L'AI ha già portato enormi cambiamenti nell'analisi predittiva in ambito finanziario, ma gli sviluppi più significativi devono ancora arrivare. Scopri come l'automazione e l'analisi avanzata dei dati stanno trasformando i team Finance in leader strategici.
Le previsioni finanziarie hanno sempre dovuto bilanciare precisione e flessibilità. Tuttavia, in un'epoca di rapidi cambiamenti del mercato e di crescente complessità economica, i modelli tradizionali, per quanto raffinati, non riescono a offrire ai leader gli insight di cui hanno bisogno per una crescita strategica. L'analisi predittiva basata sull'intelligenza artificiale (AI) può fare la differenza.
Grazie alla sua capacità di analizzare i dati con una profondità e una velocità senza pari, l'AI fornisce ai responsabili Finance risultati di previsione più precisi. L'AI non solo riconosce pattern nei dati che i metodi statici solitamente non rilevano, ma tiene anche conto di variabili in tempo reale, come le tendenze del mercato e le nuove esigenze dei clienti. La tempestività e la rilevanza di tali informazioni offrono un maggiore vantaggio competitivo.
La maggior parte di coloro che attualmente adottano l'AI per il Finance e l'analisi predittiva concorda sul fatto che rappresenti una svolta. Secondo il Report Global CFO AI Indicator di Workday, l'AI sta migliorando l'efficienza, automatizzando le attività che consentono ai dipendenti di concentrarsi sull'analisi strategica e rendendo il processo decisionale sicuro e data-driven. Continua a leggere per scoprire come l'AI sta concretamente trasformando l'analisi predittiva.
L'analisi predittiva utilizza dati storici, modelli statistici e algoritmi predittivi per prevedere con precisione il futuro. Questa branca della data science è fondamentale per anticipare le tendenze future, i costi aziendali e i ricavi, prendere decisioni strategiche e mantenere la flessibilità necessaria per adattarsi ai cambiamenti dei mercati e dei settori nel tempo. L'analisi predittiva moderna spesso usa modelli AI e machine learning.
Fino a poco tempo fa, rimanere agili risultava complicato, anche con un team FP&A esperto. I metodi tradizionali, come le regressioni lineari, le analisi delle serie temporali e i modelli basati su regole, sono utili per ottenere informazioni su contesti finanziari stabili, ma hanno una capacità limitata di cogliere gli aspetti dinamici del mondo economico odierno. Per muoversi abbastanza velocemente, i team Finance hanno bisogno di fare previsioni in modo più dinamico.
È qui che l'analisi predittiva basata sull'AI si è rivelata rivoluzionaria. L'AI trasforma i modelli predittivi da proiezioni unidimensionali a strumenti dinamici e reattivi che tengono conto dei cambiamenti in tempo reale. Di conseguenza, le aziende possono adattarsi più rapidamente ai cambiamenti, prendere decisioni con sicurezza e agire con determinazione, indipendentemente dal contesto.
L'AI trasforma i modelli predittivi da proiezioni unidimensionali a strumenti dinamici e reattivi.
Ad esempio, un'assicurazione sanitaria di fama nazionale ha scelto Workday Adaptive Planning per modernizzare i propri processi finanziari. Grazie agli aggiornamenti automatizzati e alla modellazione degli scenari in tempo reale, il team Finance ha ridotto da settimane a pochi minuti il tempo che dedica al benchmarking di mercato e alla ripartizione dei costi.
Questo, a sua volta, ha consentito alla leadership di prendere decisioni più rapide basate sull'AI e su analytics finanziari aggiornati. "Grazie a Workday Adaptive Planning, oggi siamo in grado di fare previsioni molto più accurate e basate sui dati", ha affermato il responsabile dell'analisi dei costi e del budget. Questo tipo di trasformazione sta diventando rapidamente necessario per qualsiasi azienda che voglia muoversi alla velocità del business di oggi.
