L’Intelligenza Artificiale nei processi aziendali, come può essere di supporto ai team Finance?

L’AI è ovunque ed è dunque inevitabile che sempre più spesso sia integrata anche nei sistemi software che supportano le nostre attività lavorative. Per settori aziendali basati sui dati come quello finance e i processi dipendenti dai dati come quello di corporate performance management (CPM), non c’è soluzione migliore dell’utilizzo di soluzioni potenziate dall’AI

L’Intelligenza Artificiale nei processi aziendali promette di migliorare l’efficienza del finance, i processi di data discovery, le previsioni e l’analisi. Ma in che modo tutto ciò si inserisce negli specifici processi?

Test 1: Eseguire un’analisi del gap di automazione

Un’analisi del gap di automazione identifica le aree del CPM in cui l’AI può essere di supporto all’attività umana. Ricorda: l’AI non sostituisce la competenza del team finance, ma supporta i team grazie a un’automazione avanzata, in modo che i professionisti possano concentrarsi sui compiti in cui l’intelligenza umana si esprime al meglio: il pensiero strategico, per cogliere il quadro d’insieme e l’analisi soggettiva.

Attraverso l’analisi del gap di automazione si riesce a determinare il proprio stato attuale e lo stato che si vorrebbe raggiungere, sfruttando la capacità dell’AI di automatizzare i compiti ripetitivi.

Cosa chiedere al proprio team:

• Quali compiti vengono ancora eseguiti manualmente?
• Quali compiti sono già automatizzati, ma richiedono ancora troppo tempo?
• Si tratta di aree critiche per le performance?
• Sono suscettibili di miglioramento?

Il 50% delle funzioni finanziarie stanno cercando di colmare le proprie carenze nella capacità di gestione dei dati entro i prossimi 3 anni. - FSN

Test 2: Quantificare il tempo dedicato ai compiti eseguiti manualmente

Quanto tempo viene effettivamente dedicato dal team ai singoli compiti CPM? E qual è il rapporto in termini di tempo dedicato tra:

• Data management: inserimento di dati, raccolta di dati, convalida, rilevamento delle anomalie
• Data discovery: approfondimento, ricerca delle fonti, aggiornamento dei report sui KPI
• Analisi: comprensione dei driver di business, simulazione di scenari e formulazione di raccomandazioni per la leadership

La raccolta, la verifica e la gestione dei dati sono attività critiche, ma per molti team richiedono più tempo del necessario. Uno dei maggiori punti di forza dell’Intelligenza Artificiale per i processi aziendali è che può automatizzare e migliorare questi processi, apprendendo dai modelli nei dati esistenti. Molte attività di gestione dei dati sono sia ripetitive sia basate sui dati, ciò le rende candidati ideali per l’uso dell’AI. Inoltre, compiti manuali come la mappatura dei dati e il rilevamento delle anomalie possono ormai essere agevolmente automatizzati.

Assegnare al proprio team questo compito:

• Chiedere al proprio team di monitorare quanto tempo dedica alle seguenti attività:

• Raccolta e immissione dei dati
• Riconciliazione
• Conti e transazioni
• Calcoli
• Aggiornamenti di reportistica
• Analisi ed esplorazione dei dati
• Narrative reporting e commenti
• Disclosure

• Individuazione dei compiti che si possono accelerare con l’AI. Ad esempio: l’AI in CCH Tagetik automatizza compiti di verifica dei dati come il rilevamento delle anomalie, compiti di raccolta dati come la mappatura, e compiti di data discovery come l’analisi dei driver di business.