In che modo l'intelligenza artificiale sta trasformando il finance
Megan O'Brien | Content Strategist | 26 marzo 2024
Sebbene l'intelligenza artificiale esista da decenni, la disponibilità generalizzata di intelligenza artificiale generativa, o GenAI, per i consumatori a partire dal 2022/2023 ha attirato un'attenzione diffusa e ha aperto a possibilità completamente nuove. Le aziende hanno rapidamente iniziato a testare gli usi pratici di questa tecnologia rivoluzionaria e, in particolare, il dipartimento finanziario sta esaminando GenAI e altre forme di intelligenza artificiale come potenziale elemento di differenziazione competitivo.
L'applicazione della GenAI nel finance sembra pronta a cambiare il modo in cui funziona la funzione: il 70% dei CFO si aspetta un aumento della produttività dall'1% al 10% grazie all'implementazione della tecnologia, mentre il 13% si aspetta guadagni superiori al 10%, secondo il sondaggio del primo trimestre 2024 di Deloitte CFO Signals.
Molti si rivolgono a GenAI e ad altre applicazioni di intelligenza artificiale per aumentare la precisione e la velocità in aree quali le previsioni e la pianificazione finanziarie, l'ottimizzazione dei flussi di cassa, la compliance normativa e altre ancora. Altri stanno cercando applicazioni più semplici, ma in rapida evoluzione, dell'intelligenza artificiale, come l'automazione del three-way matching nella contabilità fornitori, nelle eliminazioni interaziendali e nell'acquisizione delle fatture. I principali ostacoli che i CFO vedono nell'adozione di GenAI sono le competenze tecniche (65%) e la fluidità (53%).
Con le funzionalità di intelligenza artificiale che migliorano i flussi di lavoro automatizzando le attività, generando insight e creando contenuti, il futuro della funzione finance sembra più basato sull'analisi e strategico, chiedendo team finance di lavorare in tutta l'organizzazione per condividere insight che creano valore per l'azienda.
Che cos'è l'intelligenza artificiale (AI, artificial intelligence)?
Per intelligenza artificiale si intende lo sviluppo di sistemi informatici che possono eseguire compiti come gli esseri umani. La tecnologia consente a computer e macchine di simulare le capacità di intelligenza umana, come l'apprendimento, l'interpretazione del linguaggio, la risoluzione dei problemi, la percezione e, forse un giorno, il ragionamento. L'intelligenza artificiale comprende un'ampia varietà di tecnologie, tra cui machine learning (ML), alberi decisionali, motori di inferenza e visione artificiale. La GenAI è un tipo di intelligenza artificiale in grado di produrre vari tipi di contenuti, tra cui testo, immagini, codice, audio, musica e video. Funziona utilizzando un modello ML per elaborare contenuti generati dall'uomo e identificare modelli e strutture. Quindi genera nuovi contenuti in base ai modelli appresi da quel set di dati.
In che modo l'intelligenza artificiale sta trasformando il finance? L'intelligenza artificiale nei casi d'uso del finance
Con l'evoluzione dell'intelligenza artificiale, si evolvono anche le sue applicazioni nel finance. Le funzionalità di GenAI verranno sempre più integrate nei sistemi software esistenti utilizzati per gestire i processi finanziari, affinché i team possano accedere a tali funzionalità direttamente nei flussi di lavoro esistenti per contabilità fornitori e contabilità clienti, budgeting e riconciliazioni di budget, chiusura finanziaria e altro ancora. Ora come ora, ci sono diverse aree in cui l'intelligenza artificiale è già utilizzata per migliorare il processo decisionale, l'efficienza e i profitti, tra cui:
1. Previsione e pianificazione finanziaria
L'intelligenza artificiale sta trasformando il processo di previsione e pianificazione finanziaria attraverso gli analytics predittivi. Gli analytics predittivi sono un tipo di data analytics utilizzati nelle aziende per identificare trend, correlazioni e cause. Utilizza dati, algoritmi statistici e machine learning per prevedere i risultati futuri in base all'analisi dei dati storici e dei trend esistenti.
