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DOCENTE
Prof. Claudio Mario Grossi - Professore di Finanza Aziendale e di Programmazione e Controllo presso l'Università Cattolica e Advisor
OBIETTIVO DEL CORSO
In un contesto economico dinamico e complesso, la capacità di interpretare criticamente dati e modelli di analisi aziendale non è solo una competenza tecnica ma una vera e propria leva strategica indispensabile per ogni Credit Manager.
Il corso si propone di fare chiarezza sulle logiche sottostanti ai modelli di scoring e rating, evidenziando le cause delle frequenti difformità di valutazione tra i diversi provider informativi e sfatando i principali luoghi comuni in materia di indicatori di rischio e ratios creditizi.
Attraverso un approccio rigoroso, i partecipanti acquisiranno le metodologie e gli strumenti per calcolare e interpretare con precisione gli indicatori di bilancio più rilevanti, apprendendo le tecniche necessarie per progettare un efficace sistema di scoring personalizzato.
L'esercitazione pratica su casi reali e la simulazione di modelli consentiranno inoltre di convertire le nozioni apprese in uno strumento operativo per la mappatura e la valutazione efficace del proprio portafoglio clienti.
A CHI SI RIVOLGE
Credit Manager - Credit Analyst - Credit Controller - Credit Collector - Responsabili Amministrativi area Finanza e Controllo - Responsabili gestione del credito e loro collaboratori.
PROGRAMMA DEL CORSO
1. Prima parte - mattina
2. Seconda parte - pomeriggio
CALENDARIO
10 novembre 2026.
Dalle ore 10:00 alle ore 17:00.
Il corso si terrà in presenza presso la sede ACMI in Via Speronari 6 a Milano o nella modalità online.
QUOTA DI PARTECIPAZIONE
Soci ACMI: € 350 + iva.
Non Soci ACMI: € 550 + iva - inclusa iscrizione ACMI per l'anno 2027.
Sconto 10% per la seconda iscrizione della stessa azienda.
Sconto 20% per la terza iscrizione e successive della stessa azienda.
La quota comprende la documentazione didattica e coffee break.
La partecipazione al corso dà diritto a 6 crediti formativi ai sensi della Legge 4/2013 e della prassi di riferimento UNI/PdR 44:2018.