Che cos'è l'intelligenza artificiale nel Finance? Domande frequenti

I TERMINI CHIAVE DELL'AI

Che cos'è l'intelligenza artificiale?

L'intelligenza artificiale è la capacità delle macchine di eseguire attività che tradizionalmente richiedono l'intelligenza umana. L'AI analizza i dati e impara da essi, riconosce schemi e genera previsioni. Svolgendo queste attività con maggiore velocità e su scala più ampia, l'AI può rendere più intelligente il processo decisionale e migliorare la produttività delle persone.

Che cos'è il machine learning?

Il machine learning (ML) è una branca dell'AI. I modelli di ML utilizzano dati e metodi che si modificano automaticamente per identificare schemi, fare previsioni o generare contenuti e che si perfezionano continuamente per generare risultati futuri più attendibili.

Scopri di più sull'AI nel Finance

Per le aziende che vogliono avere successo nel nuovo mondo del lavoro, le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale sono ormai una necessità. Scopri in che modo l'AI può potenziare il team Finance del futuro.

Che cosa si intende per Finance basato sul cloud?

Che cos'è l'intelligenza artificiale nel Finance?

Come si utilizza l'AI nel Finance?

Quali sono i vantaggi dell'AI nel Finance?

Qual è il futuro dell'AI nel Finance?

RIPENSARE L'ERP

Cosa si intende per Finance basato sul cloud?

AI e ML stanno già trasformando la funzione Finance in tutte le aziende, ma questa trasformazione è legata alla tecnologia di base del sistema di gestione finanziaria.

Per funzione Finance si intende la gestione, la creazione e l'analisi di flussi capitali e di investimenti. Alcuni compiti bancari e finanziari – come il credit scoring, le concessioni di coperture e il rilevamento delle frodi – sono svolti da istituti finanziari dedicati. Altre attività, come la valutazione del rischio, la definizione dei budget e la pianificazione degli investimenti, sono gestite internamente dalle aziende.

Per prendere decisioni con maggiore consapevolezza, molte aziende utilizzano soluzioni di gestione finanziaria che sono state a lungo la spina dorsale dei reparti di contabilità e Finance e che rientrano, generalmente, in una suite di applicazioni più ampia nota come ERP (Enterprise Resource Planning).

Storicamente, i sistemi ERP hanno sempre presentato una serie di problemi derivanti dalle loro origini legacy, tra cui cicli di aggiornamento lunghi e costosi, la necessità di coinvolgere l'IT per aggiungere o modificare funzionalità e una frustrante compartimentazione dei dati. Il passaggio a un approccio cloud nativo come il sistema cloud di enterprise management di Workday consente alle aziende di accedere ai propri dati in tempo reale e di ottenere un quadro completo dell'azienda e delle sue finanze.

Workday ha integrato l'intelligenza artificiale e il machine learning nel cuore della propria piattaforma. I reparti Finance più all'avanguardia stanno già utilizzando le tecnologie di AI e ML integrate in Workday per offrire migliori employee experience, migliorare l'efficienza operativa e fornire insight per un processo decisionale data-driven più rapido.

"Per i nostri utenti finali, avere Workday Journal Insights significa una cosa in meno di cui occuparsi alla fine del mese, perché permette di individuare i problemi e risolverli nel corso del mese. Il processo è diventato continuativo."

—ERP Business Analyst, IMC Financial Markets

DEFINIZIONE DI AI NEL FINANCE

Che cos'è l'intelligenza artificiale nel Finance?

Il mondo del lavoro è cambiato e ha trasformato ogni aspetto del business: la funzione HR è diventata un sistema basato sulle skill, il Finance ha adottato l'elaborazione touchless delle transazioni e l'IT deve gestire strumenti e sistemi per una forza lavoro distribuita. Questa trasformazione è strettamente legata all'AI e al ML.

Integrare l'intelligenza artificiale nel Finance significa sfruttare la capacità delle macchine di eseguire attività che ottimizzano i processi di analisi, gestione e investimento del capitale delle aziende. Grazie alle funzioni che automatizzano le attività manuali ripetitive, rilevano le anomalie e forniscono raccomandazioni in tempo reale, l'AI rappresenta un'importante fonte di generazione di valore.