L'analisi predittiva basata sull'AI ha trasformato radicalmente il modo in cui i team e i responsabili Finance affrontano la pianificazione e il processo decisionale. Ecco le quattro funzionalità che rendono possibile questa trasformazione.
L'AI non si concentra esclusivamente sui numeri, ma valuta anche correttamente il contesto. Elabora previsioni più complete e fruibili mettendo in correlazione fattori esterni, come cambiamenti normativi, mosse della concorrenza e cambiamenti macroeconomici con dati interni. Ad esempio, invece di limitarsi a proiettare la crescita dei ricavi, i modelli di AI possono tenere conto del modo in cui una variazione dei tassi di interesse può influire sulla spesa dei consumatori in regioni specifiche.
I responsabili Finance non devono più scegliere tra profondità e ampiezza dell'analisi. L'AI è in grado di analizzare vasti set di dati, dai report sulle vendite globali alle metriche operative più dettagliate, e di ricavarne informazioni con la massima precisione. Questo livello di dettaglio consente ai leader di concentrarsi sulla pianificazione strategica senza impantanarsi nella riconciliazione manuale dei dati.
Aggiornando le previsioni in tempo reale, l'AI consente alle aziende di cambiare rotta in qualsiasi momento. Che si tratti di ridefinire i budget durante l'interruzione della supply chain o di rivedere le strategie di investimento dopo una modifica normativa, l'AI rende la pianificazione finanziaria un processo continuo e flessibile.
L'AI semplifica la modellazione di scenari ipotetici complessi, aiutando i team Finance a prepararsi per esiti diversi. I modelli di AI consentono ai leader di visualizzare i potenziali risultati di un'operazione e di prendere decisioni più consapevoli in base a diversi scenari, come la previsione dell'impatto del lancio di un nuovo prodotto o la gestione di un'acquisizione.
I responsabili Finance devono affrontare una nuova realtà: il processo decisionale deve essere più rapido, più informato e profondamente allineato a condizioni di mercato altalenanti. I metodi tradizionali, basati su dati obsoleti e revisioni periodiche, non riescono a tenere il passo con la velocità e la complessità delle moderne pratiche aziendali.
Gli algoritmi di AI sono la soluzione. Trasformando il modo in cui i dati vengono analizzati, condivisi e utilizzati, l'AI consente ai team Finance di prendere decisioni migliori in tempi più brevi che generano valore a livello aziendale. Ecco come l'AI sta cambiando la funzione Finance.
L'AI semplifica la modellazione di scenari ipotetici complessi, aiutando i team Finance a prepararsi per esiti diversi.
In un mondo del business sempre più veloce, le previsioni nel loro formato tradizionale stanno diventando una criticità. I team Finance che usano dati storici spesso generano previsioni che sono obsolete nel momento in cui vengono rilasciate. L'AI mette fine a tutto questo consentendo di far evolvere dinamicamente le previsioni man mano che diventano disponibili nuovi dati.
L'AI generativa fa un ulteriore passo avanti generando suggerimenti dinamici. Ad esempio, se le vendite calano inaspettatamente in una regione chiave, l'AI generativa non si limita a rettificare le proiezioni dei ricavi, ma suggerisce anche rettifiche mirate, come la ridefinizione dei budget di marketing o l'aumento delle scorte nelle aree ad alte performance. La previsione diventa un processo continuo che orienta le decisioni.
Con diversi modelli di AI in azione, le previsioni diventano uno strumento adattivo. Invece di basarsi su ipotesi fisse, i team Finance possono accedere a flussi di dati live (cifre di vendite giornaliere, aggiornamenti sulla supply chain e indicatori delle evoluzioni del mercato) e adattare la loro strategia fruibili in tempo reale.
L'AI consente ai CFO di gestire i rischi in tempo reale perché sono in grado di individuare piccole anomalie che i sistemi tradizionali potrebbero trascurare. Gli strumenti di AI analizzano variabili che spaziano dai comportamenti di pagamento del cliente agli indicatori geopolitici fino alle metriche di performance della supply chain per segnalare le minacce che richiedono un'attenzione immediata.
