Sfruttare la GenAI: in che modo i CFO possono trasformare gli insight in tempo reale in decisioni proattive

Previsioni, insight e processo decisionale in tempo reale al giorno d'oggi sono essenziali per le organizzazioni finance più proattive. Come CFO e leader finance senior, non abbiamo più bisogno di aspettare una chiusura manuale di fine mese per identificare eccezioni, anomalie e carenze operative. Le piattaforme ERP native SaaS più avanzate ora integrano tecnologia di dati e automazione con l'intelligenza artificiale incorporata e l'intelligenza artificiale generativa. Queste piattaforme possono aiutare a ridurre al minimo gli sforzi manuali e ad accelerare il processo decisionale, fornendo informazioni in tempo reale che ci consentono di cogliere in modo proattivo le opportunità e di risolvere i problemi prima che si aggravino. In questo articolo ci concentreremo sul modo in cui gli insight basati sui dati in tempo reale ci consentono di migliorare il processo decisionale e di diventare più efficaci a livello operativo e strategico.

Previsioni: i dati alimentano l'intelligenza artificiale

Le funzionalità di GenAI offrono potenziale di trasformazione in tutto il finance. L'intelligenza artificiale e l'automazione dei processi consentono l'elaborazione di transazioni e dati quasi in tempo reale, riducendo le attività manuali non necessarie e fornendo dati integrati e di qualità elevata per previsioni rapide e insight. L'efficienza e la produttività che ne derivano permettono di dedicare risorse vitali ad attività analitiche a maggior valore aggiunto (per ulteriori informazioni, leggi Navigare il futuro della GenAI: in che modo i CFO possono massimizzare la produttività).

L'accesso a dati completi e accurati provenienti da un'unica fonte fornisce il carburante per l'automazione, le previsioni e gli insight basati sull'intelligenza artificiale. Le piattaforme ERP native SaaS più avanzate oggi sul mercato hanno integrato da molto tempo l'intelligenza artificiale con dati, software e infrastruttura. Queste piattaforme integrano in modo nativo anche AI/GenAI e modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). In questo modo si possono ottenere notevoli vantaggi, tra cui:

• Funzionalità AI perfettamente incorporate nei flussi di processo delle applicazioni, permettendo così l'introduzione e l'adozione di funzionalità AI nuove e in rapida evoluzione e di altre tecnologie avanzate senza l'ingente sforzo manuale o la rielaborazione richiesti in un approccio frammentato della piattaforma
• Il più elevato livello di qualità, pertinenza e affidabilità dell'AI, poiché l'intelligenza artificiale viene applicata ai dati specifici; sistemi disgiunti o isolati non sono adatti
• Localizzazione dei dati che offre un solido livello di sicurezza, evitando l'esposizione di informazioni sensibili finanziarie o di gestione ai LLM pubblici
• Dati più facili da gestire per sfruttare l'automazione guidata dall'intelligenza artificiale e raggiungere l'obiettivo di un'elaborazione touchless.

In sintesi: i CFO devono richiedere l'uso della più avanzata piattaforma ERP nativa SaaS integrata e l'elaborazione touchless basata sull'intelligenza artificiale consentita da queste piattaforme. Una piattaforma ERP del genere fornisce i dati di alta qualità necessari per previsioni e insight basati sull'intelligenza artificiale in tempo reale. I dati generati consentono insight immediati basati sull'intelligenza artificiale su eccezioni e anomalie e, cosa altrettanto importante, offrono previsioni sui risultati operativi e sul flusso di cassa rispetto alle previsioni con analisi narrative. Questa funzionalità offre ai CFO le informazioni di cui hanno bisogno per assegnare efficientemente il capitale alle opportunità e affrontare preventivamente i problemi.

Il ruolo della piattaforma ERP va oltre l'aggregazione interna dei dati finanziari: integra i dati provenienti da tutte le fonti pertinenti per migliorare l'accuratezza e l'affidabilità delle previsioni. Ad esempio, l'integrazione di dati esterni e previsionali sui prezzi delle materie prime, sul meteo, sulle supply chain globali, sui canali di distribuzione e sulle informazioni bancarie può aiutare a rendere le previsioni basate sull'intelligenza artificiale più affidabili e le azioni risultanti più pertinenti e tempestive. Ad esempio, le aziende di beni di consumo possono ottenere una visibilità continua attraverso l'integrazione touchless dei dati provenienti dalle promozioni commerciali e dagli inventari dei canali, e i produttori possono prendere decisioni migliori con l'integrazione dei prezzi delle materie prime e dei dati della supply chain nei modelli di previsione finanziaria.

