Una panoramica dell'AI nella gestione finanziaria

L'intelligenza artificiale (AI) si riferisce alla tecnologia in grado di percepire, apprendere e risolvere i problemi in modo simile agli esseri umani.

L'AI nella gestione finanziaria è l'uso della tecnologia intelligente con l'obiettivo di migliorare la velocità, l'efficienza e l'accuratezza del lavoro svolto dagli esseri umani nel settore dei servizi finanziari. Le aree interessate sono l'analisi dei dati, la previsione, il rilevamento delle frodi e il servizio clienti.

Sapere, come recita il motto, è potere. E oggi si presenta sotto forma di dati.

Ma cosa succederebbe se fosse così esteso da rendere impossibile per un essere umano trarne conclusioni significative in tempi ragionevoli?

È qui che entra in gioco l'AI. Con l'uso degli algoritmi di machine learning automatizzati e modelli di AI predittiva, schemi e correlazioni sulle tendenze di mercato o sul sentiment dei consumatori possono emergere dal "rumore di fondo".

Le aziende disporranno di insight fruibili in tempo reale per assumere decisioni informate, riuscire ad accrescere l'efficienza operativa e sfruttare analisi predittive per ottenere previsioni migliori con cui mitigare il rischio. Ognuno di questi elementi potrebbe tradursi in un vantaggio rispetto alla concorrenza.

Esempi di AI nella gestione finanziaria

Ecco gli ambiti in cui l'AI sta trasformando le operazioni finanziarie (le cosiddette "finops"):

• Modelli di AI per previsioni e analisi predittive: è il motivo per cui le aziende ricorrono ai modelli di AI per condurre analisi per scenari con cui individuare le vulnerabilità, introdurre piani di emergenza e mitigare l'impatto potenziale.

• Blockchain: le blockchain sono sistemi condivisi e decentralizzati di contabilità digitale. Trattandosi sostanzialmente di enormi database, per analizzarli e identificare le tendenze alcune organizzazioni si affidano all'AI .

• Decisioni di concessione di crediti: oltre alla storia creditizia, per valutare in modo più accurato la solvibilità di una persona gli algoritmi possono tenere conto anche di dati come l'attività sui social media.

• Assistenza clienti: lasciando che siano i chatbot a sbrigare FAQ e altri compiti abituali, il carico sugli operatori umani del customer service viene alleggerito e si concede loro il necessario spazio di manovra per occuparsi di casistiche più complesse.

• Rilevamento delle frodi: i modelli di AI stanno svolgendo un ruolo sempre più cruciale nel rafforzamento della sicurezza informatica. Analizzando e utilizzando grandi quantità di dati per l'addestramento, segnalano e prevedono anomalie che indicano minacce.

• Gestione delle fatture: l'AI può facilmente farsi carico del compito monotono di ricevere e inviare fatture, segnalando anche quelle che potrebbero essere fraudolente.

• Trading quantitativo: gli investitori si avvalgono dell'AI per creare algoritmi con cui rilevare le tendenze, analizzare i dati storici e poi fare trading più velocemente che mai.

• RegTech: La tecnologia normativa mira ad aiutare il settore dei servizi finanziari ad espletare un'attività così complessa e carica di dati come quella del reporting finanziario. Grazie poi all'automazione dell'AI, permette di soddisfare gli adempimenti normativi in modo più efficiente.

• Gestione del rischio: elaborando più rapidamente i dati provenienti da un maggior numero di fonti, l'AI può formulare previsioni approfondite capaci di informare decisioni di gestione del rischio a 360°.

• RPA/automazione della riconciliazione contabile: la riconciliazione consiste nel confronto delle registrazioni finanziarie interne con estratti conto esterni, come quelli di una banca, al fine di garantirne l'accuratezza. Questo processo, che richiede molto tempo, può essere automatizzato con l'AI.

Cinque modi in cui l'intelligenza artificiale può essere utile al settore dei servizi finanziari

Una compagnia assicurativa ha lanciato un copilot di AI generativa per attuari che ha ridotto del 90% i tempi medi di esecuzione dei modelli predittivi.

Con statistiche del genere, potremmo concludere che l'intelligenza artificiale sia destinata a sostituire gli esseri umani nei servizi finanziari. Secondo noi, invece, il ricorso all'AI per svolgere compiti manuali e mentali come l'inserimento dei dati consentirà agli esseri umani di convogliare tempo ed energie verso attività che l'AI non riesce a svolgere altrettanto bene: il pensiero critico, la strategia e l'innovazione.

