Le possibili applicazioni dell'intelligenza artificiale nel Finance sono talmente numerose che è facile sentirsi confusi. Per delineare il percorso da seguire, abbiamo realizzato, in collaborazione con FT Longitude, il "Report Global CFO AI Indicator".
I CFO sono sempre stati sotto pressione, ma oggi i team Finance devono fare i conti con aspettative persino più elevate rispetto al passato. I CFO sono consapevoli che per lavorare in modo più efficiente, contenere i costi e offrire insight più approfonditi devono cogliere le opportunità che offre l'AI.
Il suo potenziale è veramente enorme: l'AI generativa consente di analizzare report interminabili mettendo in luce le informazioni rilevanti, di automatizzare le attività manuali più ripetitive, come la raccolta e la riconciliazione dei dati a fine periodo, di rilevare le anomalie e gestire le eccezioni alla velocità della luce e di fornire raccomandazioni in tempo reale lasciando ai team il tempo per dedicarsi ad attività strategiche di maggiore valore.
Le possibili applicazioni dell'intelligenza artificiale nel Finance sono talmente numerose che è facile sentirsi confusi. Per delineare il percorso da seguire abbiamo realizzato, in collaborazione con FT Longitude, il "Report Global CFO AI Indicator: accelerare il time to value con l'AI: quattro step per i responsabili Finance". Basato su una ricerca di ampio respiro, questo report illustra l'impatto dell'AI sulle attività quotidiane del Finance e sottolinea la necessità che i responsabili Finance inizino ad accogliere l'AI e ad esplorare gli use case.
Secondo Michael Schrage, Research Fellow della MIT Sloan School of Management Initiative on the Digital Economy, l'AI rappresenta per i CFO una "straordinaria opportunità di riconsiderare gli elementi fondamentali della creazione di valore, della distribuzione dei capitali, della gestione del capitale e della conformità normativa e organizzativa".
Abbiamo preso come riferimento il terzo degli intervistati (CEO più responsabili Finance, IT e HR compresi) che hanno raggiunto il punteggio più alto in termini di investimenti nell'AI e di maturità di adozione. Questi leader, che abbiamo definito “pionieri dell'AI”, hanno già adottato l'AI per lavorare in modo più efficiente e creare più valore aggiunto.
Tra i pionieri dell'AI se ne contano 195 che operano nel settore Finance. Questo gruppo lavora in modo più rapido ed efficiente, ha maggiori opportunità di ridurre i rischi e genera un valore strategico significativo per l'azienda.
Gli intervistati appartenenti a questo gruppo esprimono inoltre maggiore fiducia nella capacità dell'AI di fornire vantaggi chiave. Più della metà dei pionieri dell'AI che operano nel Finance (52%) ritiene che questa tecnologia rappresenti una rivoluzione per questa funzione rispetto al 39% del totale degli intervistati del Finance. Allo stesso modo, il 43% dei pionieri dell'AI nel Finance è convinto che l'AI determinerà un aumento del fatturato e dei profitti, mentre il 39% ritiene che rafforzerà il decision-making basato sui dati rispetto ad appena il 30% e il 32% rispettivamente dei responsabili Finance nel loro complesso.
Stando a quanto emerge dalla nostra ricerca, il divario tra gli early adopter dell'AI e tutti gli altri sembra destinato a crescere. Questo divario sarà particolarmente problematico nel mondo del Finance, dove l'adozione e l'implementazione dell'AI procedono a un ritmo più lento rispetto alle altre funzioni: solo il 31% dei team Finance ha fatto passi avanti significativi nell'implementazione dell'AI per automatizzare i flussi di lavoro contro il 32% dei team HR e il 41% dei team IT.
Per seguire l'esempio dei pionieri dell'AI e definire una strategia AI efficace, il Finance dovrebbe, per prima cosa, mettere in ordine i propri dati e implementare piccoli use case tangibili che producano risultati immediati. Questo è il presupposto da cui partire per aumentare la fiducia e gli investimenti in questa tecnologia.
Le possibili applicazioni dell'intelligenza artificiale nel Finance sono talmente numerose che è facile sentirsi confusi.
La gestione di un numero di fonti di dati in costante aumento rappresenta una sfida significativa per il Finance. Il 63% degli intervistati ha ammesso che i dati della propria azienda sono parzialmente o completamente isolati. Questa non è una buona notizia per l'AI, che ha bisogno di dati accessibili per fornire risultati di alta qualità. Per mettere a frutto il potenziale dell'intelligenza artificiale, i team Finance hanno innanzitutto bisogno di una solida base di dati in grado di unificare e contestualizzare fonti di dati eterogenee.