AI sul campo

Le organizzazioni stanno già sfruttando l'intelligenza artificiale in modo creativo per fornire insight e previsioni che migliorano la pianificazione aziendale, i processi e le operations. Ad esempio:

• Un appaltatore dell'industria della difesa di grandi dimensioni utilizza insight basati sull'intelligenza artificiale per l'analisi della varianza e il rilevamento e la categorizzazione delle anomalie, favorendo la gestione e le azioni basate sulle eccezioni.
• Un'azienda fintech globale genera previsioni settimanali basate sull'intelligenza artificiale per i volumi di pagamento, su cui si basano sia le previsioni di ricavi che quelle di spesa.
• Un fornitore di servizi di trasporto utilizza previsioni di volume mensili basate sull'intelligenza artificiale delle riparazioni per tipo di veicolo per pianificare e accantonare le spese di manutenzione, una delle voci di spesa più grandi.

L'intelligenza artificiale nella sua forma attuale può offrire numerosi modi per semplificare o eliminare i processi, aumentare la precisione e migliorare l'efficienza. Man mano che le organizzazioni continuano a sfruttare i dati, verranno introdotte nuove funzionalità di intelligenza artificiale tradizionale e GenAI che possono cambiare drasticamente il nostro approccio tradizionale al finance.

Insight: i prossimi passi

La GenAI aiuta ad accelerare in modo significativo il processo di attuazione, riducendo significativamente gli sforzi manuali necessari per ricavare insight. Crediamo che la GenAI continuerà a essere perfettamente integrata con l'AI tradizionale per migliorare ulteriormente insight e previsioni in modi innovativi. Le organizzazioni finance utilizzeranno la GenAI per fornire narrative contestuali facili da capire che spiegano eccezioni, anomalie e varianze nelle previsioni rispetto alle stime, fornendo analisi approfondite, osservazioni e azioni consigliate per affrontare problemi o capitalizzare sulle opportunità. Queste narrative contestuali consentiranno una più ampia condivisione di insight su e giù la catena organizzativa oltre il team di FP&A. Crediamo che la GenAI fornirà anche spiegazioni dei fattori specifici che impattano una determinata previsione. Questa spiegabilità dei modelli di previsione è fondamentale per aumentare la fiducia degli utenti finanziari, i quali sono sempre scettici.

Guidare il finance verso un futuro strategico

Come leader del finance, ora possiamo definire risultati basati sui dati e sulla sinergia tra AI tradizionale e GenAI, allineandoci ai nostri obiettivi operativi e strategici. Ci sono numerosi casi d'uso per ottenere insight, previsioni e azioni consigliate per la gestione di revenue, costi, riscossioni, liquidità e capitale, migliorare le operations attraverso l'analisi dei KPI, eseguire progetti strategici, negoziazioni e transazioni di finanziamento e altro ancora. Con l'aggiunta della GenAI, i nostri team possono ottenere insight e indicazioni intelligenti, consentendo decisioni proattive e tempestive per raggiungere gli obiettivi strategici.

È importante notare che non tutti i processi esistenti verranno subito migliorati dall'AI, poiché bisogna passare per un periodo di formazione dell'AI e di perfezionamento dei dati per offrire qualità, affidabilità e fiducia nella tecnologia. Per trarre vantaggio dall'intelligenza artificiale servono anche processi basati sui dati, cosa che ci spinge a ripensare i ruoli e le responsabilità organizzative, anche in modo interfunzionale.

I CFO devono rendere l'adozione dell'intelligenza artificiale una priorità strategica il prima possibile. Un processo decisionale proattivo, in tempo reale e basato sui fatti che affonda le sue radici in dati e intelligenza artificiale sarà la nuova normalità. I team finance devono adottare immediatamente queste funzionalità per creare una solida base AI per i risultati basati sui dati, apprendere e padroneggiare le competenze necessarie per trarre il massimo valore ed essere pronti a includere le funzionalità più recenti man mano che vengono introdotte.

Temporeggiare non è un'opzione.