Che cos'è l'intelligenza artificiale nel finance?

Che cos'è il finance ERP?

Il finance può essere definito come le attività associate alla gestione e allo studio di investimenti e denaro. Rientrando nel concetto di gestione del denaro nel finance attività come questioni relative a prestiti, risparmi, budgeting, previsioni, investimenti e attività e passività. Per le aziende, il finance è la base dell'organizzazione, in quanto gestisce tutte le attività economiche necessarie che consentono alle aziende di essere operative, inclusi l'acquisto di asset e materie prime, il pagamento di dipendenti e fornitori e la pianificazione di investimenti aziendali futuri.

Un software specifico, come l'enterprise resource planning (ERP) è utilizzato dalle organizzazioni perché le aiuti a gestire contabilità, processi di procurement, progetti e altro ancora in tutta l'azienda. Esempi di operazioni e funzioni di back-office gestite da ERP includono financials, procurement, contabilità, supply chain management, gestione dei rischi, analytics ed enterprise performance management (EPM).

Per molti dipartimenti IT, i sistemi ERP hanno spesso significato distribuzioni ingenti, costose e dispendiose in termini di tempo che potrebbero richiedere notevoli investimenti in hardware o infrastruttura. L'avvento del cloud computing e delle implementazioni software-as-a-service (SaaS) sono alla base del cambiamento nel modo in cui le aziende pensano all'ERP. Il passaggio dell'ERP al cloud consente alle aziende di semplificare i propri requisiti tecnologici, di avere un accesso continuo all'innovazione e di ottenere un ritorno più rapido sugli investimenti.

In che modo l'intelligenza artificiale favorisce l'innovazione continua nel finance?

Tradizionalmente, i processi finanziari, come l'immissione, la raccolta e la verifica dei dati e il consolidamento e la generazione di report, dipendono in modo significativo dagli sforzi manuali. Tutte queste attività manuali tendono a rendere la funzione finance costosa, dispendiosa in termini di tempo e lenta ad adattarsi. Allo stesso tempo, molti processi finanziari sono coerenti e ben definiti, cosa che li rende obiettivi ideali per l'automazione tramite intelligenza artificiale.

L'avvento dei sistemi ERP ha permesso alle aziende di centralizzare e standardizzare le loro funzioni finanziarie. L'automazione iniziale era basata su regole, per cui quando si verificava una transazione o veniva immesso un input, potevano essere soggetti a una serie di regole per la gestione. Sebbene questi sistemi automatizzino i processi finanziari, richiedono una notevole manutenzione manuale, sono lenti da aggiornare e non hanno l'agilità dell'automazione basata sull'intelligenza artificiale di oggi. A differenza dell'automazione basata su regole, l'intelligenza artificiale è in grado di gestire scenari più complessi, inclusa l'automazione completa di processi manuali ordinari.

Una maggiore automazione significa anche una maggiore precisione nei processi finanziari. Processi di elevato volume e banali, come l'inserimento delle fatture, possono portare le persone a fare errori o ad affaticarsi fino ad arrivare al burnout. I computer, tuttavia, non hanno gli stessi limiti. Possono anche elaborare volumi drasticamente più elevati di transazioni in un determinato lasso di tempo. Come risultato si hanno dati migliori con cui lavorare e si può permettere al team finance di concentrarsi sull'utilizzo di tali dati.

Esempi di AI nel finance

Oggi, le aziende stanno implementando innovazioni basate sull'intelligenza artificiale per aiutarle a stare al passo con cambiamenti costanti. Secondo il report di ricerca del 2021 "Money and Machines", realizzato da Savanta e Oracle, l'85% dei leader aziendali vorrebbe ricevere aiuto dall'intelligenza artificiale.

Ecco tre modi comuni in cui le aziende stanno sfruttando la potenza dell'intelligenza artificiale. In primo luogo, le aziende stanno automatizzando processi manuali, come i processi di contabilità fornitori, utilizzando il potere dell'intelligenza artificiale sfruttare una classificazione intelligente e un riconoscimento intelligente. I sistemi ERP con tecnologia AI integrata ora possono digitalizzare le fatture fisiche, identificare le informazioni chiave, ad esempio il nome del fornitore, i materiali acquistati e i costi associati e inserirle nei propri sistemi ERP in modo automatico per rilevare frodi, riconciliare i conti e velocizzare le approvazioni.

In secondo luogo, i processi di chiusura finanziaria automatizzati consentono alle aziende di spostare gli sforzi dei dipendenti dalla raccolta manuale, dal consolidamento e dal reporting dei dati all'analisi, alla strategia e all'azione. Le previsioni intelligenti si basano sulla modellazione degli scenari e sulle previsioni imparziali. Utilizzando le nostre soluzioni, Oracle effettua la chiusura finanziaria più velocemente di qualunque altre azienda nell'S&P 500, riuscendoci in solo 10 giorni o in circa la metà del tempo impiegato dai nostri competitor. Ciò permette al nostro team finanziario di dedicare più tempo al futuro invece di usarlo solo per fare report sul passato.

