Come l’Artificial Intelligence nell’ERP creerà il team finanziario del futuro

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Come l’Artificial Intelligence nell’ERP creerà il team finanziario del futuro

ERP Team Finanziario

I professionisti della contabilità e delle finanze sono costantemente sotto pressione da parte dei vertici aziendali per elevare la rilevanza strategica della loro funzione. Allo stesso tempo, sono sottoposti alla pressione quotidiana di aiutare le loro organizzazioni a stare al passo con i requisiti di audit e conformità, riferire sui risultati finanziari e gestire le attività contabili in corso.

Queste attività sono tutte fondamentali per la crescita del business. La pianificazione delle risorse aziendali (ERP) può svolgere un ruolo cruciale nel migliorare la facilità e l’accuratezza con cui queste attività vengono completate. Avere la giusta tecnologia ERP può creare o distruggere la capacità di un team finanziario di concentrarsi su aspetti strategici piuttosto che tattici.

Sfortunatamente, molti dipartimenti finanziari sono ancora impantanati in processi cartacei e immissione manuale dei dati e spesso conducono report e previsioni utilizzando fogli di calcolo con dati aggregati da più fonti. Questi approcci obsoleti consumano tempo e risorse in eccesso, complicano quelli che potrebbero essere semplici compiti per la finanza e la contabilità e impediscono a un’azienda di ottenere una visione olistica della sua salute finanziaria. In un recente sondaggio condotto da Bottomline Technologies and Strategic Treasurer, i professionisti della finanza hanno indicato che la previsione del cash flow, l’elaborazione delle fatture, la ricezione dei pagamenti e la riconciliazione rimangono tutti processi finanziari manuali inefficienti.

Questa realtà quotidiana è in netto contrasto con la vita personale dei professionisti finanziari, dove tutto, dalla gestione delle finanze domestiche allo shopping online alla semplice composizione di un messaggio di testo, si è trasformato in esperienze più automatizzate e personalizzate. Ciò è dovuto in gran parte all’intelligenza artificiale, in particolare all’apprendimento automatico e all’elaborazione del linguaggio naturale NLP.
Ma la disparità tra professionale e personale non deve necessariamente esistere, perché la stessa tecnologia che si incontra nella propria vita quotidiana esiste e può essere applicata anche nei sistemi ERP.

Nella maggior parte dei casi la dipendenza da parte dei team finanziari e contabili sui processi manuali sul lavoro può essere attribuita a questioni di comfort e abitudine, piuttosto che alla mancanza di opzioni. L’intelligenza artificiale e i suoi derivati ​​sono ancora concetti intimidatori per molte persone, indipendentemente dalla loro professione. Può essere difficile determinare dove e come implementare queste tecnologie innovative in modo pratico.

Il passaggio al Cloud nei sistemi ERP ha consentito nuovi modi per integrare l’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico e l’elaborazione del linguaggio naturale come valore aggiunto per i clienti. I fornitori di tecnologie ERP hanno una significativa opportunità di educare i propri clienti su come queste tecnologie integrate non solo renderanno più semplici le operazioni e la gestione finanziaria quotidiana, ma spingeranno anche i team finanziari e contabili verso il futuro con un nuovo valore strategico.

Quali sono i modi pratici in cui queste innovazioni tecnologiche possono portare un beneficio sotto l’aspetto pratico? Associare i processi e i flussi di lavoro corretti all’intelligenza artificiale, anziché cercare di forzarla su tutta la linea, può creare un vantaggio competitivo e migliorare il valore strategico dei professionisti dell’area finanziaria e contabile.

Diamo un’occhiata ad alcuni esempi chiave di come l’Intelligenza Artificiale può essere applicata alle funzioni finanziarie all’interno di un sistema ERP.

Automatizzare le attività manuali

L’apprendimento automatico svolge un ruolo primario nell’automazione di attività ripetitive e banali e può permettere ai professionisti di contabilità e finanza di concentrarsi su attività a valore aggiunto che faranno avanzare il loro business. Ad esempio, l’apprendimento automatico è in grado di rilevare quando un utente esegue sempre la stessa task e offrire l’automazione di tale task in futuro. L’immissione e l’approvazione di ordini di acquisto, fatture e pagamenti in genere richiedono un numero significativo di ore per più dipendenti a tempo pieno all’interno di un’organizzazione di medie o grandi dimensioni. Anche le attività di chiusura di fine mese o anno richiedono molto tempo. Mentre queste attività possono richiedere di tanto in tanto un intervento umano, nella maggior parte dei casi possono essere stabilite regole per creare elaborazioni dirette e indirizzare solo gli scenari anomali al personale o ai dirigenti per una loro revisione o azione.

