AI nel Finance come potente leva per migliorare la competitività e l’efficienza delle organizzazioni portando soluzioni di nuova generazione che rispondono alle esigenze di un mercato in continua evoluzione. Il sodalizio tra economia finanziaria ed economia degli algoritmi garantisce al comparto una vasta gamma di applicazioni che spaziano dall’analisi dei dati alla gestione dell’operatività quotidiana. Machine Learning, Deep Learning e GenAI permettono alle organizzazioni di comprendere meglio e più velocemente mercati, processi e clienti, analizzando e apprendendo dai flussi digitali per azionare insight preziosi, nuovi paradigmi di misurazione delle prestazioni e framework previsionali e predittivi a supporto dei processi decisionali.
AI nel Finance: le sfide e le opportunità applicative
I CFO oggi devono fronteggiare una complessità crescente, gestendo tassi di inflazione in aumento, elevata volatilità dei mercati ma anche partner e clienti sempre più informati ed esigenti. Ottenere le informazioni necessarie per valutare la situazione, esplorare diversi scenari e formulare un’offerta capace di bilanciare l’equilibrio di scambio tra il valore che torna all’azienda e il valore che torna al cliente non è facile e nemmeno scontato. Considerati fattori come la globalizzazione, il numero di transazioni commerciali in aumento, l’esigenza di una velocità di calcolo e di analisi sempre più spinta, l’AI nel Finance rappresenta un grosso facilitatore. La tecnologia recupera ed elabora una mole di informazioni in tempo reale da una serie diversificata di fonti, velocizzando e ottimizzando la gestione dei fornitori, della produzione, della logistica, ottimizzando le dinamiche degli ordini e riordini ma anche dei sistemi creditizi. Il tutto garantendo un perfetto allineamento ai vincoli e agli sviluppi normativi anche su un’operatività multicountry e multivaluta. Automatizzando ed efficientando molte routine, l’AI permette di ridurre i costi e di convertire le risorse dei dipartimenti finanziari su compiti a più alto valore aggiunto.
5 esempi in cui il contributo dell’AI nel Finance fa la differenza
#1 Accesso più rapido alle informazioni
Secondo un’analisi di IDC, i leader dell’area Finance ritengono che le applicazioni di AI nei processi finanziari possano aumentare notevolmente le prestazioni delle attività che vanno dai pagamenti alla gestione delle spese, alla chiusura contabile, alla gestione delle fatture e alla revisione, previsione, e pianificazione del budget. Non a caso, oltre 6 aziende su 10 (63%) prevede di aumentare gli investimenti in soluzioni di AI nei prossimi due anni, con un incremento medio del budget destinato a queste tecnologie del 18% rispetto all’anno precedente.
#2 Risolvere le inefficienze manuali
L’input manuale delle informazioni, la gestione inefficace dei dati e la mancanza di sistemi di verifica adeguati generano inefficienze che impattano sulla marginalità. L’implementazione di tecnologie di AI riduce significativamente questi errori, migliorando l’accuratezza dei dati e l’efficienza operativa, ottimizzando i tempi e i costi legati alla gestione di riconciliazioni, problemi coi fornitori, previsioni finanziarie imprecise. La tecnologia contribuisce a una maggiore redditività e sostenibilità delle aziende.
#3 Valorizzare il contributo delle risorse umane
L’Intelligenza Artificiale nelle divisioni finance valorizza il contributo delle persone, liberando i professionisti da compiti ripetitivi e a basso valore aggiunto, consentendo ai dipendenti di concentrarsi su attività più strategiche come l’innovazione di prodotti e servizi, l’efficientamento dei processi e la gestione delle relazioni con partner e clienti. Migliorando la produttività dei team finanziari del 25%, l’uso dell’AI aumenta al contempo la soddisfazione dei dipendenti grazie alla riduzione delle mansioni più noiose e ripetitive, (Fonte: “Next-Gen Workforce in Financial Services” McKinsey 2023).
