dc.contributor.advisor |
Vedovato, Marco |
it_IT |
dc.contributor.author |
De Stefani, Giulia <1995> |
it_IT |
dc.date.accessioned |
2022-10-03 |
it_IT |
dc.date.accessioned |
2023-02-22T10:54:41Z |
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dc.date.issued |
2022-11-04 |
it_IT |
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10579/22088 |
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dc.description.abstract |
L’argomento che è stato sviluppato in questo elaborato riguarda il processo di budgeting all’interno delle organizzazioni. Dopo una prima analisi dei diversi modelli di budgeting all’interno della tradizione degli studi di pianificazione e controllo di gestione, si indaga sul possibile utilizzo e applicazione dell’intelligenza artificiale per migliorare il metodo budgeting. La velocità dei cambiamenti che caratterizzano l’ambiente interno ed esterno alle imprese rende necessario avere un modo rapido, efficace ed efficiente per gestire una enorme mole di informazioni realistiche che aiutino il management nel prendere decisioni affidabili. |
it_IT |
dc.language.iso |
it |
it_IT |
dc.publisher |
Università Ca' Foscari Venezia |
it_IT |
dc.rights |
© Giulia De Stefani, 2022 |
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dc.title |
Processo di budgeting e intelligenza artificiale: le possibili applicazioni |
it_IT |
dc.title.alternative |
Processo di budgeting e intelligenza artificiale: le possibili applicazioni |
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dc.type |
Master's Degree Thesis |
it_IT |
dc.degree.name |
Amministrazione, finanza e controllo |
it_IT |
dc.degree.level |
Laurea magistrale |
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dc.degree.grantor |
Dipartimento di Management |
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dc.description.academicyear |
2021-2022_appello_171022 |
it_IT |
dc.rights.accessrights |
closedAccess |
it_IT |
dc.thesis.matricno |
872070 |
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dc.subject.miur |
SECS-P/07 ECONOMIA AZIENDALE |
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dc.description.note |
- |
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dc.degree.discipline |
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dc.contributor.co-advisor |
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dc.date.embargoend |
10000-01-01 |
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dc.provenance.upload |
Giulia De Stefani (872070@stud.unive.it), 2022-10-03 |
it_IT |
dc.provenance.plagiarycheck |
Marco Vedovato (vedovato@unive.it), 2022-10-17 |
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