Un’analisi finanziaria efficiente richiede una raccolta e una gestione dei dati altrettanto efficiente. Per far sì che questo avvenga le aziende hanno bisogno di soluzioni tecnologiche all’avanguardia!I financial director dedicano il 75% del loro tempo all'analisi e alla comprensione dei dati. Non si tratta solo della maggior parte della loro giornata, ma anche della maggior parte della loro carriera. Questo dimostra come le soluzioni di analisi finanziaria non sono un ulteriore componente aggiuntivo, ma una necessità fondamentale per i team finance di oggi.
I CFO raccontano quotidianamente che le loro esigenze con i CPM variano dalla governance del sistema, all'integrazione dei dati, alla capacità e alle analisi avanzate.
E sebbene molti di loro comprendano che l'Intelligenza Artificiale possa rappresentare una svolta nel lavoro quotidiano, non sempre sono chiare le potenzialità delll’utilizzo dell'AI nel finance.
Approfondiamo insieme:
- I vantaggi di una soluzione di financial analytics
- Cosa significa financial analytics
- Cosa cercare in una soluzione per l’analisi finanziaria e qual è il ruolo dell’AI
- Analisi self-service basate sull'AI con CCH Tagetik Intelligent Analytics
I vantaggi di una soluzione di financial analytics
Nell'era dell'informazione tecnologica, riuscire a trovare e accedere a informazioni appropriate può significare dover analizzare fogli di calcolo Excel o cercare informazioni in tantissimi report generati da software diversi. È qui che entrano in gioco le soluzioni di finance analytics. Migliorando la capacità di analisi, le aziende possono individuare i trend di performance, l'impatto delle strategie e il successo dei progetti aziendali.
Cosa significa financial analytics
Ecco una panoramica di alto livello su cosa significa financial analytics:
• Le aziende raccolgono molti dati. I dati sulle transazioni, sui clienti, sugli acquisti, sulla catena di fornitura, i dati di marketing, i dati sulle vendite, i dati fiscali, ESG e operativi.
• L'analisi aiuta i team finance a collegare tutti questi dati provenienti da fonti diverse per arricchire o chiarire le analisi delle performance. I dati interfunzionali provenienti da tutta l'organizzazione, se analizzati correttamente, consentono di trovare correlazioni e cause, fornendo un miglior contesto per comprendere i risultati di performance.
• Una comprensione olistica delle performance fornisce alle aziende un quadro più chiaro e multidimensionale del loro stato di salute. Grazie all’analisi finanziaria, le aziende possono prendere decisioni migliori per quanto riguarda le spese, il cash flow e le opportunità di revenue.
Cosa cercare in una soluzione per l’analisi finanziaria e qual è il ruolo dell’AI
Come ha dichiarato l'esperto di analisi Gary Cokins, “oggi la necessità di analisi può essere l'unico vantaggio competitivo sostenibile a lungo termine”. L'analisi delle performance aziendali deve cercare di fornire dati affidabili e standardizzati per migliorare e automatizzare l'analisi finanziaria.
Ecco le 5 funzionalità essenziali di una software per l’analisi finanziaria e come l'Intelligenza Artificiale può essere l’alleato perfetto per il Finance:
-
Disponibilità dei dati
La disponibilità istantanea dei dati, ossia la possibilità di estrarre qualsiasi metrica di performance da qualsiasi area dell'organizzazione, è fondamentale per promuovere l'agilità del reparto finance. Tuttavia, quando i volumi di dati raggiungono proporzioni enormi, i metodi di analisi tradizionali e i software obsoleti risultano inadeguati a gestire ed estrarre informazioni da fonti diverse e da diversi tipi e dimensioni di dati.
La disponibilità dei dati è un’attività critica per le organizzazioni, che devono riuscire a dare un senso alle miriadi di dati eterogenei con cui hanno a che fare. Un software di financial analytics deve essere in grado di visualizzare vari livelli di dati di performance e di velocità.
Come l'AI migliora la disponibilità dei dati
-
Qualità dei dati
Dati affidabili e convalidati sono fondamenti per i team che completano il “last mile of finance”. È possibile, infatti, ottenere report e analisi accurati solo se “il primo miglio” (chiusura, consolidamento e pianificazione) è caratterizzato da una forte governance e controllo sui dati. Un software per l’analisi finanziaria deve fornire garanzie di qualità dei dati attraverso processi di convalida come l’Anomaly Detection.
Come l'AI migliora la qualità dei dati
L'Intelligenza Artificiale può automatizzare le attività ripetitive, identificando le incongruenze e le anomalie in modo più rapido e accurato rispetto alle capacità umane
-
Presentazione dei dati
I dati da soli non bastano. Presentarli in maniera appropriata è molto importante. Immagini chiare guidano ad una migliore comprensione dei dati, insights chiari e un maggiore allineamento. Quando le performance sono illustrate, non sono solo precise, ma anche persuasive.
Il software CPM sta diventando sempre più sofisticato in termini di capacità di visualizzazione e di storytelling. Grafici, diagrammi, dashboard e tabelle contribuiscono ad aggiungere il necessario contesto visivo ai dati, fornendo agli stakeholder una comprensione immediata delle performance.
Come l'AI migliora la presentazione dei dati
La Generative AI in finance è in grado di visualizzare istantaneamente i dati sulle performance, i trend e i KPI -
Accessibilità dei dati
Gli specialisti IT sono da tempo le risorse di riferimento per i team finance che necessitano di complesse richieste di analisi sulle performance. Un software per il financial analytics fornisce all’Office of Finance gli strumenti self-service per interrogare i database, creare report e dashboard, senza possedere particolari conoscenze di data science, di programmazione o complicate query di sintassi.
Come l'AI migliora l'accessibilità dei dati
La Generative AI genera automaticamente report, facendo emergere insight utili e creando previsioni
-
Data intelligence
Oggi è raro trovare una discussione in ambito tecnologico che non coinvolga il tema dell’AI Innovation. Le analisi non fanno eccezione. Anzi, l’utilizzo degli analytics è fondamentale per il potenziamento dell'AI. Il punto di forza principale è l'identificazione, la replica e l'utilizzo di modelli in serie di dati per produrre nuove informazioni. Ciò conferisce all’Intelligenza Artificiale un'incredibile capacità di creare connessioni all'interno di bacini di dati profondi, automatizzare processi ripetitivi e generare previsioni.
Come l'AI migliora la data intelligence