Utilizzando gli analytics predittivi, i team finance possono prevedere i flussi di cassa futuri utilizzando i dati storici dell'azienda e i dati del settore in generale. Mentre le previsioni finanziarie tradizionali devono essere modificate manualmente quando le circostanze cambiano, le previsioni basate sull'intelligenza artificiale possono ricalibrarsi in base a nuovi dati, cosa che contribuisce a mantenere previsioni e piani pertinenti e accurati. La GenAI può anche creare automaticamente commenti contestuali per spiegare le previsioni prodotte dai modelli predittivi ed evidenziare i fattori chiave alla base della previsione.
2. Compliance normativa
Con la crescente complessità dei requisiti di reporting da parte delle autorità di regolamentazione di tutto il mondo, negli ultimi anni sono aumentati il costo e l'onere delle risorse dei report normativi. Le organizzazioni dedicano tempo e risorse significative per soddisfare tali requisiti. L'intelligenza artificiale può assumere una parte del carico di lavoro automatizzando il monitoraggio della compliance, la gestione degli audit trail e la creazione di report normativi.
Una tecnologia particolarmente preziosa nella compliance normativa è l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP, natural language processing). L'NLP è un ramo dell'intelligenza artificiale che consente ai computer di comprendere e generare il linguaggio umano. L'NLP è in grado di analizzare rapidamente grandi quantità di dati testuali, trasformando testi o discorsi grezzi in insight significativi. Può analizzare documenti lunghi, contratti, policy e altre fonti di testo per estrarre informazioni critiche, modifiche pertinenti e potenziali rischi di compliance. L'NLP può anche facilitare la gestione dei documenti, classificando automaticamente i documenti in base a criteri predeterminati.
3. Ottimizzazione del flusso di cassa
Una gestione efficace dei flussi di cassa è sempre in cima alla lista delle priorità dei CFO e dei loro team e l'intelligenza artificiale si sta dimostrando uno strumento prezioso per l'ottimizzazione dei flussi di cassa. A causa delle grandi quantità di dati necessari, la maggior parte dei professionisti del finance ha bisogno di più di un giorno per costruire una visione consolidata di flusso di cassa e liquidità. E anche allora, le previsioni possono includere errori e diventare rapidamente obsolete.
Grazie agli analytics predittivi e al machine learning, le aziende possono compilare automaticamente i dati da tutte le fonti pertinenti, cronologiche e attuali, per prevedere continuamente i flussi di cassa futuri. Grazie a previsioni dei flussi di cassa più rapide e accurate, le aziende possono adottare misure proattive per mantenere livelli di liquidità sani. Ad esempio, se c'è un eccesso di liquidità, possono sfruttare sconti per pagamenti anticipati con i fornitori o identificare le aree per cui reinvestire nel business. Quando la liquidità è limitata, possono rivalutare i prestiti o attivare trasferimenti in valuta tra società controllate. I team finance potrebbero anche utilizzare l'intelligenza artificiale per ottimizzare il capitale circolante applicando i giusti incentivi di pagamento anticipato per selezionare i fornitori in base alle condizioni di mercato, allo storico dei pagamenti e ad altri fattori.
4. Gestione delle spese
La gestione delle spese può trasformarsi rapidamente in una fonte di frustrazione. Per i dipendenti, soddisfare le regole dei criteri di spesa raccogliendo manualmente le ricevute, compilando i moduli e inviando le note spese è un processo difficile e soggetto a errori. Inoltre, i team finance non possono rivedere manualmente ogni spesa per garantire che tutte le spese siano conformi. L'intelligenza artificiale è un modo potente per accelerare la gestione delle spese e rimuovere parte della sua complessità. Ad esempio, l'optical character recognition (OCR), una tipologia di intelligenza artificiale in grado di eseguire la scansione di testi scritti a mano e stampati o immagini di un testo, di estrarre le informazioni pertinenti e di digitalizzarle, può aiutare con l'elaborazione delle ricevute e l'inserimento delle spese. L'OCR eseguirà la scansione delle ricevute e delle fatture caricate per popolare automaticamente i campi delle note spese, ad esempio il nome del commerciante, la data e l'importo totale.