Infine, le aziende stanno implementando assistenti digitali basati sull'AI che semplificano la ricerca di informazioni e portano a termine il lavoro, indipendentemente da dove ti trovi. Ad esempio, le organizzazioni finanziarie possono utilizzare gli assistenti digitali per avvisare i team quando le spese non sono conformi o per inviare automaticamente le note spese per un rimborso più rapido. Gli assistenti digitali di oggi sono context-aware, conversazionali e disponibili su quasi tutti i dispositivi. I dipendenti non devono ricordare codici di linguaggio di interrogazione o transazione complessi. Possono invece interagire con il sistema ERP utilizzando un linguaggio naturale e semplice.

Vantaggi dell'AI nel tuo dipartimento finance

Un report di una ricerca ESG condotta insieme a Oracle (PDF) ha elencato i principali vantaggi dell'AI segnalati da 700 dirigenti e manager di finance e operations che sono utenti regolari di applicazioni ERP, EPM e/o SCM:

Cosa si rischia non implementando l'intelligenza artificiale nel finance?

Secondo il report "Money and Machines" citato in precedenza, l'87% dei leader aziendali ritiene che le organizzazioni che non modificano i processi finanziari dovranno affrontare rischi, tra cui:

• Perdere terreno rispetto ai competitor 44%
• Avere dipendenti più stressati 36%
• Generare report imprecisi 36%
• Ridurre la produttività dei dipendenti 35%

Le aziende che non si affrettano a incorporare l'intelligenza artificiale rischiano di diventare meno attraenti per la prossima generazione di professionisti del finance. L'83% dei millennial e il 79% dei rispondenti della Generazione Z hanno dichiarato che si fiderebbero più di un robot che del team finance della propria organizzazione. I dipendenti Millennial hanno quasi 4 volte più probabilità di voler lavorare per un'azienda che utilizza l'AI per gestire il settore finance rispetto ai Baby Boomer.

Introduzione a finance e AI

Investire nell'intelligenza artificiale per i processi finanziari può avere un grande impatto sulla capacità della tua organizzazione di prendere decisioni incentrate sui dati e stare al passo con il cambiamento continuo nel tuo settore e nel tuo mercato. Di seguito sono riportati alcuni aspetti da prendere in considerazione prima di iniziare:

Differenze tra app AI personalizzate e sistemi ERP cloud con AI integrata

Sono due gli approcci principali per integrare l'intelligenza artificiale nel tuo sistema ERP: creare app AI personalizzate ex novo o utilizzare un moderno sistema ERP cloud con l'intelligenza artificiale integrata. Se hai già un team di data scientist e sviluppatori che conoscono l'intelligenza artificiale, creare applicazioni personalizzate potrebbe essere un modo semplice per testare le acque. D'altra parte, un moderno sistema ERP basato sul cloud semplifica l'espansione della tua struttura e l'integrazione dell'intelligenza artificiale in diversi aspetti del finance. Inoltre, trasferisce il rischio di sviluppo al provider cloud ERP.

Task di machine learning principali

In ogni caso, dovresti iniziare con un caso d'uso ben definito per l'intelligenza artificiale e ampliare da lì. Secondo il report "Money and Machines" citato in precedenza, le quattro principali attività per le quali i leader aziendali vogliono il supporto del machine learning sono:

Di quali competenze abbiamo bisogno per gestire l'intelligenza artificiale?

Con l'intelligenza artificiale pronta a gestire la maggior parte dei processi manuali di contabilità, lo sviluppo e delle competenze di livello elevato saranno fondamentali per il successo della prossima generazione di leader finance. I professionisti del settore finanziario dovranno comunque essere competenti nei fondamenti di finance e contabilità per supervisionare gli algoritmi ed essere in grado di individuare le anomalie. Tuttavia, il loro lavoro quotidiano si concentrerà sempre meno su calcoli complessi e più sull'interpretazione dei dati, l'analisi del business e la comunicazione con gli stakeholder principali. Competenze come la strategia aziendale, la leadership, la gestione del rischio, la negoziazione e la comunicazione e lo storytelling basati sui dati, completeranno il supporto dato dalle abilità dell'AI nel finance.

Accesso a nuove innovazioni AI?

L'ERP cloud moderno, distribuito in un modello software-as-a-service (SaaS), semplifica l'adozione dell'intelligenza artificiale. Ricevi periodicamente accesso alle innovazioni, senza però le sfide generalmente associate ai progetti di upgrade tradizionali dell'ERP. Nel caso di Oracle Cloud Enterprise Resource Planning (ERP), riceverai accesso a nuove innovazioni, come l'intelligenza artificiale, ogni 90 giorni. Ciò significa che userai sempre l'ultima versione e non dovrai mai preoccuparti che una tecnologia obsoleta stia ostacolando il tuo business.

Domande sull'intelligenza artificiale da porre quando si sceglie un fornitore ERP

I vantaggi dell'adozione dell'intelligenza artificiale nel settore del finance sono chiari. Ma prima di investire, è importante assicurarsi che le funzionalità di intelligenza artificiale del fornitore siano all'altezza delle loro promesse. Ecco alcune domande fondamentali sull'intelligenza artificiale che dovresti porre al tuo fornitore di soluzioni ERP quando stai scegliendo la tua soluzione ERP: