3 Ottobre 2025
FinDynamic ottiene un finanziamento da Finlombarda e Regione Lombardia nell'ambito del Programma Regionale FESR 2021-2027 per sviluppare algoritmi di machine learning applicati al credito per PMI.
FinDynamic ha raggiunto un importante traguardo grazie al supporto di Finlombarda e Regione Lombardia nell'ambito del Programma Regionale FESR 2021-2027, attraverso l'iniziativa "RICERCA&INNOVA", dedicata agli investimenti in ricerca, sviluppo e innovazione.
Il progetto si propone di sviluppare algoritmi di machine learning con due obiettivi principali: identificare le opzioni di finanziamento più efficienti per i richiedenti, e stimare i tassi di finanziamento in base alle caratteristiche del richiedente. Gli algoritmi di AI consentiranno ai grandi buyer di gestire le supply chain e mitigare i rischi identificando i fornitori con difficoltà di accesso al credito.
Grazie a questo progetto FinDynamic potrà ampliare significativamente la propria capacità di supportare le piccole e medie imprese italiane nell'accesso al credito, rendendo i programmi di Supply Chain Finance ancora più accessibili anche per le micro imprese.
"Questo finanziamento ci permette di accelerare lo sviluppo di strumenti tecnologici avanzati che democratizzano l'accesso al credito per le PMI italiane, contribuendo alla resilienza dell'intero ecosistema produttivo nazionale."
Explore FinDynamic solutions or speak with the team to evaluate the best programme for your supply chain.
Terza edizione del report esclusivo di FinDynamic sulla SCF in Italia: dati di mercato, interviste a Sanlorenzo, Crédit Agricole e analisi dell'Osservatorio SCF del Politecnico di Milano.
Open articleSeconda edizione del report SCF di FinDynamic: analisi del mercato italiano nella seconda metà del 2023, dati da 100 aziende coinvolte e interviste a Fratelli Arena e al Politecnico di Milano.
Open articlePrima edizione del report sull'andamento del mercato SCF in Italia nel H1 2023, sviluppato col Politecnico di Milano e con il contributo di Poste Italiane. Avvio di una serie semestrale.
Open article