Il ruolo dell'intelligenza artificiale nella gestione delle spese non finisce qui. Le aziende possono anche utilizzare l'intelligenza artificiale per automatizzare i flussi di lavoro di approvazione, contrassegnando solo le spese che richiedono la revisione del team finanziario in base a regole predeterminate, promuovendo una cultura "manage-by-exception". Anche gli assistenti per le spese basati sull'intelligenza artificiale stanno diventando più comuni, aiutando i dipendenti a categorizzare automaticamente le spese, inserendo e archiviando la documentazione necessaria per ciascuno di essi e fornendo indicazioni sui criteri di compliance di un'azienda.
5. Automazione dei task
Forse una delle funzionalità più comuni e probabilmente una delle più efficaci dell'intelligenza artificiale è l'automazione dei task. L'intelligenza artificiale può aiutare ad automatizzare numerosi processi finanziari manuali e laboriosi che prima inondavano il team finance, tra cui i seguenti:
- Inserimento dei dati: estrae e inserisce informazioni rilevanti da rendiconti, fatture, ricevute e altri documenti finanziari nel sistema di un'azienda.
- Acquisizione ed elaborazione delle fatture: esegue la scansione, la lettura e la digitalizzazione delle fatture cartacee.
- Confronto e verifica: confronta e abbina automaticamente le fatture con gli ordini di acquisto e le ricevute di consegna corrispondenti.
- Esecuzione dei pagamenti: facilita il processo di pagamento, inclusa la pianificazione dei pagamenti per ottimizzare il flusso di cassa, la selezione del metodo di pagamento preferito e l'esecuzione automatica del pagamento o con un intervento umano minimo.
- Riconciliazione: esegue un processo di riconciliazione automatizzato che abbina le transazioni di pagamento ai rendiconti bancari per verificare che gli importi e i beneficiari siano allineati.
- Impostazione predefinita della combinazione di codici di conto: prevede e imposta automaticamente i valori di segmento della combinazione di codici di conto nelle linee fattura conto fornitori senza Ordine di acquisto.
- Processi di chiusura finanziaria: l'intelligent process automation (IPA) automatizza la complessa orchestrazione della chiusura finanziaria e monitora lo stato delle attività in più sistemi, consigliando nuove regole che guidano l'automazione continua, avviando automaticamente i processi di chiusura non appena vengono completati i task dipendenti e aggiornando il calendario di chiusura.
L'automazione avanzata di attività manuali ad alto volume, ripetitive e banali offre numerosi vantaggi, tra cui risparmio di tempo e costi, riduzione degli errori e maggiore soddisfazione dei dipendenti, mentre il personale finance si concentra su attività più strategiche e a valore aggiunto.
6. Reporting e analisi finanziaria
L'intelligenza artificiale può aiutarti ad automatizzare e migliorare più aspetti del processo di reporting e analisi finanziaria. Nelle fasi iniziali, può estrarre informazioni finanziarie pertinenti da varie fonti di dati. Può quindi pulire ed elaborare i dati finanziari identificando errori, incoerenze o valori mancanti e notificando il personale finanziario circa le aree che richiedono attenzione.
L'intelligenza artificiale può quindi utilizzare i dati per generare rendiconti finanziari, ad esempio conti economici, stati patrimoniali e rendiconti dei flussi di cassa, trasformando i dati in report che evidenziano key performance indicator (KPI), trend e osservazioni. Può anche aiutare con il reporting normativo. La GenAI può compilare i moduli necessari con i dati forniti dal team finanziario per permettere al personale di rivedere e confermare.
