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Dashboard

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Questionari Periodo
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Risk Assessment Dal {{risk_assessment['period_start'].strftime('%d-%m-%Y')}} al {{risk_assessment['period_end'].strftime('%d-%m-%Y')}}
Profilo Aziendale {% if profilo_aziendale['period_start'] %} Dal {{profilo_aziendale['period_start'].strftime('%d-%m-%Y')}} al {{profilo_aziendale['period_end'].strftime('%d-%m-%Y')}} {% else %} Nessun data {% endif %}

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RISK OVERSIGHT

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Premessa
Default Probability

Business Discontinuity Probability

Organisational Model Index


CAPITALE NETTO

DSCR
{% if risk_assessment['DSCR'][0]['dscr'] == 'ND'%} {% elif risk_assessment['DSCR'][0]['dscr'] > 1 %} {% elif risk_assessment['DSCR'][0]['dscr'] < 1 %} {% endif %}

INDICATORE CODICE CRISI

MISURE PREMIALI

ARTICOLO 15

ARTICOLO 24




ALTMAN Z-Score

RATING MCC

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RISK OVERSIGHT

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Dato Puntuale
Supervisione del Rischio

Indice di rischio della probabilità default a 36 mesi

Indice di Business Continuity comprensivo del rischio di default.
Numero di Rischi/Totale Rischi:
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Indice di rischio del modello organizzativo

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RISK OVERSIGHT

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Trend
Supervisione del Rischio

Default Probability

Business Discontinuity Probability

Organisational Model Index
VS
PEERS
Default Probability
Organisational Model Index

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RISK OVERSIGHT

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Dato Puntuale vs Peers

Nota Metodologica

RED FLAGS fornisce 3 indici:

  • 1. Ai4 Red Flags, indice ponderato sul rischio default vs target
  • 2. Ai4 Business Continuity 36M, comprensivo di sistema di alert
  • 3. Ai4 Risks, indice di adeguatezza del modello organizzativo

RED FLAGS fornisce, in via aggiuntiva e non integrata, altri dati:

  • gli indici obbligatori CNDCEC
  • lo Z-score di Altman
  • la possibilità di sviluppare una SWOT ANALYSIS

L’aggiornamento dei dati qualitativi avviene attraverso la procedura Risk Assessment che prende in considerazione la compagine sociale, la Organisational Model Index e il rischio di perdita dei Key Men (es. responsabili produzione, filiale, IT, sicurezza, 231, data protection ecc.). Il metodo proprietario di ARISK offre rischi predittivi a 36 mesi ed è unico nel suo genere, in quanto tutti gli altri metodi finora utilizzati si fermano in genere agli indici CNDCEC a 6 max 12 mesi, su base statistica e solo con dati quantitativi.

Per RED FLAGS è stato adottato Metodo Machine Learning di Intelligenza Artificiale, basato su alberi decisionali(supervisionati e certificabili) per lo sviluppo di un algoritmo tipo Random Forest

Per svilupparlo si è realizzato un Back testing su 150.000 aziende con fatturato da 1 a 40 milioni di €, le imprese fallite dal 2001 al 2018 e quelle in attività a tutto il 2019.

L’attendibilità dei dati previsionali di ARISK (**) è del 78% vs il 37% delle metodologie classiche (anche di quelle che integrano dati quantitativi e qualitativi).

Questa differenza si spiega con l’adozione di modalità di esecuzione della I.A. con logica induttiva (apprendimento automatico tramite algoritmi ripetitivi). La differenza con la logica deduttiva è significativa in quanto quest’ultima si basa sulle rilevazioni di periodi passati ed è accettabile solo in presenza di dati stabili (Ovvero l’assenza di qualsiasi crisi nel periodo considerato e proiettandolo sul futuro

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RISK OVERSIGHT

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Nota Metodologica
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Disclaimer

Questa differenza si spiega con l’adozione di modalità di esecuzione della I.A. con logica induttiva (apprendimento automatico tramite algoritmi ripetitivi). La differenza con la logica deduttiva è significativa in quanto quest’ultima si basa sulle rilevazioni di periodi passati ed è accettabile solo in presenza di dati stabili (Ovvero l’assenza di qualsiasi crisi nel periodo considerato e proiettandolo sul futuro

Questa differenza si spiega con l’adozione di modalità di esecuzione della I.A. con logica induttiva (apprendimento automatico tramite algoritmi ripetitivi). La differenza con la logica deduttiva è significativa in quanto quest’ultima si basa sulle rilevazioni di periodi passati ed è accettabile solo in presenza di dati stabili (Ovvero l’assenza di qualsiasi crisi nel periodo considerato e proiettandolo sul futuro

Questa differenza si spiega con l’adozione di modalità di esecuzione della I.A. con logica induttiva (apprendimento automatico tramite algoritmi ripetitivi). La differenza con la logica deduttiva è significativa in quanto quest’ultima si basa sulle D rilevazioni di periodi passati ed è accettabile solo in presenza di dati stabili (Ovvero l’assenza di qualsiasi crisi nel periodo considerato e proiettandolo sul futuro

Questa differenza si spiega con l’adozione di modalità di esecuzione della I.A. con logica induttiva (apprendimento automatico tramite algoritmi ripetitivi). La differenza con la logica deduttiva è significativa in quanto quest’ultima si basa sulle rilevazioni di periodi passati ed è accettabile solo in presenza di dati stabili (Ovvero l’assenza di qualsiasi crisi nel periodo considerato e proiettandolo sul futuro

Questa differenza si spiega con l’adozione di modalità di esecuzione della I.A. con logica induttiva (apprendimento automatico tramite algoritmi ripetitivi). La differenza con la logica deduttiva è significativa in quanto quest’ultima si basa sulle rilevazioni di periodi passati ed è accettabile solo in presenza di dati stabili (Ovvero l’assenza di qualsiasi crisi nel periodo considerato e proiettandolo sul futuro

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RISK OVERSIGHT

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Disclaimer
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