L'AI sta trasformando la funzione FP&A fornendo dati migliori, insight più rapidi e analisi intelligenti su larga scala. Ma per sfruttarne appieno i vantaggi, le aziende devono comprendere lo stato attuale dell'AI nel Finance.
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I team di analisi e pianificazione finanziaria (FP&A) creano budget e previsioni in modo diverso rispetto al passato e questo è un dato positivo. La pianificazione finanziaria era un processo statico e rivolto al passato, ma l'intelligenza artificiale (AI) l'ha trasformato in una strategia dinamica, basata sui dati e supportata da tecnologie all'avanguardia.
Nel 2025, l'AI consente ai team FP&A di prendere decisioni informate e in tempo reale, in modo che le loro aziende possano restare agili e pronte ad adattarsi alle mutevoli condizioni del mercato.
Integrando l'AI nell'FP&A aziendale, i CFO e i responsabili Finance non dovranno più affidarsi all'intuito perché gli insight aggiornati a cui hanno accesso consentono di prendere decisioni più intelligenti e basate sui dati a tutti i livelli. Il nuovo ruolo dell'AI nell'FP&A impone ai team Finance di restare al passo con le tendenze e le innovazioni emergenti per poter mantenere un vantaggio competitivo.
L'AI non è più una promessa futura per l'analisi e della pianificazione finanziaria, dato che sta ridefinendo il modo in cui operano i team Finance. Secondo il recente Report Global CFO AI Indicator di Workday, la pianificazione finanziaria è uno dei principali ambiti su cui l'AI esercita il suo potere trasformativo.
I processi Finance hanno approfittato quasi universalmente dell'adozione dell'AI. In particolare, i team Finance hanno indicato le previsioni e le decisioni relative al budget (34%), il supporto alla pianificazione strategica (32%) e la pianificazione degli scenari (32%) come le aree in cui hanno riscontrato valore immediato.
Ora che siamo consapevoli che l'AI è il cardine della moderna FP&A, è importante conoscere e affrontare consapevolmente i vantaggi e le sfide che stanno emergendo. Mentre gli strumenti basati sull'AI apportano chiari miglioramenti in ambiti come le previsioni e l'automazione, ve ne sono altri, come la sicurezza e la partnership aziendale, che richiedono un approccio cauto.
Per i business leader è fondamentale comprendere quale sarà l'impatto dell'implementazione dell'AI sui team FP&A. Ecco i principali vantaggi e le sfide legate all'integrazione dell'AI nei flussi di lavoro Finance.
I team Finance che adottano l'AI ottengono indubbiamente un vantaggio competitivo, dato che accedono a dati migliori, aumentano l'efficienza e rafforzano la collaborazione. I principali vantaggi dell'AI nell'FP&A:
Nonostante i suoi evidenti vantaggi, l'adozione dell'AI nell'FP&A presenta delle difficoltà che le aziende devono affrontare in modo proattivo per sfruttare appieno il potenziale dell'AI, tra cui:
L'AI sta trasformando l'FP&A, ma il suo impatto dipenderà dalla capacità delle aziende di adattarsi. L'approccio giusto non si limita ad accettare l'innovazione, ma fa anche in modo che le aziende implementino l'AI in modo responsabile, sicuro e in grado di migliorare concretamente il processo decisionale finanziario.
Secondo il Report Global CFO AI Indicator di Workday, la pianificazione finanziaria è uno dei principali ambiti su cui AI e ML esercitano il loro potere trasformativo.
La prossima fase evolutiva dell'AI nell'FP&A non riguarderà solo l'efficienza e la scalabilità, ma anche sistemi più intelligenti e autonomi che migliorano le previsioni, il processo decisionale e le strategie finanziarie. Man mano che le capacità dell'AI aumentano, i team Finance dovranno affrontare nuove sfide, come garantire la trasparenza delle informazioni fornite dall'AI e integrare una pianificazione finanziaria personalizzata in tempo reale. Il futuro sarà definito dalle tendenze seguenti.
Le previsioni generate dall'AI sono sempre più autonome. Non è più necessario ricalibrare manualmente i sistemi di previsione su base regolare perché essi apprendono dai nuovi dati, adattano dinamicamente le ipotesi e integrano indicatori economici esterni che usano per generare previsioni finanziarie pressoché istantanee.
Tutto questo sta producendo un profondo cambiamento nel modo in cui i team Finance effettuano le previsioni. Invece di eseguire analisi frequenti (e dispendiose in termini di tempo), i team possono semplicemente supervisionare modelli che si regolano autonomamente e che rilevano automaticamente i cambiamenti significativi, spesso prima ancora che si manifestino pienamente sul mercato. A loro volta, le aziende possono sfruttare le opportunità, migliorare la gestione dei rischi e ridurre gli errori umani, adattando le loro strategie in modo proattivo.
Poiché i modelli autonomi sono sempre più popolari, i team FP&A devono essere consapevoli della potenziale natura di "scatola nera" dei modelli AI che non hanno processi decisionali chiari e spiegabili e quindi presentano rischi per la conformità e la sicurezza.