La GenAI può essere utilizzata per produrre report descrittivi, fornendo contesto nei numeri combinando rendiconti finanziari e dati con una spiegazione di ciascuno. La GenAI può anche aiutare a preparare le prime bozze di 10-Q e 10-K, comprese le note a piè di pagina e management discussion and analysis (MD&A).
Vantaggi dell'intelligenza artificiale nel finance
L'integrazione dell'intelligenza artificiale nel finance offre numerosi vantaggi, ad esempio:
1. Aumenta efficienza e produttività
L'elenco dei modi in cui l'intelligenza artificiale può aiutare ad aumentare l'efficienza e la produttività nel reparto finanziario è già lungo, ed è solo l'inizio. L'automazione di numerosi processi finanziari, come la raccolta, il consolidamento e l'inserimento dei dati, è già un'aggiunta notevole. Aiuta a spostare il ruolo del finance dal reporting sul passato a concentrarsi sul futuro, attraverso analisi e previsioni che servono l'azienda.
Tuttavia, questo è solo il punto di partenza da cui il finance potrebbe implementare l'intelligenza artificiale per promuovere efficienza e produttività. Ad esempio, i team finance stanno anche implementando la GenAI per semplificare la ricerca di informazioni, colmare le lacune nelle conoscenze e portare a termine il lavoro. I casi d'uso includono assistenza alla scrittura, riepilogo, analisi e chat. Secondo uno studio del 2023 condotto da Boston Consulting Group e dal MIT Sloan, la GenAI ha migliorato le performance di un lavoratore altamente qualificato di ben il 40% rispetto ai lavoratori che non lo hanno utilizzato. Un report PwC del 2024 ha rilevato che il 60% dei CEO si aspetta che la GenAI crei vantaggi in termini di efficienza. E un sondaggio di NVIDIA del 2024 condotto intervistando 400 professionisti dei servizi finanziari globali ha rilevato che "l'efficienza operativa creata" è stato il vantaggio dell'intelligenza più da loro menzionato, con una percentuale pari al 43%.
2. Migliora customer experience e fidelizzazione
L'intelligenza artificiale aiuta a migliorare la customer experience e la fidelizzazione consentendo alle aziende di offrire interazioni personalizzate, proattive e integrate in vari punti di contatto. Un buon esempio è la personalizzazione. In un report del 2024 di Forrester, il 42% dei dirigenti intervistati ha identificato l'iperpersonalizzazione della customer experience come uno dei casi d'uso principali per l'intelligenza artificiale.
L'intelligenza artificiale può aiutarti a offrire personalizzazione analizzando i dati, le preferenze e il comportamento dei clienti per fornire i giusti suggerimenti sui prodotti e sui contenuti e le giuste offerte. Le aziende possono anche fare un ulteriore passo avanti con la segmentazione dei clienti basata sull'intelligenza artificiale per campagne e promozioni di marketing più mirate. L'intelligenza artificiale può persino aiutare a personalizzare i prezzi, utilizzando insight in tempo reale sulle preferenze dei singoli clienti, sui cambiamenti di mercato e sulle attività dei competitor per ottimizzare prezzi e sconti.
L'intelligenza artificiale sta diventando parte integrante della fidelizzazione dei clienti grazie agli analytics predittivi che prevedono il comportamento futuro dei clienti, il lifetime value e persino la probabilità di abbandono, consentendo alle aziende di concentrare i propri sforzi sull'affrontare in modo proattivo i problemi man mano che si presentano.
Infine, i chatbot e gli assistenti digitali basati sull'intelligenza artificiale rafforzano le relazioni con i clienti rispondendo alle domande su richiesta e fornendo un servizio rapido e 24 ore su 24.
3. Riduci gli errori
L'intelligenza artificiale nel finance può aiutare a ridurre gli errori, in particolare nelle aree in cui gli esseri umani sono inclini a commetterli. Le attività ripetitive ad alto volume possono spesso portare a errori umani, ma i computer non hanno questo problema. Sfruttare gli algoritmi avanzati, gli analytics dei dati e le funzionalità di automazione fornite dall'intelligenza artificiale può aiutare a identificare e correggere gli errori comuni in aree come l'inserimento dei dati, il reporting finanziario, la contabilità e l'elaborazione delle fatture.
