I professionisti della contabilit\u00e0 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 conformit\u00e0, riferire sui risultati finanziari e gestire le attivit\u00e0 contabili in corso.<\/p>\n\n\n\n
Queste attivit\u00e0 sono tutte fondamentali per la crescita del business. La pianificazione delle risorse aziendali (ERP) pu\u00f2 svolgere un ruolo cruciale nel migliorare la facilit\u00e0 e l\u2019accuratezza con cui queste attivit\u00e0 vengono completate. Avere la giusta tecnologia ERP pu\u00f2 creare o distruggere la capacit\u00e0 di un team finanziario di concentrarsi su aspetti strategici piuttosto che tattici.<\/p>\n\n\n\n
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 pi\u00f9 fonti. Questi approcci obsoleti consumano tempo e risorse in eccesso, complicano quelli che potrebbero essere semplici compiti per la finanza e la contabilit\u00e0 e impediscono a un\u2019azienda 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\u2019elaborazione delle fatture, la ricezione dei pagamenti e la riconciliazione rimangono tutti processi finanziari manuali inefficienti.<\/p>\n\n\n\n
Questa realt\u00e0 quotidiana \u00e8 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 \u00e8 trasformato in esperienze pi\u00f9 automatizzate e personalizzate. Ci\u00f2 \u00e8 dovuto in gran parte all\u2019intelligenza artificiale, in particolare all\u2019apprendimento automatico e all\u2019elaborazione del linguaggio naturale NLP.
Ma la disparit\u00e0 tra professionale e personale non deve necessariamente esistere, perch\u00e9 la stessa tecnologia che si incontra nella propria vita quotidiana esiste e pu\u00f2 essere applicata anche nei sistemi ERP.<\/p>\n\n\n\n
Nella maggior parte dei casi la dipendenza da parte dei team finanziari e contabili sui processi manuali sul lavoro pu\u00f2 essere attribuita a questioni di comfort e abitudine, piuttosto che alla mancanza di opzioni. L\u2019intelligenza artificiale e i suoi derivati \u200b\u200bsono ancora concetti intimidatori per molte persone, indipendentemente dalla loro professione. Pu\u00f2 essere difficile determinare dove e come implementare queste tecnologie innovative in modo pratico.<\/p>\n\n\n\n
Il passaggio al Cloud nei sistemi ERP ha consentito nuovi modi per integrare l\u2019intelligenza artificiale, l\u2019apprendimento automatico e l\u2019elaborazione del linguaggio naturale come valore aggiunto per i clienti. I fornitori di tecnologie ERP hanno una significativa opportunit\u00e0 di educare i propri clienti su come queste tecnologie integrate non solo renderanno pi\u00f9 semplici le operazioni e la gestione finanziaria quotidiana, ma spingeranno anche i team finanziari e contabili verso il futuro con un nuovo valore strategico.<\/p>\n\n\n\n
Quali sono i modi pratici in cui queste innovazioni tecnologiche possono portare un beneficio sotto l\u2019aspetto pratico? Associare i processi e i flussi di lavoro corretti all\u2019intelligenza artificiale, anzich\u00e9 cercare di forzarla su tutta la linea, pu\u00f2 creare un vantaggio competitivo e migliorare il valore strategico dei professionisti dell\u2019area finanziaria e contabile.<\/p>\n\n\n\n
Diamo un\u2019occhiata ad alcuni esempi chiave di come l\u2019Intelligenza Artificiale pu\u00f2 essere applicata alle funzioni finanziarie all\u2019interno di un sistema ERP.<\/p>\n\n\n\n
L\u2019apprendimento automatico svolge un ruolo primario nell\u2019automazione di attivit\u00e0 ripetitive e banali e pu\u00f2 permettere ai professionisti di contabilit\u00e0 e finanza di concentrarsi su attivit\u00e0 a valore aggiunto che faranno avanzare il loro business. Ad esempio, l\u2019apprendimento automatico \u00e8 in grado di rilevare quando un utente esegue sempre la stessa task e offrire l\u2019automazione di tale task in futuro. L\u2019immissione e l\u2019approvazione di ordini di acquisto, fatture e pagamenti in genere richiedono un numero significativo di ore per pi\u00f9 dipendenti a tempo pieno all\u2019interno di un\u2019organizzazione di medie o grandi dimensioni. Anche le attivit\u00e0 di chiusura di fine mese o anno richiedono molto tempo. Mentre queste attivit\u00e0 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.<\/p>\n\n\n\n