L'applicazione dell'AI a processi finanziari prevedibili e ad attività che richiedono tradizionalmente un notevole intervento umano è essenziale per modernizzare il settore dei servizi finanziari. I team Finance, ad esempio, dedicano da sempre una quantità di tempo spropositata per raccogliere dati e riconciliarli ogni mese e alla fine del periodo contabile. Facendosi carico della supervisione, occupandosi cioè di rilevare le anomalie, gestire le eccezioni e formulare raccomandazioni, l'AI permette ai team di concentrarsi sulle attività più strategiche.

SOLUZIONI DI AI PER IL FINANCE

Come si utilizza l'AI nel Finance?

La reputazione dell'intelligenza artificiale è migliorata notevolmente negli ultimi tempi, soprattutto grazie a ChatGPT, ai chatbot del servizio clienti e all'AI generativa. Anche le decisioni in materia di credito, che in precedenza richiedevano l'elaborazione manuale di grandi quantità di dati sui clienti e sulla loro storia creditizia, ora si appoggiano pesantemente sui sistemi di AI.

Per le aziende, l'AI e gli algoritmi di machine learning sono diventati necessari per mantenere competitivo il Finance. Tradizionalmente, le attività quotidiane di gestione finanziaria, come il rilevamento delle anomalie, il rilevamento delle frodi e la previsione dei risultati, venivano svolte manualmente. Ora che ci si aspetta che la funzione Finance sia sempre più efficiente e fornisca insight strategici, le aziende devono adottare tecnologie basate sull'AI che assicurino maggiore automazione, integrità e precisione.

In questa sezione esamineremo tre ambiti in cui le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale stanno rapidamente diventando uno standard per il settore finanziario.

"Siamo consapevoli che l'intelligenza artificiale ci dà l'opportunità di trasformare in meglio il modo in cui lavorano le persone e le aziende".

-Sayan Chakraborty, Co-President, Workday

Il ruolo dell'AI per la contabilità

Ridurre al minimo l'errore umano è estremamente importante per i reparti di contabilità perché le conseguenze di calcoli non corretti o imprecisioni sono enormi. Considerato il volume elevato di fatture, report e dati che i team devono elaborare, l'AI è sempre più necessaria per rimanere competitivi. Questi sono gli ambiti in cui l'AI si sta rivelando più decisiva per i clienti che utilizzano Workday:

Automazione: automatizzando le principali transazioni finanziarie tradizionalmente eseguite in modo manuale, si riducono gli errori, i costi e le ore di lavoro, a vantaggio di tutti. Ad esempio, una soluzione di machine learning può caricare e scansionare in blocco le fatture, individuare le urgenze, stabilire le priorità di elaborazione e smistare le fatture agli specialisti più adatti a elaborarle in base agli incarichi che hanno ricoperto in precedenza.
Rilevamento delle anomalie: le aziende che utilizzano l'AI per rilevare in modo continuativo eccezioni e anomalie evitano i colli di bottiglia a fine periodo. Il tradizionale processo record-to-report comporta un'elevata mole di lavoro in un arco di tempo ridotto. Il machine learning riduce drasticamente il tempo da dedicare alla supervisione, consentendo ai team contabili di dedicare più tempo all'analisi e a iniziative strategiche.
Raccomandazioni intelligenti: grazie all'AI, le aziende possono generare automaticamente raccomandazioni in modo continuo per tutto il periodo contabile. Nel processo contract-to-cash, ad esempio, il 50% del tempo consacrato alla contabilità clienti è assorbito dall'elaborazione dei pagamenti manuali. Il machine learning è in grado di rilevare le imprecisioni contabili e di indicare le fatture che più si avvicinano alle ricevute dei clienti.

