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Models Of Risk Management Based on Soft Computing Methods

Prevenire  il rischio, attraverso strumenti di analisi, significa avere un vantaggio su di esso.


I campi di applicazione della gestione del rischio spaziano dal settore bancario, assicurativo, industriale, sanitario ed in ogni altro ambito “real time”. 

Gestire il rischio significa avere un vantaggio su di esso, e questo vantaggio è la differenza laddove l’imprevisto è maggiore. Il rischio è strettamente connesso alla modifica, nel tempo, di una variabile. Tale variabile può far assumere al rischio aspetti positivi o negativi, speranza di successo contro pericolo di insuccesso.

L’anima del risk management è quella dell’individuazione del possibile rischio, della determinazione e del suo significato, dell’analisi e della modellazione. Il fine ultimo è fornire un supporto.




I metodi utilizzati in passato, come i sistemi esperti basati sulle classiche matrici di rischio, si sono dimostrati poco adatti. Oggi per mezzo del Soft Computing è possibile gestire il rischio con strumenti che riescono a modellare i processi fisici del rischio.


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Fuzzy Logic, Reti Neurali e Algoritmi Genetici sono ormai strumenti imprescindibili nella gestione del rischio in ogni sua sfaccettatura. La Fuzzy logic consente di lavorare nei termini del vago e del poco accurato; individuazione e determinazione del rischio.


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Le Reti neurali rappresentano il modello di pensiero del cervello umano; analisi e modellazione del rischio. Gli Algoritmi genetici simulano l’evoluzione in termini di selezione, incrocio e mutazione; evoluzione e previsione del rischio.


 Il risultato finale del modello di gestione del rischio è quindi quello di fornire un supporto al processo di decisione.
La corretta decisione è un passo fondamentale per tradurre un rischio in vantaggio. Le metodologie di costruzione di modelli per la gestione del rischio messe in atto da EthosLab si fondono a pieno con il Soft Computing e ne potenziano ogni aspetto grazie a strumenti altamente innovativi. 

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