Ad esempio, con l'AI puoi rilevare il rischio creditizio con settimane di anticipo rispetto ai competitor, eseguire controlli antifrode veloci e precisi o identificare l'instabilità finanziaria di un fornitore prima che interferisca con l'attività. In questi casi, l'AI non sostituisce le decisioni umane, ma le potenzia, consentendo ai leader di adottare misure preventive.
In molte aziende solo il team FP&A esegue analisi predittive e ci vuole tempo prima che tali informazioni raggiungano altri team. Questo approccio frammentario non è più efficace in un ambiente in cui le decisioni devono essere prese rapidamente coinvolgendo più funzioni. L'AI democratizza i dati creando una piattaforma unificata da cui i leader di tutti i reparti possono accedere a insight in tempo reale.
Ciò significa che i CFO possono condividere le informazioni finanziarie con tutti i team (HR, Operations, marketing, vendite, ecc.) affinché le loro strategie siano allineate. I dashboard condivisi rivelano in che modo i trend di gestione delle scorte influenzano i ricavi o come le fluttuazioni della domanda modificano le risorse richieste, garantendo che tutti agiscano in base alla stessa strategia. Il risultato sono decisioni più rapide e meglio coordinate che generano valore aziendale.
Il ruolo dell'AI nel Finance va oltre la mitigazione del rischio: l'AI porta alla luce opportunità non ancora apparenti. I modelli di AI predittiva analizzano i dati su una scala e con una profondità impensabile per gli esseri umani, rivelando schemi e opportunità apparentemente nascosti ma in realtà accessibili.
Prendiamo come esempio la definizione dei prezzi dei prodotti. L'AI è in grado di individuare tendenze microregionali – aree geografiche specifiche caratterizzate da una maggiore elasticità dei prezzi – che i CFO potrebbero sfruttare per ottimizzare i margini tramite strategie di definizione dei prezzi localizzate. Allo stesso modo, la tecnologia AI è in grado di prevedere quali segmenti di clientela sono più suscettibili di adottare servizi premium, consentendo investimenti più mirati.
Il ruolo dell'AI nel Finance va oltre la mitigazione del rischio: l'AI porta alla luce opportunità non ancora apparenti.
La capacità di agire rapidamente è ormai un requisito imprescindibile per i CFO. Tuttavia, i tradizionali cicli di previsione spesso durano settimane o persino mesi e ritardano le decisioni cruciali. L'AI elimina questi colli di bottiglia automatizzando l'aggregazione dei dati, l'analisi degli scostamenti e gli aggiornamenti dei modelli e fornendo ai CFO previsioni fruibili anziché informazioni obsolete.
Ipotizziamo un calo del fatturato a metà trimestre. Con i modelli tradizionali, la causa principale potrebbe essere individuata dopo settimane, mentre grazie all'AI i dati delle performance vengono integrati in tempo reale, consentendo all'AI di segnalare tempestivamente il problema e di adattare le proiezioni di conseguenza. A loro volta, i team Finance possono attuare misure correttive prima che la situazione degeneri.
L'applicazione dell'AI all'analisi predittiva sta cambiando radicalmente il modo in cui opera il reparto Finance. Poiché i mercati diventano sempre più imprevedibili e i dati sempre più complessi, la capacità di rispondere in modo rapido e preciso è diventata una necessità.
La prossima fase dell'AI si concentrerà sull'abbattimento dei compartimenti stagni per rendere il Finance un elemento strategico per tutti i comparti aziendali. Le analisi predittive circoleranno liberamente tra Finance, Operations e HR rendendo unificato il processo decisionale. Questa strategia interconnessa consentirà alle aziende di assegnare le risorse con precisione, gestire i rischi in modo proattivo e individuare rapidamente le opportunità.
Utilizzando soluzioni basate sull'AI puoi trasformare i tuoi processi Finance, migliorare le previsioni e prendere decisioni basate sui dati in tutta sicurezza.
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