L’automazione basata sull’apprendimento automatico si traduce in riduzione dei costi, aumento della produttività del personale e guadagni di efficienza operativa complessiva. Poiché trascorrono meno tempo a digitare più volte le stesse informazioni, i membri del team avranno più tempo da dedicare alla collaborazione reciproca, alla risoluzione di problemi per i quali in precedenza erano troppo occupati e all’ulteriore ottimizzazione della funzione finanziaria.

Fornire insight più ricchi e più fruibili

L’apprendimento automatico consente di analizzare enormi quantità di dati “puliti” e rilevare modelli e altre relazioni per fare previsioni – anche da fonti potenzialmente disparate – con incredibile velocità e precisione. L’apprendimento automatico incorporato nel sistema ERP può esaminare dati storici provenienti da molteplici funzioni finanziarie interne e fonti esterne come i conti bancari, per aiutare un’organizzazione a prevedere in modo più accurato il cash flow.

Questa tecnologia può esaminare i modelli di produzione e vendita di un’organizzazione per migliorare la gestione dell’inventario o esaminare i dati relativi a debiti e crediti per trovare discrepanze nelle fatture regolari o fornire suggerimenti su quando pagare un fornitore.

È difficile quantificare la piena portata delle intuizioni attuabili che una funzione finanziaria potrebbe ottenere implementando l’Intelligenza Artificiale per l’analisi dei dati.
Inutile dire che sfruttare la tecnologia in questo modo può consentire ai professionisti dei reparti finanziario di aumentare la salute finanziaria generale della loro organizzazione. Una migliore gestione della liquidità, strategie ottimizzate per debiti e crediti e una riduzione del rischio di effettuare pagamenti fraudolenti o errati a partner commerciali o dipendenti, sono tutti risultati estremamente vantaggiosi e sono solo la punta dell’iceberg.

Migliorare l’esperienza per clienti finali e partner commerciali esterni

I casi d’uso visti sopra evidenziano molti modi in cui l’apprendimento automatico può rendere il lavoro quotidiano nel sistema ERP meno frustrante e più gratificante per i professionisti della contabilità e della finanza. L’elaborazione del linguaggio naturale, che alimenta assistenti digitali come Siri e Alexa, è un’altra tecnologia che può rendere le interazioni del sistema ERP più umane e intuitive. L’elaborazione del linguaggio naturale può aiutare gli utenti a cercare e interagire più facilmente con enormi quantità di dati che possono essere archiviati in applicazioni o altri silos, con una semplice ricerca vocale.

Questa tecnologia potrebbe anche essere applicata per analizzare le conversazioni tra partner commerciali e per suggerire i passi successivi dopo la conclusione di una conversazione. Ad esempio, se un impiegato di contabilità clienti contatta un cliente per richiedere il pagamento di una fattura che il cliente afferma di non aver ricevuto, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’apprendimento automatico potrebbero lavorare insieme per digitare e inviare automaticamente un’e-mail contenente la fattura in questione.

I vantaggi di questi processi vanno oltre l’efficienza e la produttività. Contrariamente a ciò che si potrebbe pensare, fornire ai dipendenti questo livello di assistenza tecnologica non eliminerà posti di lavoro, può aiutare piuttosto le aziende ad attrarre e trattenere talenti preziosi.

Guardando al futuro

Siamo ancora nelle prime fasi dell’impatto dell’intelligenza artificiale e del machine learning su molti strumenti finanziari e di gestione aziendale, inclusi i sistemi ERP. Non c’è dubbio che queste tecnologie trasformeranno il lavoro nello stesso modo in cui hanno già trasformato la vita dei consumatori. Ma quanto tempo ci vorrà perchè le aziende completino questa trasformazione?

La risposta probabilmente varierà a seconda delle dimensioni dell’azienda e del settore. L’inizio di questo nuovo decennio sarà un periodo di tempo interessante per guardare alle esperienze dei consumatori con queste tecnologie e i vantaggi da esse ottenuti, poiché ciò contribuirà a dare il tono per l’ulteriore adozione delle stesse tecnologie all’interno delle funzioni ERP di base.

 

Fonte: www.accountingtoday.com

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