4. Riduci i costi
L'intelligenza artificiale si sta già dimostrando capace di aiutare a ridurre i costi. Nel sondaggio NVIDIA, oltre l'80% degli intervistati ha riferito di un aumento dei ricavi e di una riduzione dei costi annuali derivanti dall'utilizzo di applicazioni abilitate all'intelligenza artificiale. Inoltre, l'implementazione dell'AI potrebbe ridurre i costi delle aziende S&P 500 di circa 65 miliardi di dollari nei prossimi cinque anni, secondo un report di Bank of America dell'ottobre 2023.
L'intelligenza artificiale può aiutare a ridurre i costi in molti modi. L'automazione dei task è un'ovvia tattica di riduzione dei costi, che consente alle aziende di ridurre i costi di manodopera, colmare le lacune della forza lavoro, migliorare la produttività e l'efficienza e far sì che i dipendenti si concentrino su attività strategiche e a valore aggiunto. Le aziende affermano che anche insight migliori e un processo decisionale facilitato dall'intelligenza artificiale sono fondamentali per ridurre i costi. Le organizzazioni che utilizzano l'intelligenza artificiale potrebbero essere in grado di ottimizzare i livelli di inventario e le supply chain, rilevare frodi, identificare opportunità di risparmio sui costi e allocare le risorse in modo più efficace.
5. Migliora il processo decisionale
Uno studio del 2023 condotto da Oracle e Seth Stephens-Davidowitz, bestselling author del New York Times, ha fatto luce sul dilemma che i leader aziendali devono affrontare durante il processo decisionale, e i risultati sono stati sorprendenti.
Dei leader aziendali intervistati...
- Il 74% riteneva che il numero di decisioni prese ogni giorno fosse aumentato di 10 volte nei tre anni precedenti.
- Il 97% voleva che i dati li aiutassero nel prendere decisioni.
- Il 93% riteneva che la giusta intelligence decisionale potesse decidere le sorti di un'organizzazione.
- Il 72% ammetteva che l'enorme volume di dati ha impedito loro di prendere decisioni in generale.
- L'89% riteneva che il crescente numero di fonti di dati abbia limitato il successo delle loro organizzazioni.
- Il 94% riteneva che i dati e gli insight giusti potessero aiutare il dipartimento finance a prendere decisioni migliori.
Le capacità dell'intelligenza artificiale in termini di raccolta, analisi e contestualizzazione della gestione dei dati, giusto per citare qualche ambito, aiutano a eliminare molti degli ostacoli al processo decisionale citati dai leader aziendali.
6. Migliora la gestione dei rischi
L'intelligenza artificiale è particolarmente importante per il rilevamento delle frodi. I modelli di machine learning addestrati elaborano sia i dati transazionali attuali che quelli storici per rilevare il riciclaggio di denaro o altre cattive azioni abbinando modelli di transazioni e comportamenti.
Anche i modelli di rilevamento delle anomalie basati sull'intelligenza artificiale possono essere addestrati per identificare le transazioni che potrebbero indicare frodi. I sistemi di intelligenza artificiale in questo caso imparano continuamente e col tempo possono ridurre le istanze di falsi positivi man mano che l'algoritmo viene perfezionato apprendendo quali anomalie erano transazioni fraudolente e quali no.
La capacità dell'AI di analizzare grandi quantità di dati in un lasso di tempo molto breve è una risorsa per il team finance. Che si tratti di analisi di supply chain, di operations o di mercati finanziari, l'intelligenza artificiale può aiutare a identificare rapidamente i potenziali rischi e a utilizzare tecniche di modellazione predittiva per valutare la probabilità e l'impatto di possibili risultati.