"Con l'utilizzo dell'intelligenza artificiale e del machine learning nel nostro sistema, abbiamo raggiunto quasi il 100% di precisione nella fatturazione e il 100% di automazione del flusso di cassa. La percentuale di registrazioni contabili manuali che eseguiamo ora è estremamente bassa."

-Philippa Lawrence, Vice President e Chief Accounting Officer, Workday

Il ruolo dell'AI per la pianificazione e l'analisi finanziaria

Poter fare previsioni sul futuro non è mai stato così importante. I grandi cambiamenti che si verificano su base settimanale, se non giornaliera, impongono alle aziende di adattarsi velocemente. Gli algoritmi di AI sono in grado di analizzare i dati alla stessa velocità di questi cambiamenti, fornendo agli addetti alla pianificazione il potere predittivo necessario per non restare indietro. Ecco tre ambiti in cui l'AI è già fondamentale per i clienti di Workday Adaptive Planning:

Rilevamento delle anomalie: l'AI utilizza i dati storici per avvisare gli addetti alla pianificazione quando i dati non rientrano negli intervalli normali. Questo migliora significativamente la capacità degli utenti di individuare le cause delle anomalie dei dati e di apportare i correttivi necessari, se richiesto. Ogni nuovo caso consente al modello di imparare dal feedback degli utenti e di migliorare costantemente il processo.
Segnalazione dei valori anomali: l'AI può ridurre drasticamente i tempi di ricerca delle previsioni anomale perché può confrontare in tempo reale le proprie previsioni con quelle di un utente, con un budget o con una versione differente. Può quindi passare alla ricerca dei i conti che presentano differenze significative. In questo modo, l'AI contribuisce a velocizzare l'analisi delle versioni delle pianificazioni e a evidenziare le anomalie man mano che si verificano.
Previsioni predittive: l'accuratezza delle previsioni è cruciale per la pianificazione e analisi finanziaria (FP&A). Con il machine learning, gli utenti possono utilizzare i dati storici per elaborare previsioni predittive sulla domanda. Grazie all'analisi in tempo reale svolta dall'AI, è anche possibile incorporare altri set di dati per ottenere una maggiore precisione, aprendo le porte a un nuovo tipo di pianificazione che impara continuamente dai dati e si adatta a un mondo in evoluzione.

Il ruolo dell'AI per il procurement

Per operare in modo efficace, i team di procurement devono essere messi in condizione di valutare accuratamente i dati, individuare i rischi e aumentare l'efficienza. I processi source-to-pay richiedono spesso un notevole intervento umano e sono soggetti a errori, il che offre all'AI l'opportunità di avere un impatto molto significativo. Ecco tre esempi di utilizzo di AI e ML per la gestione delle spese:

Individuazione dei dati: la ricerca semantica in Workday utilizza il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) per individuare rapidamente i contratti. Un'attività che prima richiedeva diverse ore o addirittura giorni ora viene svolta in pochi secondi, consentendo ai team di sourcing di dedicare più tempo ad attività significative, come le negoziazioni contrattuali e la gestione dei rischi.
Rilevamento dei rischi: l'elaborazione delle spese rappresenta una vasta area di rischio per le aziende. Più che dalle frodi, i rischi derivano spesso da errori di inserimento manuale, come spese duplicate, importi sbagliati o voci di spesa errate. È qui che il machine learning diventa di grande aiuto: esaminando grandi set di dati e identificando gli elementi che sembrano anomali riesce a snellire il processo di verifica delle note spese accelerando i tempi di rimborso.
Raccomandazioni per le categorie di spesa: il machine learning può proporre agli utenti categorie di spesa appropriate durante la creazione di una richiesta o di un ordine di acquisto riducendo il numero di errori a valle, accelerando il processo di acquisto e migliorando l'esperienza utente. Il processo non solo è più efficiente, ma promuove anche una maggiore fiducia tra i membri del team.

Rimani un passo avanti

Nonostante la stragrande maggioranza dei professionisti del Finance ritenga che AI e ML faranno parte del loro workflow entro la fine del decennio, solo una ristretta minoranza sta già utilizzando queste tecnologie.