#4 Potenziare l’onboarding e il talent management
Il fenomeno delle “Big Resignation” a seguito dei cambiamenti culturali e comportamentali post pandemia ha ridotto i talenti nelle aziende. Meno personale significa meno tempo disponibile per la pianificazione e l’implementazione di strategie finanziarie efficaci, mettendo a rischio la crescita del business. L’AI aiuta a colmare il gap, gestendo iter di processo in automatico validati da un supervisore umano.
#5 Nuove opportunità di business
L’adozione dell’AI aumenta la precisione delle previsioni finanziarie e riduce i costi operativi, inaugurando nuove opportunità di business. Strumenti avanzati di analisi predittiva aiutano i CFO a creare strategie finanziarie più accurate e tempestive. Un altro valore aggiunto dell’Intelligenza Artificiale è quello di identificare e presidiare la gestione di rischi e frodi in modo più efficace e garantendo trasparenza e conformità a tutti gli sviluppi normativi per una crescita sostenibile allineata a tutti i temi di Corporate Social Responsability.
AI nel finance: il contributo di SAP
SAP collabora con le imprese per trasformare ogni aspetto dei loro processi end-to-end. Grazie a insight, raccomandazioni e livelli di automazione supportati dall’AI e integrati nelle sue applicazioni e modelli preformati, l’azienda di Walldorf supporta le organizzazioni a sviluppare processi più rapidi e mitigare i rischi.
“Le innovazioni a livello di Intelligenza Artificiale che stiamo proponendo ridefiniscono il modo in cui le aziende operano – spiega Ivano Fossati, Head of Cloud ERP di SAP Italia -. Confermando il nostro impegno a fornire una tecnologia rivoluzionaria che genera risultati concreti, il nostro obiettivo è quello di aiutare i clienti a liberare l’agilità e l’ingegno di cui hanno bisogno per continuare ad avere successo sui mercati”.
SAP S/4HANA Cloud: alcuni esempi del contributo dell’AI nel Finance
Le soluzioni cloud di SAP consentono ai clienti di sfruttare l’IA per ottimizzare i processi finanziari in diversi modi. Le applicazioni SAP integrano funzionalità AI che lavorano perfettamente con altre tecnologie avanzate incluse nella SAP Business Technology Platform (SAP BTP), per massimizzare l’impatto sul business e ridurre i rischi di implementazione. Qui alcuni esempi:
Per approfondire i temi dell’AI a supporto dei processi finanziari partecipate a SAP Now 2024
1. Invoice Lifecycle Management 4.0
Per ottimizzare il processo del ciclo completo della fattura, i clienti SAP S/4HANA Cloud sfruttano senza soluzione di continuità la tecnologia per il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) per estrarre le informazioni chiave dagli avvisi di pagamento, mentre i modelli AI trovano l’abbinamento con i crediti aperti. La tecnologia RPA carica le informazioni estratte dai documenti digitali in SAP S/4HANA Cloud e instrada le eccezioni ai responsabili per le opportune compensazioni. Sgravati da attività noiose, le persone possono realmente concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto:
- estrazione delle informazioni pronte all’uso
- flussi di lavoro automatizzati
- modelli di AI preformati disponibili per migliorare l’efficienza in tutti i processi finanziari: dall’elaborazione automatica dei documenti di contabilità fornitori, al processo di fatturazione e pagamento fino alla riconciliazione delle merci in entrate con le fatture e la registrazione nei report.
- previsioni intelligenti che aiutano ad accelerare la chiusura contabile
Ad esempio, i modelli AI per la riconciliazione tra entrate merci e fatture aiutano i responsabili finanziari a identificare le eventuali cause di discrepanza, risparmiando tempo prezioso nel processo di registrazione e di reporting, in particolare quando si tratta di riconciliazioni interaziendali complesse.
