In questo articolo analizzeremo come lo sviluppo dell'AI può snellire il carico di lavoro dei team finance e soddisfare le esigenze di financial reporting e di disclosure.
Il reporting aziendale è composto di una parte analitica e di una parte storica. Gestire una disclosure accurata, creare una narrativa completa e visualizzare in modo efficace i trend di performance: sono questi i punti principali del processo di reporting aziendale. Queste azioni stanno per essere messe alla prova da una serie di nuovi requisiti di reporting aziendale, come la carbon emission, la CSRD, il BEPS Pillar 2 e il CbCr.
Se a ciò si aggiungono le richieste di aggiornamento in tempo reale dei KPI che arrivano dai vertici aziendali, scenari economici in grande mutamento e l'aumento dei costi, la pressione sui processi di reporting e sui team finance che ne sono responsabili ha raggiunto livelli elevati.
La buona notizia? L'Intelligenza Artificiale (AI) è stata implementata e sviluppata per supportare i team finance proprio di fronte a queste problematiche. Di seguito, analizzeremo come lo sviluppo dell'AI può snellire il carico di lavoro dei team finance e soddisfare le esigenze di financial reporting e di disclosure aziendale.
Cosa analizzeremo:
- Riepilogo rapido: come funziona l'AI
- Il ruolo dell'AI nel narrative reporting
- Il ruolo dell'AI nella disclosure management
- Rischi e sfide dell’AI-driven reporting
- Le migliori pratiche per l'integrazione dell'AI
- Prepararsi a un futuro dove l’AI sarà presente nel reporting aziendale
Riepilogo rapido: come funziona l'AI
L'AI è un processo informatico che utilizza algoritmi e modelli di apprendimento automatico per fornire sofisticati livelli di automazione alle attività basate sui dati. Esistono alcune categorie di AI, tra cui:
- Generative AI (GenAI): questa tecnologia utilizza una combinazione di algoritmi statistici, apprendimento automatico e modelli di apprendimento, tra cui modelli linguistici di grandi dimensioni ed elaborazione del linguaggio naturale, per creare contenuti complessi e creativi, come immagini, musica, video e testi, in base ai dati su cui sono stati addestrati.
- Machine Learning: si tratta di algoritmi che utilizzano modelli trovati nei dati per fare previsioni, classificare tendenze e generare nuove informazioni.
In ambito finance, l'AI viene utilizzata nei seguenti modi:
- Predictive analytics: l'analisi predittiva fa previsioni identificando modelli in grandi insiemi di dati e misurando la probabilità che tali modelli si ripetano. In ambito finance può essere sfruttato per realizzare l'analisi predittiva per il planning e forecasting.
- Data discovery: conosciuta anche come Analytical A, l'Objective AI è in grado di identificare automaticamente modelli in grandi volumi di dati strutturati e non strutturati in modo più rapido ed efficiente rispetto agli esseri umani. I team finance possono utilizzarla per identificare i driver di performance, il che è particolarmente utile quando i cambiamenti di performance non sono immediatamente evidenti.
- Data management: l'accuratezza è fondamentale per i team finance ari che hanno il compito di approvare le informazioni della proprietà divulgate all'interno dei report statutari. Tuttavia, gli errori nei dati possono facilmente entrare nei sistemi di reporting e nelle relazioni finali. Il Finance può utilizzare l'Intelligenza Artificiale per segnalare le anomalie nei dati e sottoporle a revisione.
- Report design: la GenAI è in grado di comprendere il linguaggio, creare contenuti e gestire grandi volumi di dati. I team finance possono avvalersi della GenAI quando ne hanno bisogno per:
- Inserire i dati in nuovi report o aggiornare i dati nei report esistenti.
- Presentare visivamente le tendenze dei dati
- Descrivere le prestazioni nei report
La GenAI può essere utile per assistere le attività di dashboarding, creazione di narrazioni, visualizzazione dei dati e analisi.
Come la GenAI può potenziare il reporting aziendale
La forza della GenAI è la capacità di creare contenuti, compresi video, testi e immagini. Questo lo rende uno strumento importante e un aiuto nelle attività di reporting aziendale, come la creazione del report annuale, l'assemblaggio di informazioni sulla sostenibilità e la generazione di approfondimenti basati sui dati.
Poiché la GenAI è in grado di interpretare rapidamente le informazioni contenute in grandi database e di tradurle in narrative e visualizzazioni, può svolgere il lavoro più pesante per i team finance nella creazione dei report, sempre se la GenAI è integrata nelle soluzioni software CPM aziendali.
La GenAI può:
- Suggerire miglioramenti al testo esistente.
- Creare un testo in base a una richiesta dell'utente.
- Creare un testo, come il narrative reporting, in base alle tendenze dei dati presenti nel report stesso.
- Analizzare ulteriori file e fonti per informare le raccomandazioni testuali.
Durante la visualizzazione, la GenAI può:
- Trasformare un documento Microsoft Word in slide di presentazione.
- Suggerire miglioramenti visivi a design, formattazione e layout.
- Prendere un trend di performance trovato all'interno di un set di dati e trasformarlo in un grafico o in un diagramma.
