INTERNAL AUDITING E BUSINESS INTELLIGENCE

Anno accademico 2024/2025 - Docente: CLAUDIA PRESTI

Risultati di apprendimento attesi

Il corso mira a fornire allo studente la terminologia, i modelli, le metodologie e le tecniche fondamentali legate alle attività di internal auditing e business intelligence. La conoscenza acquisita in materia di internal auditing porrà le basi per sviluppare nello studente capacità e competenze tecniche per sviluppare le attività di assurance e di consulenza interna, volta al miglioramento continuo dell'impresa, analizzando trasversalmente i processi aziendali integrati. In particolare, lo studente sarà messo in grado di cogliere la sistematicità del sistema di controllo interno, di analizzare e gestire i molteplici rischi aziendali e di estrarre i dati a supporto delle decisioni aziendali in tema di controllo interno.

Il corso consentirà allo studente di sviluppare un’autonomia di giudizio e lo porrà nelle condizioni di esprimere considerazioni critiche relativamente ai fatti di gestione rilevati nel processo di auditing. Lo studente svilupperà la capacità critica di analizzare le performance aziendali e i collegati rischi e la capacità di comuncare tali risultati agli stakeholder interni all’azienda.

Lo studio della disciplina consentirà allo studente di capire le dinamiche aziendali, inquadrando i diversi livelli di controllo all’interno del più ampio sistema azienda.

Modalità di svolgimento dell'insegnamento

Metodi didattici: lezioni frontali, esercitazioni guidate con presentazione e discussione delle soluzioni, discussione di casi di studio. Durante le lezioni gli studenti possono utilizzare i propri notebook o tablet.

I materiali di supporto didattico (slide ed esercitazioni) sono disponibili sull’aula Teams, che è utilizzata inoltre per la gestione di comunicazioni docente-studenti.

Il corso può prevedere una prova intermedia ed una prova conclusiva. 

Il corso viene svolto interamente in Italiano.

Prerequisiti richiesti

Conoscenza dei processi e delle funzioni aziendali.

Frequenza lezioni

La frequenza delle lezioni è sicuramente consigliata per favorire un migliore apprendimento dei contenuti oggetto del corso, ma anche in relazione alla possibilità di sviluppare soft skills di natura comunicativa e relazionale.

Contenuti del corso

Il programma dell’insegnamento è articolato come segue:

  • Il ruolo dell’internal auditing in azienda
  • Il risk management nell’ambito del controllo interno
  • Il piano di internal auditing
  • L’analisi dei processi
  • Le metodologie di assessment
  • Tecnologie dell’informazione a supporto delle decisioni aziendali
  • Fondamenti di Data Warehouse
  • La business intelligence

Testi di riferimento

Testi d'esame:

  • Dittmeier, C. A. (2011). Internal auditing: chiave per la corporate governance. Egea, II edizione, Milano.
  • Dispense predisposte a cura del docente e pubblicate sul canale MS Teams dedicato.

 

Testi di approfondimento:

  • Bettanti, A., Lanati, A. (2019). ERM ENTERPRISE RISK MANAGEMENT. Mc Graw Hill, I edizione, Milano.
  • Golfarelli, M., Rizzi, S. (2006). DATA WAREHOUSE. Mc Graw Hill, II edizione, Milano.

Verifica dell'apprendimento

Modalità di verifica dell'apprendimento

La prova di esame consiste di un esame scritto, che ha luogo in una delle date ufficiali di esami, e in un successivo colloquio orale facoltativo per coloro che superano la prova scritta.

La prova scritta è composta da un insieme di domande ed esercizi. Le domande possono essere a risposta aperta e/o a risposta chiusa e sono volte prevalentemente ad accertare conoscenze di natura teorica, mentre gli esercizi sono funzionali ad accertare competenze di natura applicativa. Nello svolgimento delle prove di esame è consentito l'utilizzo calcolatrice, mentre è assolutamente vietato l’uso di smartphone, tablet e qualsiasi altro dispositivo che non sia esplicitamente consentito dal docente.

 La prova scritta è superata se complessivamente lo studente consegue un punteggio maggiore o uguale a 18/30.

Il colloquio orale facoltativo mira ad approfondire sia conoscenze teoriche, sia competenze applicative. Il giudizio sulla prova viene formulato considerando i seguenti elementi di natura qualitativa: conoscenza degli argomenti oggetto della prova, padronanza di linguaggio, fluidità espositiva, capacità di effettuare collegamenti tra argomenti diversi oggetto del programma.

Esempi di domande e/o esercizi frequenti

Quali standard deve seguire l'IA?


Quali sono le modalità di gestione del rischio?

Che cos'è il Data Mining?

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