2. La marcia in più dell’AI nella gestione dei pagamenti e del credito
I clienti SAP possono avvalersi di potenti analisi avanzate per elaborare solide strategie finanziarie. Per esempio, il processo che va dalla fatturazione al pagamento, eseguito in SAP S/4HANA Cloud, aiuta a prevedere quando aspettarsi i pagamenti dai clienti a rischio. Questo aiuta il team Finance ad ottimizzare le strategie di pagamento e la gestione del flusso di cassa. Allo stesso modo, l’IA integrata nelle soluzioni SAP permette ai responsabili della tesoreria di anticipare le future esigenze di liquidità e prendere decisioni tempestive sugli investimenti. L’analisi predittiva in SAP S/4HANA Cloud aiuta a mitigare i rischi di liquidità basandosi su informazioni interne ed esterne, quali ad esempio le date di pagamento delle fatture, lo storico delle transazioni e i trend di mercato.
3. Compliance e risk management data driven
La conformità alle normative e l’accuratezza del reporting sono aspetti fondamentali per i clienti e quindi anche per SAP. Con le soluzioni SAP di governance supportata dall’AI, conformità e gestione del rischio, i team finanziari possono identificare e rispondere ai rischi man mano che si presentano. Ad esempio, applicando AI e analytics avanzati a grandi volumi di transazioni storiche e in tempo reale, i manager possono identificare transazioni potenzialmente illegittime ed errori che potrebbero portare alla responsabilità finanziaria.
Analogamente, l’AI nel finance aiuta i reparti semplificando la governance e aiutando a prevenire l’accesso non autorizzato a dati sensibili e applicazioni. L’intelligenza artificiale consente agli amministratori di concedere diritti di accesso che considerano un insieme molto ampio di parametri, quali processi di business, ruoli, privilegi di accesso, e regole di compatibilità. Il risultato è un accesso granulare e ottimale che migliora la produttività degli utenti e attenua i rischi di conformità.
4. Reporting avanzato
La precisione del reporting è fondamentale per qualsiasi organizzazione finanziaria. Le soluzioni supportate dall’intelligenza artificiale di SAP aiutano a migliorare la correttezza in tutti i processi dell’area Finance. Ad esempio, nel processo “Record to Report”, è possibile automatizzare la registrazione di nuovi documenti contabili per evitare errori manuali, un passo critico per migliorare la precisione e la conformità dei report.
La GenAI di SAP per il finance
Recentemente SAP ha annunciato nuove funzionalità GenAI per la soluzione SAP Advanced Financial Closing che automatizzano i motivi alla base di un’imprecisione e guidano gli utenti alla risoluzione rapida degli errori più comuni, fornendo ai CFO informazioni storiche sui dati in modo personalizzato. In base a metriche chiave quali ricavi riconosciuti, tassi di utilizzo e margini, i manager hanno immediata evidenza dei progetti più importanti.
Gli addetti agli incassi che usano la soluzione SAP Billing and Revenue Innovation Management possono compensare il rischio di ritardi nei pagamenti dei clienti analizzando il loro comportamento e la corrispondenza di business per prevedere la probabilità di ritardi nei pagamenti.
La visione cloud-native di SAP
Una delle sfide cruciali nell’uso dell’AI non riguarda solo la funzionalità dei modelli. Le architetture di riferimento che devono supportare una mole computazionale ed elaborativa senza precedenti devono garantire scalabilità, funzionalità, agilità ed efficienza. In questo contesto, le soluzioni cloud di SAP consentono ai clienti di sfruttare l’AI per ottimizzare i processi finanziari in diversi modi e soddisfare specifiche esigenze funzionali.
“La tecnologia cloud consente l’agilità e l’innovazione necessarie alle aziende per avere successo nell’attuale scenario in rapida evoluzione – conclude Fossati -. SAP mette a disposizione tecnologie cloud all’avanguardia e 50 anni di esperienza in ambito ERP per far sì che i clienti di tutte le dimensioni e settori possano trarre vantaggio dal cloud nell’era dell’Intelligenza Artificiale”.