7. Scalabilità
Se l'intelligenza artificiale sta salendo alla ribalta ed è accessibile a una così ampia base di aziende è anche grazie alle piattaforme odierne di intelligenza artificiale basate sul cloud. I sistemi AI, in particolare l'intelligenza artificiale generativa, hanno bisogno di un'elevata potenza di calcolo. Anche i modelli vengono frequentemente aggiornati. Questi due fattori rendono molto difficile "acquistare l'intelligenza artificiale" ed eseguirla nel data center di un'organizzazione. Le piattaforme di cloud computing forniscono infrastruttura e risorse scalabili per la distribuzione e l'esecuzione di applicazioni AI, così facendo le aziende pagano per le funzionalità di cui hanno bisogno e possono usufruire degli aggiornamenti senza aver bisogno di patch e aggiornamenti software. Per le aziende che utilizzano sistemi ERP basati sul cloud, l'incentivo a utilizzare la tecnologia di intelligenza artificiale dallo stesso cloud è sostanziale. Sarà più facile e meno fonte di preoccupazione spostare e preparare i dati per l'AI se i sistemi di origine risiedono nella stessa infrastruttura cloud.
Il futuro dell'intelligenza artificiale nel finance
L'intelligenza artificiale si sta dimostrando più di una moda tecnologica e uno di quei rari progressi, come Internet e il cloud computing, che promettono di rivoluzionare il panorama aziendale. Per i CFO e i loro team, non sarebbe potuta arrivare in un momento migliore.
"Una sfida onnipresente che i CFO devono affrontare è l'aumento dei ricavi e l'espansione dei margini", ha dichiarato Matt Stirrup, Executive Vice President of Global Business Finance di Oracle, in un'intervista al Wall Street Journal. "Questa richiede una gestione delle aziende più efficace e l'utilizzo di tecnologie come l'intelligenza artificiale per trovare opportunità di crescita e individuare le inefficienze".
Pensando al futuro del finance, Stirrup prevede un grande cambiamento per questa funzione. Sebbene probabilmente l'AI non sostituirà mai completamente i membri del team finance, potrebbe diventare una parte significativa del loro lavoro quotidiano.
"Nel futuro, pensiamo che non solo l'intelligenza artificiale migliorerà l'automazione delle attività ripetitive, ma aiuterà anche con attività a maggior valore aggiunto", ha affermato Stirrup. "Il personale del finance, supportato dagli strumenti AI, può dedicare il proprio tempo a un'analisi più complessa e al processo decisionale strategico. Insieme, le competenze della forza lavoro e l'intelligenza artificiale porteranno a maggiori insight finanziari e un maggiore impatto".
Cosa possono fare ora le aziende per prepararsi ad aumentare l'uso dell'intelligenza artificiale nel tempo? In primo luogo, automatizzare i processi in modo aggressivo per ridurre il lavoro transazionale. In secondo luogo, formare il personale affinché abbiano le competenze per interagire efficacemente con gli strumenti di intelligenza artificiale, creando capacità analitiche che sfruttano la tecnologia. Fornire al personale del finance una migliore comprensione dell'intelligenza artificiale sarà fondamentale anche per garantire la sicurezza, i controlli e l'uso appropriato della tecnologia.
"Le aziende sono tenute ad aumentare i ricavi e allo stesso tempo ad aumentare i margini, ed è chiaro che i team finance saranno una forza trainante di questo sforzo", ha dichiarato Stirrup. "Il mondo è alimentato dai dati, e le organizzazioni che possono imparare ed eseguire rapidamente sulla base di questi, attraverso i giusti strumenti di pianificazione e analisi, le tecnologie cloud e l'efficace applicazione dell'intelligenza artificiale, alla fine risulteranno i vincitori".
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L'intelligenza artificiale e altre tecnologie avanzate stanno cambiando il volto del finance. Tuttavia, ci sono diversi ostacoli che rendono difficile l'implementazione.
