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Come rendere operativa l'Intelligenza Artificiale per l’Office of Finance

Nov. 17 2020 di Rafael Nay, Customer Success Manager - CCH Tagetik DACH

Performance Management BI & Analytics

Il Machine Learning e l'Intelligenza Artificiale sono trend importanti nel settore finance in termini di qualità e di raccolta dei dati.

L'accesso e la conoscenza dei dati sono particolarmente importanti per l’Office of Finance. Ma per prendere le decisioni giuste è necessario disporre di una piattaforma adeguata.

Nel mondo è in atto una rapida evoluzione tecnologica e le aree Finance delle aziende possono trarne notevoli benefici se adattano il loro approccio alle nuove tecnologie come l'Intelligenza Artificiale (AI) e il Machine Learning. Ma perché queste innovazioni siano veramente un valore aggiunto, è importante che le aziende sappiano evitare le insidie associate all'uso di nuove tecnologie.

L'Intelligenza Artificiale e il Machine Learning possono fare la differenza per l’Office of Finance. Ma in quali ambiti? Scopriamoli insieme.

Miglioramento della qualità e della raccolta dati

Grazie al Machine Learning è possibile aumentare notevolmente la qualità della raccolta dei dati. Questo, infatti, riducendo al minimo le fonti di errore tipiche, come file duplicati o non correttamente assegnati a periodi di tempo e dimensioni corretti. Anche i dati apparentemente coerenti dell’area AFC spesso mostrano queste carenze, quindi un'analisi significativa non è possibile senza una preparazione preliminare.

Previsione degli utili e di diversi scenari finanziari

Un forecast integrato e automatizzato può offrire diversi vantaggi:

  • crea una base migliore per l’attività di Planning;
  • riduce i costi e i tempi previsti per lo stesso processo fatto manualmente.

Inoltre, una migliore comprensione dei driver di successo può essere utilizzata per la simulazione e la pianificazione, il che, a sua volta, consente anche una gestione proattiva dei costi e dei ricavi.

Analisi dei dati di pianificazione e di altre informazioni decentralizzate

L’analisi manuale o eccessivamente semplificata dei dati raccolti spesso non permette di identificare valori errati e incongruenze. La stessa non consente di rispondere a domande che richiedono la considerazione di informazioni o scenari che vanno oltre il mero dato analizzato, come ad esempio: I costi di distribuzione sono troppo alti (o bassi) in relazione alle vendite previste rispetto al periodo precedente o rispetto a quelli dei concorrenti?

Il Machine Learning può essere utilizzato per controllare i dati forniti utilizzando sofisticati algoritmi in grado di elaborare una grande quantità di informazioni. A lungo termine, questo porterà a una migliore comprensione e collaborazione tra chi contribuisce e chi gestisce i dati rispetto agli obiettivi, alle aspettative e ai limiti delle attività.

Simulazione basata sui driver

Il Machine Learning e l'Intelligenza Artificiale possono fornire la base tecnologica per creare simulazioni e modelli finance molto più accurati

Ad esempio, per sapere quali effetti hanno le variazioni di prezzo sul profitto e sulla liquidità, sarà necessario fare un’analisi dell'effetto che hanno determinati fattori sulle vendite. Integrando un'ampia gamma di driver sarà possibile andare maggiormente nel dettaglio e prendere decisioni più scrupolose e pianificare azioni più efficaci.

Implementare un approccio olistico per l’area Finance comprensivo delle nuove tecnologie come Machine Learning e Intelligenza Artificiale, quindi, diventa fondamentale per la realizzazione di un processo decisionale basato sui dati.


Per saperne di più scarica il Whitepaper “Machine Learning for Controllers. Use cases for Forecasting, Planning, and Simulation. Gli esperti Prof. Dr. Karsten Oehler (CCH Tagetik DACH) e Marco Van der Kooij (ForSight Consulting) affrontano scenari realistici e pratici per i controller, con un focus sulle attività di previsione, pianificazione e simulazione.

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