Al momento, i team Finance di tutto il mondo hanno ampi margini di miglioramento in questo senso. Solo il 7% dei pionieri dell'AI in ambito Finance ritiene che i loro dati siano completamente accessibili, mentre circa il 41% dichiara che sono isolati. Tra gli altri dipendenti del Finance la situazione è persino peggiore, con la percentuale che sale al 47%. Poiché la natura stessa del ruolo che ricoprono li vuole alla guida dell'implementazione dell'AI per i processi incentrati sui dati, i reparti Finance devono adottare il prima possibile una solida data strategy che consenta loro di trarre il meglio dall'AI.
Ora che le tradizionali attività del Finance diventano sempre più automatizzate – ci riferiamo alla rendicontazione del flusso di cassa, degli investimenti e dei profitti e perdite – per i CFO diventa necessario contribuire alla creazione di valore garantendo un migliore accesso ai dati ed eseguendo analisi più approfondite e mirate. Grazie ai flussi di lavoro basati sull'AI, oggi i CFO dispongono di tutto ciò di cui hanno bisogno per ottenere una visione d'insieme e interpretare un ruolo di primo piano nella creazione di valore in azienda.
Non stupisce, quindi, che i pionieri dell'AI stiano già toccando con mano i vantaggi dell'AI in termini di miglioramento del processo di generazione del valore. Solo il 23% degli intervistati appartenenti a questo gruppo si è dichiarato insoddisfatto del numero di attività amministrative che i propri team devono svolgere, contro il 34% del totale degli intervistati del Finance.
L'adozione dell'AI non solo permette ai team Finance di acquisire dimestichezza con la nuova tecnologia prima dei competitor, ma permette anche all'AI di arricchirsi ed evolvere man mano che vengono introdotti nuovi dati.
Benché le attività ripetitive che deve svolgere la funzione Finance costituiscano use case evidenti per l'AI, l'importanza di questioni quali la mitigazione del rischio e la prevedibilità fanno sì che questa funzione nutra un giustificato scetticismo per le potenziali insidie di questa tecnologia.
Di fatto, secondo il 35% dei responsabili Finance sono le funzioni Finance e contabilità le meno preparate per l'adozione di AI e ML, seguite, al secondo posto (30%), dai comparti cybersecurity, conformità e privacy. Inoltre, quando abbiamo chiesto ai responsabili Finance in che misura fossero preoccupati per i problemi specifici che potrebbero sorgere con l'integrazione dell'AI e del ML all'interno della loro funzione, abbiamo scoperto che il 36% ritiene che la mancanza di trasparenza di queste tecnologie potrebbe influire negativamente su sicurezza e conformità.
Abbiamo anche chiesto agli intervistati quali ritenevano fossero i maggiori rischi legati all'adozione di AI e ML in ambito Finance, riscontrando preoccupazioni relative a errori, pregiudizi e sicurezza (vedi di seguito).
Può sembrare paradossale, ma la risposta migliore a queste comprensibili preoccupazioni consiste nel mettere in ordine i dati e adottare il prima possibile le nuove tecnologie. L'adozione dell'AI non solo permette ai team Finance di acquisire dimestichezza con questa tecnologia prima dei competitor, ma permette anche all'AI di arricchirsi ed evolvere man mano che vengono introdotti nuovi dati. È arrivato il momento di mettere da parte lo scetticismo e di accogliere l'AI.
Il report "CFO AI Indicator" conclude che "pur essendo un segmento dell'azienda naturalmente attento e avverso al rischio, il Finance è anche una delle funzioni più promettenti in cui sono possibili notevoli innovazioni e cambiamenti". Adottando l'AI e sviluppando una solida data strategy, i team Finance possono emergere come veri e propri fattori di cambiamento all'interno dell'azienda spingendosi oltre il loro ruolo tradizionale e generando nuovo valore aggiunto.
Puoi trovare la tua roadmap per la creazione di valore nel "Report Global CFO AI Indicator: accelerare il time to value con l'AI: quattro step per i responsabili Finance".
Per conoscere meglio quello che pensano gli altri top manager e i vantaggi degli early adopter, scarica il "Report C-Suite Global AI Indicator: l'intelligenza artificiale è la spinta che ti manca".
In questo speciale episodio del podcast Workday, la conduttrice Megan Wright, Head of Innovation di FT Longitude, è affiancata da tre esperti internazionali di tecnologie emergenti per una full-immersion sul tema dell'uso di AI e machine learning in azienda.
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Siamo entusiasti di essere stati ancora una volta nominati Leader in questo report. Workday Illuminate riflette il nostro impegno incessante nel trasformare in modo in cui forniamo l'AI sulla piattaforma Workday per garantire ai nostri clienti maggiore efficienza, insight più approfonditi e la possibilità di cogliere nuove opportunità di crescita.
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