L\u2019automazione basata sull\u2019apprendimento automatico si traduce in riduzione dei costi, aumento della produttivit\u00e0 del personale e guadagni di efficienza operativa complessiva. Poich\u00e9 trascorrono meno tempo a digitare pi\u00f9 volte le stesse informazioni, i membri del team avranno pi\u00f9 tempo da dedicare alla collaborazione reciproca, alla risoluzione di problemi per i quali in precedenza erano troppo occupati e all\u2019ulteriore ottimizzazione della funzione finanziaria.<\/p>\n\n\n\n
L\u2019apprendimento automatico consente di analizzare enormi quantit\u00e0 di dati \u201cpuliti\u201d e rilevare modelli e altre relazioni per fare previsioni \u2013 anche da fonti potenzialmente disparate \u2013 con incredibile velocit\u00e0 e precisione. L\u2019apprendimento automatico incorporato nel sistema ERP pu\u00f2 esaminare dati storici provenienti da molteplici funzioni finanziarie interne e fonti esterne come i conti bancari, per aiutare un\u2019organizzazione a prevedere in modo pi\u00f9 accurato il cash flow.<\/p>\n\n\n\n
Questa tecnologia pu\u00f2 esaminare i modelli di produzione e vendita di un\u2019organizzazione per migliorare la gestione dell\u2019inventario o esaminare i dati relativi a debiti e crediti per trovare discrepanze nelle fatture regolari o fornire suggerimenti su quando pagare un fornitore.<\/p>\n\n\n\n
\u00c8 difficile quantificare la piena portata delle intuizioni attuabili che una funzione finanziaria potrebbe ottenere implementando l\u2019Intelligenza Artificiale per l\u2019analisi dei dati.
Inutile dire che sfruttare la tecnologia in questo modo pu\u00f2 consentire ai professionisti dei reparti finanziario di aumentare la salute finanziaria generale della loro organizzazione. Una migliore gestione della liquidit\u00e0, 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\u2019iceberg.<\/p>\n\n\n\n
I casi d\u2019uso visti sopra evidenziano molti modi in cui l\u2019apprendimento automatico pu\u00f2 rendere il lavoro quotidiano nel sistema ERP meno frustrante e pi\u00f9 gratificante per i professionisti della contabilit\u00e0 e della finanza. L\u2019elaborazione del linguaggio naturale, che alimenta assistenti digitali come Siri e Alexa, \u00e8 un\u2019altra tecnologia che pu\u00f2 rendere le interazioni del sistema ERP pi\u00f9 umane e intuitive. L\u2019elaborazione del linguaggio naturale pu\u00f2 aiutare gli utenti a cercare e interagire pi\u00f9 facilmente con enormi quantit\u00e0 di dati che possono essere archiviati in applicazioni o altri silos, con una semplice ricerca vocale.<\/p>\n\n\n\n
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 contabilit\u00e0 clienti contatta un cliente per richiedere il pagamento di una fattura che il cliente afferma di non aver ricevuto, l\u2019elaborazione del linguaggio naturale e l\u2019apprendimento automatico potrebbero lavorare insieme per digitare e inviare automaticamente un\u2019e-mail contenente la fattura in questione.<\/p>\n\n\n\n
I vantaggi di questi processi vanno oltre l\u2019efficienza e la produttivit\u00e0. Contrariamente a ci\u00f2 che si potrebbe pensare, fornire ai dipendenti questo livello di assistenza tecnologica non eliminer\u00e0 posti di lavoro, pu\u00f2 aiutare piuttosto le aziende ad attrarre e trattenere talenti preziosi.<\/p>\n\n\n\n
Siamo ancora nelle prime fasi dell\u2019impatto dell\u2019intelligenza artificiale e del machine learning su molti strumenti finanziari e di gestione aziendale, inclusi i sistemi ERP. Non c\u2019\u00e8 dubbio che queste tecnologie trasformeranno il lavoro nello stesso modo in cui hanno gi\u00e0 trasformato la vita dei consumatori. Ma quanto tempo ci vorr\u00e0 perch\u00e8 le aziende completino questa trasformazione?<\/p>\n\n\n\n
La risposta probabilmente varier\u00e0 a seconda delle dimensioni dell\u2019azienda e del settore. L\u2019inizio di questo nuovo decennio sar\u00e0 un periodo di tempo interessante per guardare alle esperienze dei consumatori con queste tecnologie e i vantaggi da esse ottenuti, poich\u00e9 ci\u00f2 contribuir\u00e0 a dare il tono per l\u2019ulteriore adozione delle stesse tecnologie all\u2019interno delle funzioni ERP di base.<\/p>\n\n\n\n