71%

Percentuale dei professionisti Finance che ritiene che utilizzerà AI e ML entro la fine del decennio*.

4%

Percentuale che sostiene di avere già adottato una soluzione di questo tipo, mentre il 26% afferma che non è realizzabile entro il 2030 o che non ne ha affatto bisogno.*

* Studio globale "Il futuro dell'intelligenza artificiale e del machine learning nella funzione Finance"

I VANTAGGI DELL'AI

Quali sono i vantaggi dell'AI per il Finance?

Da tempo i CFO cercano di ridurre il tempo che dedicano a processi come chiusura, consolidamento, reportistica e gestione paghe. Nelle mani giuste, le tecnologie digitali e un maggiore livello di automazione diventano un potentissimo strumento con cui i CFO possono trasformare la funzione Finance.

Un report di Workday del 2022 prevedeva un'adozione sostanziale (71%) di AI e ML nella funzione Finance entro la fine del decennio. Nonostante ciò, il 74% dei professionisti del Finance non ha attualmente alcuna esperienza con l'AI. Ecco alcuni processi che stanno migliorando grazie all'implementazione dell'AI:

Analizzare più velocemente volumi elevati di transazioni
Automatizzare attività manuali e ripetitive
Prevedere e ridurre i rischi in modo efficace
Rilevare continuamente schemi e anomalie
Ridurre i tempi delle chiusure contabili
Liberare i dipendenti in modo che possano concentrarsi su altre attività
Limitare le probabilità di errori umani

Un sondaggio globale di Workday che ha coinvolto 260 CFO ha evidenziato che quasi la metà (48%) prevede di investire in tecnologie destinate a semplificare le attività finanziarie. Ancora più significativo è il fatto che quasi tutti (99%) quelli che considerano la tecnologia una priorità concordano sul fatto che l'aggiornamento del panorama tecnologico sarà fondamentale per attirare e trattenere i dipendenti. Per rimanere un passo avanti in materia di assunzioni, le aziende devono dare priorità a soluzioni di AI e ML all'avanguardia.

Lo sapevi?

Per il 57% dei CFO, la ricerca di nuovi talenti con skill tecnologiche legate a intelligenza artificiale e machine learning è una priorità.

Leggi il report

IL FUTURO DELL'AI

Qual è il futuro dell'AI nel Finance?

Qualsiasi tentativo di modernizzare il Finance senza AI e ML è destinato a fallire. Per far emergere il vero potenziale dell'AI, le aziende devono comprenderne appieno le funzionalità, dal deep learning all'elaborazione del linguaggio naturale. Dalla nostra ricerca risulta che molte aziende si trovano ad affrontare una grave carenza di skill in materia di AI e che il 71% delle funzioni Finance spera di aumentare i data scientist in organico per raggiungere i propri obiettivi entro il 2030.

Poiché le aziende puntano sempre di più sull'intelligenza artificiale, è fondamentale che i dirigenti aziendali possano fidarsi delle loro soluzioni AI. L'approccio di Workday si basa su principi di intelligenza artificiale etica che abbiamo integrato nell'architettura delle nostre soluzioni per il Finance.

Spesso le aziende descrivono i loro prodotti come "basati su AI" senza spiegare chiaramente cosa significhi. Workday è l'unico grande fornitore di soluzioni cloud per la gestione finanziaria che ha incorporato l'intelligenza artificiale e il machine learning nella sua architettura. Le nostre applicazioni possono pertanto utilizzare AI e ML in modo nativo nel flusso di lavoro senza richiedere complicate integrazioni.

Poiché siamo convinti che per mantenere davvero le promesse future, le soluzioni di AI e ML debbano dimostrarsi affidabili, Workday ha messo a punto Machine Learning Trust, un programma che offre la governance per definire le procedure per lo sviluppo e la gestione dell'AI e del ML in Workday. Questa iniziativa ci aiuta a proporre vantaggi tecnologici ai nostri clienti in linea con i nostri valori fondamentali. Per garantire l'affidabilità della nostra intelligenza artificiale, ci atteniamo ai seguenti principi: