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Automatizzare i processi finanziari: qualche esempio

Scritto da Andrea Pisoni
il 11/21/2022

Già da prima della pandemia c’era l’esigenza che il mondo finanziario riuscisse ad adottare metodi di lavoro dinamici e più efficienti. Tuttavia, la mole di eventi che ha inondato gli ultimi anni si è rivelata un potentissimo catalizzatore per la digital transformation, che passa dall’adozione delle tecnologie digitali di nuova generazione come ad esempio il machine learning.

Abbiamo già visto in un altro articolo perchè e come automatizzare i report finanziari, ma come automatizzare i processi finanziari? Vediamo insieme qualche esempio.

Automazione intelligente

I CFO da diverso tempo cercano di ridurre le tempistiche necessarie per alcuni processi, come consolidamenti, chiusure, gestione paghe e report, e proprio il periodo pandemico, cambiando i modi e i luoghi di operare delle persone, ha reso davvero indispensabile questo cambiamento. I professionisti del Finance, quindi, stanno esplorando nuove modalità per aumentare il livello di automazione, applicando il machine learning con lo scopo di individuare pattern e trend, quindi di formulare delle indicazioni che fino a non molto tempo fa avrebbero richiesto l’intervento diretto dell’uomo.

Nelle mani giuste, un maggior livello di automazione unito alle nuove tecnologie digitali si trasforma in un potente strumento con cui i CFO hanno la possibilità di evolvere realmente la funzione Finance. Nonostante questo, però, il successo correrà parallelo alla capacità di scovare i compiti ripetitivi più laboriosi, o che in qualche modo richiedono ancora un intervento di tipo manuale. Ciò consentirà alla funzione Finance di risparmiare tempo che potrà dedicare a compiti più redditizi, ad esempio alla consulenza strategica dell’azienda.

La seconda finalità è quella di identificare transazioni e processi che andranno ottimizzati attraverso l’intelligenza artificiale, andando ad applicare tecnologie come il machine learning a previsione, rilevamento e consulenza. Nel momento in cui l’AI rileva un pattern, sarà capace di applicare il medesimo risultato ripetutamente, proseguendo l’apprendimento. Intelligenza artificiale e automazione rappresentano, quindi, una combinazione che permette di creare processi automatizzati in maniera intelligente, che per ovvi motivi richiedono un impiego di tempo minore rispetto ai processi e alle transazioni tradizionali, svolte direttamenteda una persona.

Machine learning: in che modo può guidare la funzione Finance

Nonostante il machine learning sia in grado di generare numerosi vantaggi operativi e finanziari, diverse funzioni Finance si sono rivelate lente nell’adattamento. Gestione dei fornitori, contabilità, auditing e procurement sono elementi chiave oramai maturi per l’automazione, ma nonostante questo il tutto può rivelarsi un ostacolo all’innovazione, soprattutto nelle grandi organizzazioni internazionali. In tutti questi settori, infatti, molto spesso il personale è immerso, per non dire sommerso, nell’ordinaria amministrazione, con pesanti ricadute sulla trasformazione.

Un altro ostacolo che rallenta la trasformazione della funzione Finance, quindi il miglioramento della collaborazione aziendale, è rappresentato dall’elaborazione delle transazioni. D’altronde, non sorprende che questo aspetto sia proprio quello a cui i CFO guardano nel momento in cui pensano all’automazione, poiché rappresenta un ottimo modo per l’ottimizzazione della gestione dei processi contabili. In altre parole, la funzione Finance impiega davvero tanto tempo ad analizzare fatture, registrazioni contabili e diversi altri documenti dovendo correggere in maniera manuale gli errori.

Il machine learning, invece, potrebbe automatizzare efficacemente il tutto, riuscendo ad abbinare intelligentemente fatture e pagamenti. Ma non finisce qui, perché volendo fare un altro esempio concreto, il machine learning è capace anche di ridurre il rischio finanziario. In che modo? Evidenziando in real time i pagamenti sospetti, attraverso un processo più efficace ed efficiente. Basti pensare che le frodi, sia interne che esterne, alle aziende costano miliardi di euro ogni anno, e che allo stato attuale delle cose l’unico modo per ridurre questi rischi è quello di affidarsi a revisioni manuali effettuate su campioni di fatture.

