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Il mondo delle finanze si è evoluto oltre i fogli di calcolo e il giudizio umano. Nei mercati di oggi, molti ruoli finanziari ora prevedono la navigazione di vasti set di dati, l'interpretazione dei risultati dell'apprendimento automatico e il senso delle previsioni generate dall'IA. Le scuole di business stanno rispondendo con programmi e moduli progettati per produrre non solo analisti tecnicamente qualificati, ma professionisti che possono comprendere e valutare criticamente le approfondimenti basati sui dati con maggiore fiducia e precisione.
A Imperiale College Business School di Londra, questo equilibrio di interpretazione e calcolo modella l'approccio adottato in moduli come strategie di trading sistematiche con algoritmi di apprendimento automatico, guidato dalla visita in visita Hachem Madmoun. “Il settore finanziario è entrato in un'era in cui i metodi analitici tradizionali mostrano sempre più i loro limiti”, afferma Madmoun. “Gli strumenti computazionali avanzati consentono lo sviluppo di teorie finanziarie più rigorose”.
I maestri di Imperial nel curriculum finanziario sottolinea non solo come funzionano i modelli, ma perché funzionano – e quando non lo fanno. Gli studenti imparano a quantificare l'incertezza, progettare modelli radicati nel contesto finanziario e sfidare i cosiddetti sistemi “Black-Box”. “Comprendere la logica interna di un modello è diventata cruciale quanto la sua capacità predittiva”, afferma Madmoun.
Gli studenti vengono introdotti a tecniche avanzate di intelligenza artificiale come la catena di preparazione e l'autoconsistenza che simulano il ragionamento umano. L'intelligenza artificiale generativa è presentata non solo come strumento per le domande ma come partner nel ragionamento. “Insegniamo l'apprendimento del rinforzo dal feedback umano, in cui ogni correzione diventa dati di formazione”, aggiunge Madmoun. Gli studenti sono incoraggiati a considerare l'IA non come un motore statico, ma come uno strumento reattivo per prendere decisioni critiche in ambienti finanziari ad alto contenuto di poste.
Riconoscendo che gli studenti entrano con diversi livelli di conoscenza tecnica, il Master in International Finance (MIF) AT Hec Paris Fornisce corsi di programmazione Python asincroni, campi di addestramento opzionali e tracce elettive su misura. “Abbiamo integrato seminari insegnati da Hi! Paris nel curriculum”, afferma il direttore accademico Evren Örs, riferendosi all'IA e al centro di scienze dei dati co-fondati da HEC Paris e Institut Polytechnique de Paris. Gli studenti di entrambe le istituzioni collaborano a progetti di dati reali, rafforzando le capacità sia tecniche che di lavoro.
Un sistema elettivo a più livelli richiede a tutti gli studenti MIF di completare almeno un corso incentrato su dati e finanza. La traccia più avanzata è la doppia laurea in dati e finanza, in cui gli studenti si tuffano in profondità nelle applicazioni di apprendimento automatico. I laureati, afferma ÖRS, sono spesso assunti come analisti quantitativi, data scientist e analisti di private equity a Londra e Parigi.
A Scuola di finanza e gestione di FrancoforteData Science è incorporata dal primo giorno. Gli studenti iniziano con la programmazione di Python e si muovono rapidamente alla finanza applicata. L'attenzione è rivolta all'implementazione del mondo reale: connettersi a fonti di dati in diretta, modellare i prodotti finanziari e adattarsi a tendenze come gli investimenti ESG (ambientale, sociale e governance) e arbitraggio statistico.
“Tracciamo continuamente la domanda del settore per nuove competenze e adeguamo il nostro curriculum di conseguenza, integrando nuovi concetti e strumenti nel nostro materiale tradizionale”, afferma Grigory Vilkov, istruttore di modellazione finanziaria. Un corso inizia con le basi teoriche di arbitraggio e termina con i modelli di valutazione che programmano gli studenti a Python utilizzando prodotti finanziari reali che esistono e sono utilizzati nei mercati del mondo reale.
I corsi di Master of Finance di Francoforte sono programmati per tre giorni alla settimana, inclusi il sabato, per consentire agli studenti di acquisire esperienza nel settore in altri giorni. “La concorrenza in questi campi è intensa”, afferma Vilkov, “quindi assicuriamo che gli studenti sviluppino sia forti basi accademiche sia fluidità pratica dei dati”. Il direttore dei servizi di carriera Maren Kaus conferma i risultati: “I laureati in finanza esperti sono sempre più in ruoli che uniscono le competenze finanziarie con competenze analitiche e tecniche”, afferma.
A Nova School of Business and Economics (Nova SBE) in Portogallo, l'attenzione è rivolta al ponte della teoria tecnica con l'applicazione del capitale di rischio. Gli studenti utilizzano dati e AI per valutare il potenziale di investimento start-up e tenere traccia delle tendenze del mercato. Corsi su finanza decentralizzata (DEFI) – utilizzando tecnologie blockchain, piuttosto che banche tradizionali o istituti finanziari blockchain – e l'apprendimento automatico sono radicati in casi d'uso pratici.
“Ho trascorso l'ultimo decennio a costruire modelli e strumenti per i venture capitalist per procurarsi, valutare e valutare le aziende in modo più efficace”, afferma Francesco Corea, ex direttore della scienza dei dati della società VC con sede negli Stati Uniti Greycroft. La sua esperienza aiuta a modellare l'etica dell'apprendimento pratico di Nova, che va dai casi studio di budget gamificati agli strumenti di costruzione che prevedono i risultati di impresa.
“Non si tratta di automatizzare il giudizio, ma di aumentarlo”, afferma Corea. “Si tratta di aiutare il capitale a trovare talenti e aiutare i talenti a costruire pensando al capitale.”