L'uso pratico dell'intelligenza artificiale nel settore finanziario
L'intelligenza artificiale non è più una tecnologia emergente nel settore finanziario: è ormai una realtà operativa che sta ridefinendo il modo in cui funzionano le funzioni finanziarie, come vengono prese le decisioni e come vengono gestiti i costi. Per i responsabili finanziari, la questione non è più se adottare l'IA, ma come farlo in modo efficace e con quale tempistica.
Applicazioni attuali nelle funzioni finanziarie
Le applicazioni di IA più consolidate nel settore finanziario si trovano in ambiti caratterizzati da un elevato volume di dati, processi strutturati e un costo dell'errore gestibile. L'automazione della contabilità fornitori, la riconciliazione bancaria, la gestione delle spese e la rendicontazione finanziaria sono tutti ambiti in cui gli strumenti basati sull'IA stanno generando miglioramenti misurabili in termini di efficienza nella pratica, non solo in teoria.
Servizi finanziari ha registrato alcuni dei più significativi investimenti nell'intelligenza artificiale proprio nell'ambito dell'individuazione delle frodi, dove il riconoscimento in tempo reale di modelli ricorrenti nei dati relativi alle transazioni ha dimostrato di migliorare sensibilmente i tassi di individuazione. Per le funzioni di finanza aziendale, le applicazioni equivalenti riguardano l'individuazione di anomalie procurement e nella contabilità fornitori, con l'individuazione di fatture duplicate, spese non previste dal contratto e incongruenze nei prezzi dei fornitori.
La previsione dei flussi di cassa rappresenta un altro ambito di reale valore attuale. I modelli di apprendimento automatico che integrano i modelli di pagamento storici, i fattori stagionali e i segnali economici esterni stanno generando previsioni a breve termine più accurate rispetto ai metodi tradizionali. Per le aziende che gestiscono con rigore il capitale circolante, questa maggiore accuratezza ha un valore finanziario diretto.
I settori in cui l'intelligenza artificiale non sta ancora dando i risultati sperati
C'è un grande clamore intorno alle potenzialità dell'intelligenza artificiale che va ben oltre ciò che è effettivamente possibile ottenere nella pratica odierna. La pianificazione finanziaria strategica, la modellizzazione di scenari complessi e la valutazione qualitativa dei rischi richiedono tutte un giudizio umano che gli attuali sistemi di intelligenza artificiale non sono in grado di replicare con l'affidabilità necessaria alle funzioni finanziarie. Le organizzazioni che adottano l'intelligenza artificiale in questi ambiti senza un adeguato controllo si espongono a rischi che non sempre sono evidenti finché non si concretizzano.
L'altro punto debole ricorrente riguarda la qualità dei dati. L'efficacia dei sistemi di IA dipende interamente dalla qualità dei dati che elaborano. Le organizzazioni con sistemi ERP frammentati, una governance dei dati incoerente o dati di riferimento di scarsa qualità scopriranno che gli strumenti di IA amplificano i loro problemi esistenti relativi ai dati anziché risolverli.
Un approccio pratico
I reparti finanziari che stanno traendo un reale valore dall'intelligenza artificiale presentano caratteristiche comuni. Hanno individuato processi specifici e ad alto volume in cui l'intelligenza artificiale può ridurre il lavoro manuale. Hanno garantito la qualità dei dati in tali processi prima di implementare l'intelligenza artificiale. Hanno mantenuto la revisione umana nei punti decisionali critici. Inoltre, hanno iniziato con piccoli passi, hanno valutato attentamente i risultati e hanno ampliato gradualmente la portata dell'iniziativa.
procurement tecnologico ERA Groupcollaborano con i responsabili finanziari per valutare gli strumenti di intelligenza artificiale destinati alle applicazioni finanziarie, assicurandosi che procurement si basino su capacità comprovate piuttosto che sulle affermazioni dei fornitori e che le condizioni commerciali incentivino il raggiungimento di risultati concreti.