Ecco le aree in cui l'AI per la gestione finanziaria risponde esattamente a questa logica:

• Processo decisionale avanzato e analisi per scenari ai fini della pianificazione e dell'analisi finanziaria: gli strumenti di AI possono trasformare enormi volumi di dati in insight fruibili con cui informare i decisori. I modelli di AI possono anche essere utilizzati per prevedere le performance delle organizzazioni in determinati scenari, permettendo di pianificare di conseguenza, indipendentemente dalle ipotesi che si profilano all'orizzonte.

• Maggiore efficienza operativa: gli strumenti di AI per la precisione, la velocità e l'automazione consentono di ridurre gli errori e aumentare la redditività.

• Rafforzamento della customer experience e della personalizzazione: i chatbot AI sfruttano il machine learning e gli algoritmi per analizzare i dati e le preferenze degli utenti e proporre esperienze di customer service personalizzate.

• Snellimento dei cicli di reporting finanziario: secondo un recente sondaggio condotto da SAP e Oxford sui leader dell'area Finance, il 57% degli intervistati ha dichiarato che la chiusura finanziaria è il processo che richiede più tempo in assoluto. Gli strumenti di AI possono essere utilizzati per analizzare i set di dati e individuare rapidamente i valori anomali o i rischi, dando luogo a un processo di reporting finanziario più unificato.

• Aumento della produttività dei dipendenti e dell'innovazione: consentendo agli strumenti di AI di farsi carico di compiti ad alta intensità di dati si permette alle organizzazioni di concentrare i talenti umani su questioni che l'AI non sa risolvere altrettanto bene: il pensiero critico e strategico. In fin dei conti, gli strumenti di AI possono fornire gli insight, ma sono gli esseri umani a prendere le decisioni.

• Riduzione dei costi: l'aumento della precisione e della velocità reso possibile con l'AI aiuterà i dipendenti umani a risparmiare tempo, mettendoli in condizione di innovare ed essere più creativi.

• Ottimizzazione delle decisioni di investimento e di allocazione del capitale: gli stessi modelli di AI utilizzati per eseguire l'analisi per scenari possono anche indicare come investire al meglio il capitale.

• Conformità e rendicontazione normativa: esistono modelli di machine learning che possono aiutare le organizzazioni a tenersi aggiornate su tutte le questioni relative alla conformità normativa, al reporting finanziario e alla gestione del rischio.

L'AI nella gestione finanziaria può automatizzare compiti come l'inserimento dei dati con maggiore velocità e precisione rispetto agli addetti umani. Riesce con facilità a elaborare grandi volumi di dati per individuare le discrepanze, offrire insight ed eseguire analisi predittive.

L'obiettivo è un aumento dell'efficienza operativa. Siamo tuttavia convinti che sarà la combinazione di assistenza AI e pensiero critico e intuizione umani a rivelarsi il motore di crescita più significativo nel settore dei servizi finanziari.

Sfide e considerazioni etiche per l'AI nella gestione finanziaria

È stimolante soffermarsi sulle incredibili potenzialità che l'AI può avere nel settore dei servizi finanziari. Occorre tuttavia tenere sempre a mente le sfide e le preoccupazioni etiche che emergeranno con la sua progressiva diffusione.

Nel suo stato ideale, l'AI nella gestione finanziaria sarà utilizzata in modi che rispettano l'equità, la trasparenza, la privacy, la sicurezza e la società in generale. Ma come definire un concetto come l'equità? C'è chi ha sollevato perplessità circa un modello di AI che tiene conto delle attività svolte da una persona sui social media per accertarne la solvibilità. È un meccanismo equo? E così facendo, l’AI ha violato la privacy di quella persona?

L'AI può essere utilizzata per ricavare insight fruibili dai dati con cui informare i decisori. Questi insight possono essere utilizzati per rafforzare il giudizio distorto verso una persona o un gruppo? Parliamo di conformità normativa rispetto a leggi come il Dodd Frank Act negli Stati Uniti, ma cosa dire dei regolamenti in materia di uso etico dell'AI?

Sono tutte questioni cruciali che devono essere considerate man mano che l'intelligenza artificiale si intreccia sempre più con il settore dei servizi finanziari. Dare una risposta sarà l’obiettivo di un comitato direttivo per l’etica dell’AI delle organizzazioni che sarà composto da sviluppatori, legislatori, dirigenti aziendali, organizzazioni della società civile, istituzioni accademiche e utenti finali. Più le parti interessate saranno di diversa estrazione, più punti di vista potranno trovare espressione nella policy.

La supervisione continua con "una presenza umana nel ciclo" renderà possibile un processo di affinamento e adattamento delle policy con il passare del tempo e con il progredire della tecnologia e della società.

Per integrare le policy in tutta l'organizzazione sarà inoltre necessaria una formazione completa, sotto forma di percorsi, moduli formativi e meccanismi di feedback.