"I tradizionali quadri giuridici e normativi, progettati per il processo decisionale umano, faticano ad adattarsi alla natura di scatola nera dell'AI", ha scritto Joshua Dupuy, esperto di diritto internazionale, in una recente analisi per Reuters.
"Il dilemma legato al fatto che il ragionamento alla base delle decisioni prese dall'AI non è trasparente né facilmente comprensibile complica l'attribuzione di obblighi e responsabilità, soprattutto quando tali decisioni portano a risultati negativi o rischi sistemici."
I framework dell'AI spiegabile (XAI) risolvono il problema, garantendo che le previsioni generate dall'AI siano trasparenti e verificabili. L'AI spiegabile rende trasparenti i processi decisionali dei modelli di AI e permette ai team di comprendere, verificare e considerare attendibile il ragionamento alla base degli output dell'AI.
Le aziende che non riescono a dimostrare in che modo i loro modelli di AI generano output rischiano sanzioni, responsabilità giuridica o danni alla reputazione. Se i modelli di AI applicano pregiudizi involontari, ad esempio privilegiando la redditività a breve termine rispetto alla sostenibilità a lungo termine, le aziende potrebbero prendere decisioni finanziarie che compromettono la fiducia degli azionisti.
Per mitigare questi rischi, i responsabili Finance devono creare modelli basati sull'AI spiegabile che forniscano giustificazioni chiare e verificabili per le loro raccomandazioni. L'adozione dell'AI nell'FP&A dovrebbe essere accompagnata da investimenti in framework etici volti a garantire che i sistemi di AI per l'FP&A sono conformi ai valori aziendali, agli obblighi legali e alle aspettative degli stakeholder.
"Il dilemma legato al fatto che il ragionamento alla base delle decisioni prese dall'AI non è trasparente né facilmente comprensibile complica l'attribuzione di obblighi e responsabilità."
Joshua Dupuy, Law Expert, Reuters
Le attività di pianificazione e analisi finanziaria sono sempre state di tipo quantitativo perché orientavano la pianificazione finanziaria basandosi su metriche quali ricavi, costi e indicatori economici. Ma oggi l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) basata sull'AI aggiunge una nuova dimensione: la capacità di analizzare il sentiment del mercato, la psicologia dei consumatori e le reazioni degli investitori per anticipare le tendenze finanziarie prima che si concretizzino.
Integrando origini dati alternative come social media, trascrizioni delle chiamate degli investitori e comportamenti di acquisto dei consumatori in tempo reale, l'NLP aiuta i team FP&A a individuare segnali precoci di cambiamento nella domanda, nei trend del mercato azionario e nel sentiment degli investitori.
Incorporando dati non quantitativi, i team FP&A possono anticipare meglio i cambiamenti del mercato che potrebbero sfuggire alle metriche tradizionali. Sentiment e modelli comportamentali aggiungono profondità all'analisi finanziaria e offrono una visione più completa dei rischi e delle opportunità. Man mano che l'AI evolve, questi insight dettagliati diventeranno uno strumento essenziale per una pianificazione finanziaria più adattabile e completa.
L'AI rende il processo decisionale sempre più personalizzato e data-driven. Invece di affidarsi a strategie finanziarie generiche imposte dall'alto, i team FP&A possono ora personalizzare insight, previsioni e raccomandazioni per unità aziendale, funzione e persino persone specifiche.
Ad esempio, gli strumenti AI per l'FP&A possono valutare le tendenze della domanda locali per i team di vendita, adattare le proiezioni del flusso di cassa in base alla volatilità della supply chain o generare suggerimenti di budget per i project manager estremamente specifici.
Questo livello di pianificazione finanziaria sensibile al contesto offre a ogni decision-maker l'accesso a insight pertinenti alle proprie sfide e ai propri obiettivi, migliorando la fiducia e la trasparenza finanziaria. Quando gli stakeholder ricevono una consulenza finanziaria su misura per il loro ruolo, è più probabile che agiscano in base alle raccomandazioni del team FP&.
Collaborare con un esperto di AI è il modo più sicuro per i team FP&A di ridurre i rischi e procedere con sicurezza nel processo di adozione dell'AI.
Poiché l'FP&A continua a trasformarsi attraverso l'AI, i responsabili Finance devono elaborare metodi non solo per comprendere queste tendenze, ma anche per implementarle strategicamente. Integrare in modo vincente l'AI nell'FP&A significa molto più che adottare nuove soluzioni, serve una nuova mentalità, nuovi processi e una trasformazione culturale.
Ecco da dove dovrebbero iniziare i responsabili Finance e i team FP&A:
Collaborare con un esperto di AI è il modo più sicuro per ridurre i rischi e procedere con sicurezza nel processo di adozione dell'AI. Se vuoi fare un salto di qualità, scopri come Workday Adaptive Planning aiuta la tua azienda a rimanere preparata in un panorama finanziario basato sull'AI.
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