Il volume analizza la crisi d’impresa come fenomeno dinamico, cumulativo e multidimensionale, superando le letture meramente finanziarie e integrando teoria manageriale, scienze della decisione e intelligenza artificiale.
L’analisi si concentra sull’evoluzione dei modelli predittivi, dai meto...
Il volume analizza la crisi d’impresa come fenomeno dinamico, cumulativo e multidimensionale, superando le letture meramente finanziarie e integrando teoria manageriale, scienze della decisione e intelligenza artificiale.
L’analisi si concentra sull’evoluzione dei modelli predittivi, dai metodi tradizionali agli approcci data-driven e di machine learning, mettendone in evidenza limiti interpretativi, trade-off metodologici e implicazioni per il decision making e per i sistemi di early warning, anche alla luce del Codice della Crisi d’Impresa e dell’Insolvenza (CCII).
Ampio spazio è dedicato alla governance algoritmica, ai temi di explainability e accountability e al ruolo del management nella progettazione e nel governo di architetture decisionali ibride. Su tali basi, la monografia propone, anche attraverso evidenze empiriche e approcci multi-algoritmici, un framework integrato per anticipare e governare la crisi in contesti complessi e ad elevata incertezza.
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