INTELLIGENZA ARTIFICIALE (AI) IN FINANCE & CONTROLLING

L’Intelligenza Artificiale (AI) sta rivoluzionando il panorama professionale, imponendosi come una competenza essenziale per affrontare le sfide dei settori della finanza aziendale e del controllo di gestione. Questa trasformazione non significa abbandonare le competenze tradizionali, che restano cruciali per guidare strategicamente l’impiego dell’AI, ma piuttosto integrarle con nuove capacità per massimizzare il valore degli strumenti innovativi.

L'importanza delle competenze tradizionali nell'era dell'AI

Con l’avanzare dell’AI, le competenze tradizionali non perdono valore, anzi, costituiscono il fondamento indispensabile per comprendere e interpretare i dati generati dagli algoritmi. Nel settore della finanza aziendale e del controllo di gestione, la conoscenza dei principi contabili, delle metodologie e delle technicalities di analisi e delle dinamiche aziendali è essenziale per sfruttare appieno le potenzialità dell’AI. Senza una solida base, gli strumenti di AI rischiano di diventare scatole nere, i cui output possono essere difficili da validare e applicare correttamente.

Un esempio pratico è rappresentato dall’analisi dei bilanci aziendali. L’AI può processare enormi quantità di dati e fornire analisi accurate e dettagliate, ma è il professionista che interpreta i risultati, contestualizzandoli e trasformandoli in strategie operative. Questo equilibrio tra automazione e competenza umana permette di sfruttare i vantaggi della tecnologia senza perdere il controllo sulla decisione finale.

AI nella Finanza Aziendale: applicazioni pratiche

L’adozione dell’AI nella finanza aziendale sta crescendo esponenzialmente, con applicazioni che migliorano l’efficienza e l’efficacia dei processi. Tra i principali ambiti di utilizzo troviamo:

1. Previsione delle tendenze di mercato
   L’AI può analizzare grandi volumi di dati per identificare pattern e previsioni di mercato. Questo consente alle aziende di anticipare fluttuazioni economiche e prendere decisioni informate.
   Esempio: Una multinazionale può utilizzare modelli di machine learning per prevedere l’andamento delle valute, ottimizzando le strategie di hedging.
2. Automazione dell’analisi dei dati economici e finanziari
   Gli algoritmi di AI sono in grado di elaborare bilanci aziendali complessi, identificando anomalie e suggerendo azioni correttive. Questo libera tempo e risorse, permettendo agli analisti di concentrarsi su compiti a maggiore valore aggiunto.
   Esempio: Un'azienda può impiegare GPT-4 per analizzare i dati finanziari trimestrali, generando report preliminari e identificando opportunità di ottimizzazione.
3. Gestione del rischio finanziario
   Gli strumenti di AI possono monitorare costantemente i rischi, come l’insolvenza dei clienti o la volatilità dei mercati, fornendo alert in tempo reale.
   Esempio: Una banca può utilizzare l’AI per migliorare il credit scoring, integrando variabili economiche e comportamentali per valutare l’affidabilità creditizia.
4. Ottimizzazione delle previsioni di costi
   Modelli avanzati di AI possono migliorare l’accuratezza nella pianificazione finanziaria, riducendo gli scostamenti tra previsione e realtà.
   Esempio: Un’azienda di produzione può integrare l’AI per stimare l’impatto delle oscillazioni nei prezzi delle materie prime sui costi operativi.

AI nel Controllo di Gestione: verso una visione strategica

Nel controllo di gestione, l’AI sta trasformando il modo in cui le aziende monitorano e ottimizzano le proprie performance. Le applicazioni principali includono:

1. Analisi predittiva delle performance
   Gli strumenti di AI permettono di anticipare l’andamento dei KPI aziendali, evidenziando aree critiche e opportunità di miglioramento.
   Esempio: Un'azienda retail può analizzare i dati delle vendite per identificare le zone con maggiori potenzialità di crescita.
2. Supporto decisionale strategico
   L’AI può simulare scenari diversi, aiutando i manager a scegliere le strategie più efficaci.
   Esempio: Un direttore finanziario può valutare l’impatto di diverse politiche di pricing attraverso simulazioni basate su dati storici e di mercato.
3. Gestione integrata dei processi
   L’AI favorisce l’integrazione tra diversi reparti aziendali, migliorando la comunicazione e il coordinamento delle attività.
   Esempio: Un sistema basato su AI può collegare le previsioni di vendita con il controllo delle scorte, ottimizzando la supply chain.

AI e Analisi di Bilancio: il cambiamento radicale

Una delle aree più promettenti è l’analisi di bilancio, dove l’AI sta ridefinendo i ruoli tradizionali. Gli algoritmi possono analizzare rapidamente grandi volumi di dati finanziari, identificando schemi e tendenze con una precisione che potrebbe eguagliare o addirittura superare quella degli analisti umani. Questo consente di:

• Liberare risorse interne: Automatizzando compiti ripetitivi, gli analisti possono concentrarsi su attività strategiche, come l’interpretazione qualitativa dei dati e la formulazione di strategie di investimento.
• Facilitare il processo decisionale in azienda: In un mercato in cui le decisioni tempestive sono cruciali, l’AI accelera il processo decisionale, fornendo insight in tempo reale.
• Democratizzare l’accesso alle informazioni finanziarie: Anche le piccole e medie imprese possono beneficiare di analisi avanzate, grazie alla riduzione dei costi legati alle tecnologie AI.

Il ruolo degli analisti, dei controller e dei manager nel prossimo futuro

Se da un lato l’AI rivoluziona i processi, dall’altro richiede un’evoluzione delle competenze professionali. Gli analisti e i manager non devono temere di essere sostituiti, ma piuttosto adattarsi al cambiamento, sviluppando nuove abilità che valorizzino il connubio tra tecnologia e intelligenza umana. Questo significa che professionisti e manager potranno integrare gli strumenti di Intelligenza Artificiale nei loro processi quotidiani, analogamente a come utilizzano oggi software di calcolo o strumenti di analisi visiva. Un possibile sviluppo futuro prevede che modelli avanzati, come GPT-4, diventino strumenti di supporto indispensabili per l'elaborazione e l'analisi dei dati. Questi modelli, inseriti nei sistemi aziendali esistenti, potrebbero automatizzare la raccolta e l’elaborazione dei dati economici e finanziari, offrendo previsioni iniziali e individuando tendenze rilevanti. Grazie a ciò, sia i professionisti che i manager avrebbero l’opportunità di concentrarsi maggiormente sull’interpretazione strategica delle informazioni e sulla progettazione di soluzioni personalizzate. In questo scenario, l'AI non li sostituirebbe ma ne amplificherebbe le capacità, consentendo loro di gestire un volume di dati più ampio in modo più efficiente e tempestivo.

Formarsi per il futuro

Per affrontare queste sfide, è essenziale investire in percorsi formativi che combinino teoria, pratica e innovazione tecnologica. MELIUSform Business School offre programmi avanzati che preparano i professionisti ad utilizzare l’AI nei settori della finanza aziendale e del controllo di gestione, fornendo le competenze necessarie per integrare tecnologie innovative nei programmi didattici tradizionali.

In conclusione, l’AI non sostituisce i professionisti, ma li potenzia, trasformandoli in leader capaci di affrontare le sfide del futuro. Investire nella conoscenza e nell’integrazione delle tecnologie avanzate è la chiave per restare competitivi in un mondo sempre più “guidato dai dati”.

Scritto dal Dott. Marco Astolfi