Questo significa prendere in esame solamente una piccola parte dei pagamenti totali. Se la finalità è quella di individuare errori e soprattutto frodi, un modo di agire di tale tipo equivale a cercare un ago in un pagliaio. Ma non finisce qui, perché il machine learning è anche in grado di aumentare in maniera significativa il volume delle fatture analizzate e controllate, e ciò vuol dire verificare con precisione che l’impresa non stia effettuando pagamenti fraudolenti o doppi. 

Assicurare la conformità alle norme internazionali è di fondamentale importanza per gli istituti finanziari. Questo anche perché le normative che mirano a colpire il finanziamento di attività terroristiche e il riciclaggio di denaro sono sempre più severe. Per tale motivo, alcune grandi banche per semplificare il lavoro hanno implementato sistemi AI che attraverso l’utilizzo di speciali algoritmi riescono a segmentare conti e transazioni, stabilendo soglie oltre cui scatta la richieste di indagini più approfondite.

Analisi finanziaria e pianificazione: come migliorarle

Pianificazione e analisi finanziaria saranno capaci, in un prossimo futuro, di fornire in tempo reale un supporto di tipo decisionale all’azienda. Per questa ragione, la funzione Finance dovrà trasformare i propri processi con lo scopo di raggiungere tale importante obiettivo. È proprio l’automazione, dunque, a rivestire un ruolo centrale nella trasformazione. La maggior parte della attività finanziarie potrebbe essere totalmente automatizzata, o in larga parte, con le tecnologie già disponibili sul mercato, senza ricorrere a ulteriori innovazioni.

È difficile stabilire con precisione a quale punto della trasformazione ci troviamo, ma sicuramente orientarsi verso skill analitiche e tecnologiche rispetto all’utilizzo di fogli di calcolo rappresenta un cambiamento radicale. Basti pensare che la maggioranza dei CFO, fino a non più di due o tre anni fa, pensava che l’utilizzo di Microsoft Office costituisse la skill in assoluto più importante. Ad oggi, fortunatamente, la situazione è ben diversa, e il grado di automazione delle applicazioni sta comunque aumentando. Mano a mano che le tecnologie digitali verranno implementate, l’automazione si integrerà sempre più nella funzione Finance.

Tutte quelle operazioni manuali, quindi, come consolidamento, raccolta dati, formattazione e verifica, di fatto spariranno. Le funzioni Finance, ad esempio, trascorrono davvero troppo tempo nella riconciliazione dei dati provenienti dai diversi sistemi. Basti pensare alle transazioni registrate in sistemi esterni ed interni e ai tanti libri mastri. Ricorrendo alle operazioni manuali, in questo ambito gli errori sono davvero inevitabili, e la duplicazione di tali errori fa aumentare l’inefficienza in maniera esponenziale. E i costi corrono di pari passo.

Il machine learning, invece, basandosi su pattern e regole ben precise, è in grado di individuare un numero molto alto di queste riconciliazioni, con lo scopo di comprendere il problema, correggerlo quando possibile o evidenziarlo per una correzione umana. La funzione Finance, dunque, deve essere capace di automatizzare la riconciliazione, la reportistica, il consolidamento e i processi di chiusura, con la finalità di rendere tutto il sistema più efficiente. Ma, all’atto pratico, come automatizzare i report finanziari? Esempi ne possiamo fare molti, ma le risorse da adottare sostanzialmente sono di due tipologie diverse.

Si tratta di tecnologie digitali e sistemi cloud. La seconda opzione sicuramente offre un vantaggio che non deve essere trascurato, dato dalla semplicità di applicazione innegabile rispetto ai software on premise. D’altronde, gli aggiornamenti sono più semplici da implementare, e aggiungere ulteriori servizi in maniera scalare a seconda della reale crescita aziendale è altrettanto facile ed efficace. Anche la sicurezza rappresenta un altro tratto distintivo dei sistemi in cloud (stiamo parlando di cybersecurity, che nel cloud viene gestita direttamente dal fornitore del servizio), insieme ai minori costi da affrontare per l’installazione di hardware dedicato.

Ad ogni modo, si tratta di aspetti che molto probabilmente sono più facili da mettere in pratica che da spiegare, ma solamente comprendendo da quale punto è necessario partire. A tal proposito, il primo passo da muovere è quello di capire il reale livello di digitalizzazione della propria azienda, e delle rispettive esigenze. In che modo? Attraverso un test che ne permetta la mappatura, e che consenta di intavolare una strategia adeguata per implementare tutte quelle tecnologie digitali che ancora mancano all’appello.

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