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AI Act: aspetti giuridici dell’Intelligenza Artificiale

Questo corso appartiene alla categoria dei Corsi INTERAZIENDALI.
La formazione interaziendale rappresenta un’ottima opportunità di confronto e di scambio su temi attuali e sempre in linea con le esigenze del mercato con edizioni in presenza, programmate a Milano e Roma, oppure a distanza (webinar).

AI Act: aspetti giuridici dell’Intelligenza Artificiale
Interaziendale

AI Act: aspetti giuridici dell’Intelligenza Artificiale

Il corso fornisce strumenti pratici per gestire la governance dell’AI in ambito bancario e assicurativo, approfondendo responsabilità giuridiche, modelli di controllo, prevenzione dei rischi e implicazioni etiche, regolatorie e operative.

DATA EVENTO : 21 ottobre 2026

DURATA : 4 ore

ORARIO : 09.00-13.00

SEDE : Da remoto (aule virtuali)

€ 400,00 IVA Esclusa

Numeri di partecipanti:

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L’adozione crescente di sistemi di Intelligenza Artificiale nei processi bancari e assicurativi – dalla selezione dei clienti alla valutazione dei rischi, dalla gestione sinistri al credit scoring – impone alle organizzazioni una riflessione profonda sulla governance di questi strumenti. Il corso si propone di fornire gli strumenti per affrontare, in ottica concreta, il tema della responsabilità giuri-dica legata all’uso dell’AI, delineare modelli di controllo e prevenzione del rischio, e riflettere sulle implicazioni etiche, regolatorie e operative.

  • Comprendere i principali rischi giuridici e reputazionali connessi all’uso dell’AI nei servizi finanziari e assicurativi
  • Analizzare i principi di responsabilità, trasparenza e tracciabilità dei sistemi intelligenti
  • Fornire strumenti operativi per l’adozione di modelli di AI governance interni
  • Approfondire le implicazioni normative del Regolamento europeo sull’Intelligenza Artificiale (AI Act)

 

  • Definizione di AI nei contesti normativi e organizzativi
  • Responsabilità e accountability: inquadramento giuridico e casi applicativi
  • Sistemi ad alto rischio: obblighi previsti dall’AI Act e adeguamenti richiesti
  • Bias, discriminazione algoritmica e auditabilità dei modelli
  • Tracciabilità delle decisioni automatizzate e explainability
  • Costruzione di un modello di governance interna: policy, controlli, ruoli
  • Red flags e indicatori di rischio AI nei processi bancari e assicurativi
  • Relazione tra AI e compliance: sinergie e criticità

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