In un sondaggio del 2023 condotto da Cisco, l'84% dei leader aziendali privati globali ha dichiarato che l'AI avrebbe un impatto molto significativo o significativo sul proprio business e il 97% ha affermato che l'urgenza di implementare tecnologie basate sull'AI era aumentata. Tuttavia, l'86% degli intervistati non si sentiva pronto a integrare l'intelligenza artificiale nelle proprie attività, con l'81% degli intervistati che ha citato i dati isolati o frammentati come il problema principale.
L'intelligenza artificiale dipende dai dati. Con Oracle Fusion Cloud ERP, le aziende hanno un repository di dati centralizzato, che offre ai modelli AI una base di dati accurata, aggiornata e completa. Grazie a un sistema ERP cloud completo con funzionalità di intelligenza artificiale integrate, i team finance possono ottenere i dati di cui hanno bisogno per aumentare l'accuratezza delle previsioni, ridurre i cicli di reporting, semplificare il processo decisionale e gestire meglio rischi e compliance. Con l'ampio portfolio di funzionalità AI di Oracle integrate in Oracle Cloud ERP, i team finance possono passare dall'agire in modo reattivo all'essere strategici grazie a più opportunità di automazione, insight migliori e funzionalità di previsione di cassa continue.
Domande frequenti su intelligenza artificiale e finance
Come viene utilizzata l'intelligenza artificiale nel finance?
L'intelligenza artificiale viene utilizzata nel finance per automatizzare le attività manuali, come l'inserimento delle fatture, il tracciamento dei crediti e la registrazione delle transazioni di pagamento, affinché i dipendenti siano liberi di focalizzarsi su un lavoro strategico a valore aggiunto. Le funzioni finance stanno inoltre adottando strumenti basati sull'intelligenza artificiale perché aiutino ad analizzare rapidamente grandi quantità di dati, a fornire insight e suggerimenti, a migliorare le previsioni e a promuovere un processo decisionale basato sui dati in tutta l'azienda.
Il finance verrà sostituito dall'intelligenza artificiale?
È improbabile che i professionisti del finance vengano completamente sostituiti dall'AI. Molti compiti saranno automatizzati o delegati ai sistemi di intelligenza artificiale, ma il finance avrà ancora bisogno del coinvolgimento umano per fornire ciò che l'intelligenza artificiale non può dare, come la creatività umana, il giudizio, l'intelligenza emotiva, la costruzione di relazioni e il pensiero critico. Invece di venire sostituito, il personale finance, supportato dagli strumenti AI, si focalizzerà su un'analisi più complessa e sul processo decisionale strategico.
Quali problemi può risolvere l'intelligenza artificiale nel finance?
Ci si aspetta che i team finance aiutino le loro aziende a incrementare i ricavi, espandendo al contempo i margini, fornendo dati in tempo reale in più formati personalizzati e promuovendo un processo decisionale basato sui dati in tutta l'azienda, il tutto gestendo allo stesso tempo una carenza di manodopera. L'intelligenza artificiale può aiutare a risolvere questi problemi offrendo ai team finance insight più approfonditi su possibili opportunità di investimento e risparmio sui costi, automatizzando il lavoro transazionale, generando automaticamente i dati necessari e migliorando la visualizzazione dei dati.
Qual è il futuro dell'intelligenza artificiale nel settore finance?
L'intelligenza artificiale ha già apportato cambiamenti significativi alla funzione finance e si ritiene che il suo impatto continuerà a crescere. Con l'avanzare delle tecnologie AI, e delle competenze di coloro che le utilizzano, queste diventeranno più profondamente integrate nella funzione. In futuro, si prevede che l'intelligenza artificiale sarà in grado di gestire più attività e valutare più fonti di dati con maggiore precisione e velocità, a vantaggio di molte aree del finance, in particolare le previsioni finanziarie, la pianificazione connessa, la gestione del rischio e la pianificazione degli scenari. Di conseguenza, la funzione finance continuerà a evolversi, diventando più strategica e lungimirante e focalizzandosi sulla creazione di valore per l'organizzazione.