L'Analista di rischio in ambito underwriting si occupa di valutare l'esposizione al rischio di prodotti, portafogli e controparti, supportando le decisioni di sottoscrizione. Le mansioni tipiche comprendono l'elaborazione di modelli quantitativi, l'analisi statistica dei dati, la definizione di politiche di pricing e limiti di esposizione, nonché la partecipazione alla redazione di report periodici per il management.
È richiesto l'uso di strumenti di modellazione (Python, R, SAS), competenze in database (SQL) e padronanza di Excel avanzato. L'attività si svolge in collaborazione con team commerciale, legale e compliance, e richiede attenzione normativa in ambiti quali IFRS9 o Solvency II a seconda del settore. Competenze trasversali includono comunicazione efficace, capacità analitiche e problem solving, oltre a una propensione all'aggiornamento sulle tecnologie di data analytics e trend ESG.
Il contesto lavorativo varia da realtà bancarie e assicurative a società di consulenza e finanza aziendale, con possibile crescita verso ruoli di team lead, risk manager o specialisti quantitativi.
Se sul nostro sito sono presenti 4 annunci per la figura di Analista di rischio, essi riflettono la richiesta di professionisti capaci di valutare e mitigare rischi in contesti finanziari e assicurativi. Il ruolo si colloca spesso tra team di underwriting, risk management e consulenza.
I profili richiesti spaziano da specialisti in credito e sottoscrizione a esperti in modellazione quantitativa; molte offerte riguardano l'analisi di portafoglio, la compliance e la reportistica interna. Trend emergenti includono maggiore automazione, data analytics e attenzione a criteri ESG.
Le opportunità si trovano in istituti finanziari, compagnie di assicurazione e società di consulenza. Se disponibili, alcuni annunci specificano località (Roma, Torino) e aziende (Gi Group SpA Filiale di Torino Centrale, Openjobmetis, SACE).
Studi richiesti: Laurea in Economia, Matematica, Statistica, Ingegneria gestionale o informatica; preferibili master o corsi specialistici in Risk Management, Financial Engineering, Data Science o certificazioni professionali (es. CFA, FRM). Percorsi di specializzazione in modellistica quantitativa, regulatory compliance (IFRS9, Solvency II) o corsi su strumenti di data analytics aumentano le opportunità.
Competenze richieste: Valutazione del rischio di credito e assicurativo, Modellazione statistica e quantitativa, Analisi dei dati e data cleaning, Conoscenza di Python o R, SQL e gestione database, Excel avanzato e VBA, Strumenti statistici/SAS, Stress testing e scenario analysis, Conoscenza normativa (IFRS9, Solvency II), Capacità di reportistica e data visualization, Problem solving e pensiero critico, Comunicazione e capacità di sintesi, Gestione stakeholder, Conoscenza di tecniche di machine learning di base, Attention to detail e organizzazione
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Domande frequenti sul lavoro di Analista di rischio
L'Analista di rischio in ambito underwriting è responsabile della valutazione e quantificazione dei rischi associati a controparti, prodotti o portafogli. Le attività comprendono la raccolta e l'analisi dei dati, la costruzione e validazione di modelli statistici per la stima di perdite attese e inattese, la definizione di limiti e politiche di sottoscrizione, nonché la predisposizione di report per il management. Collabora con team commerciali, legali e di compliance per assicurare che le decisioni di sottoscrizione rispettino criteri economici e normativi. L'analista partecipa anche a progetti di miglioramento dei processi, implementazione di strumenti di monitoraggio e valutazione degli impatti di scenari avversi.
Le competenze tecniche più richieste includono la padronanza di analisi statistica e modellistica, conoscenza di linguaggi come Python o R per l'elaborazione dei dati, e capacità di interrogare database tramite SQL. È fondamentale Excel avanzato, spesso integrato con VBA per automatizzazioni. Familiarità con software statistici (SAS, Stata) e strumenti di visualizzazione (Power BI, Tableau) è apprezzata. Inoltre, la comprensione delle normative rilevanti (ad esempio IFRS9 o Solvency II) e l'esperienza in stress testing, scenario analysis e validazione dei modelli completano il profilo tecnico richiesto.
Un percorso tipico prevede una laurea triennale e/o magistrale in Economia, Matematica, Statistica, Ingegneria gestionale o Informatica. Successivamente, è consigliabile un master specialistico in Risk Management, Financial Engineering o Data Science per acquisire competenze quantitative avanzate. Corsi di perfezionamento su modellistica del rischio, tecniche di machine learning e normative finanziarie aumentano l'occupabilità. Anche certificazioni professionali quali CFA o FRM, oltre a stage formativi in banche, assicurazioni o società di consulenza, rappresentano percorsi utili per entrare nel settore e costruire esperienza pratica.
La retribuzione varia in funzione dell'esperienza, del settore e della località. Per profili entry-level in banche o assicurazioni si può partire da una fascia retributiva base, mentre figure con esperienza quantitativa o responsabilità di team possono raggiungere livelli salariali significativamente più alti. Altri fattori che influenzano la retribuzione includono la dimensione dell'azienda, competenze tecniche specifiche (es. modellistica avanzata, programmazione) e certificazioni professionali. Benefit aziendali, bonus legati alle performance e opportunità di crescita specialistica o manageriale completano il pacchetto complessivo.
L'Analista di rischio opera principalmente in banche commerciali e d'investimento, compagnie assicurative, società di asset management e società di consulenza finanziaria. È presente anche in aree corporate di grandi imprese che gestiscono rischi di credito e mercato, e in centri servizi dedicati alla gestione dei portafogli. Nei contesti assicurativi il focus è sulla sottoscrizione e sulla valutazione delle riserve; in ambito bancario prevalgono analisi di credito, capitale regolamentare e gestione dei modelli IFRS9. Cresce inoltre la domanda in realtà fintech e insurtech orientate all'analisi dati e all'automazione dei processi.
La carriera può evolvere verso ruoli di maggiore responsabilità tecnica o manageriale. Tra le traiettorie possibili: Senior Risk Analyst, Model Validator, Risk Manager di linea, responsabile di team di underwriting o specialist in credit risk. Alcuni professionisti si specializzano in modellistica quantitativa, diventando quant o data scientist focalizzati su modelli predittivi e machine learning. Altre strade comprendono il passaggio a ruoli in compliance o internal audit, o l'affermarsi in consulenza specializzata. L'acquisizione di certificazioni professionali e competenze su normative e tecnologie digitali facilita la progressione.
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