Il futuro dell'AI nella gestione finanziaria

AI generativa per dare il via al reporting finanziario. Analisi predittiva per informare le decisioni. Anche le blockchain, con la tracciabilità e la trasparenza che assicurano, vengono utilizzate per contribuire a soddisfare la conformità normativa. Ogni giorno che passa, gli strumenti di AI stanno diventando sempre più integrati con il settore dei servizi finanziari.

Non sarebbe una forzatura ipotizzare che questi strumenti diventeranno più veloci e accurati con il progressivo potenziamento dei computer e la maturazione del machine learning.

La preoccupazione principale tra gli utenti, tuttavia, non è la scarsa accuratezza. È piuttosto, la diffidenza che persiste tra gli utenti verso gli algoritmi e i modelli dell'AI, oltre alla scarsa conoscenza di come giungono a conclusioni, per esempio, sulla solvibilità.

Il campo emergente dell'intelligenza artificiale spiegabile si pone l'obiettivo di produrre modelli di AI che rendano il suo funzionamento interno trasparente per gli utenti umani. Questo consente ai decisori di vedere chiaramente la logica alla base delle conclusioni prodotte e di giudicarle di conseguenza attingendo al proprio bagaglio di competenze.

Ancora una volta, sosteniamo che la combinazione tra l'elaborazione dei dati da parte dell'AI e il pensiero critico umano si tradurranno in un miglior processo decisionale.

Quali aziende leader utilizzano attualmente l'AI?

Senza spingerci troppo nel futuro, ecco alcune aziende che già oggi utilizzano l'AI nell'area Finance:

Mercedes-Benz Mobility

Tramite Mercedes-Benz Mobility, i clienti privati e commerciali possono finanziare o noleggiare veicoli nel quadro di modelli flessibili di noleggio e abbonamento. Nonostante avessero già implementato un sistema di pagamento automatizzato, i team di contabilità dovevano ancora riconciliare manualmente le fatture in caso di informazioni mancanti o errate, dedicando a questa attività preziose della settimana lavorativa.

Per migliorare la situazione, si sono rivolti a SAP Services and Support per aggiungere una funzionalità di "auto-apprendimento" al proprio software SAP Cash Application. In questo modo avrebbero potuto valutare le informazioni disponibili per allocare automaticamente i pagamenti in caso di dettagli errati. Grazie all'AI e al machine learning, il 58% delle fatture non assegnate sono state elaborate automaticamente e correttamente, con un risparmio medio di 5-10 minuti per fattura. Sono sì 5-10 minuti, ma da moltiplicare per le migliaia di pagamenti effettuati ogni giorno.

Mitsui

Mitsui, una delle più grandi società commerciali del Giappone, ha scelto SAP per sostenere la sua "strategia integrata di trasformazione digitale" a livello di gruppo.

La procedura di riconciliazione e compensazione delle informazioni non elaborate degli estratti conto era una criticità che l'azienda doveva assolutamente risolvere. Grazie all'impiego di tecniche di AI e machine learning, ha potuto automatizzare questo processo, risparmiando ai dipendenti 36.000 ore all'anno con una precisione superiore al 90%.

L'azienda ha anche iniziato a impiegare chatbot nel proprio sistema di base nazionale per alleggerire il carico sugli utenti e sul personale della manutenzione.

Come muovere i primi passi con l'AI nella gestione finanziaria

Inizia implementando un sistema ERP in cloud. L'ERP, o Enterprise Resource Planning, è un sistema software progettato per favorire un funzionamento più efficiente delle finops. Tutti i principali processi aziendali, come HR, produzione, supply chain e servizi, possono essere gestiti in un sistema integrato.

Avendo più delle altre a che fare con il denaro, il finance è forse la funzione più importante. Gestisce il libro mastro, tiene traccia della contabilità clienti e fornitori, genera il reporting finanziario e altro ancora.

I sistemi ERP di oggi sfruttano l'AI nella gestione finanziaria per dare impulso alla crescita e all'innovazione. Fornendo insight fruibili in tempo reale, riducendo i costi delle operazioni e mitigando il rischio, l'AI punta a offrire alle organizzazioni un nuovo vantaggio competitivo.

Gli strumenti di AI che possono agevolare la conformità normativa e la gestione del rischio sono integrati in un ERP come SAP S/4HANA, ma l'enterprise AI può assumere la forma di copilot di AI generativa o sistemi di apprendimento adattivi sul posto di lavoro.

Programmi pilota che consentono una integrazione graduale nei workflow possono aiutare i dipendenti ad acclimatarsi. Anche discussioni trasparenti sull'intelligenza artificiale e sullo sviluppo di una policy per l'etica dell'AI dell'organizzazione possono contribuire a tranquillizzare chi teme di essere rimpiazzato.

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