l’efficienza e migliorando la gestione delle informazioni, senza sostituire il giudizio professionale del valutatore. La ricerca si fonda su una review della letteratura sui principali metodi di valutazione d’azienda e sulle applicazioni dell’intelligenza artificiale, nonché su un approfondimento del contributo dell’IA all’analisi contabile, alla previsione dei flussi di cassa, alla selezione delle imprese comparabili e all’elaborazione dei dati finanziari e di mercato. La parte finale presenta un caso studio relativo a ITEDI, sviluppato con ChatGPT, per verificare se un sistema di IA generativa, guidato da prompt strutturati e da un set informativo limitato, possa contribuire alla costruzione di una relazione di stima coerente e metodologicamente plausibile. I risultati evidenziano che l’IA può offrire supporto nella raccolta, organizzazione ed elaborazione delle informazioni e nella strutturazione del ragionamento valutativo. Permangono tuttavia limiti connessi alla qualità dei dati, alla trasparenza logica e alla necessità di validare criticamente gli output. L’IA si configura quindi come strumento complementare, non sostitutivo, del valutatore.