Che cos'è la modellazione finanziaria basata su AI?

La modellazione finanziaria è da tempo una tecnica standard per proiettare le prestazioni future, compresi i ricavi, le spese e il flusso di cassa. Fa parte del processo di pianificazione, budgeting e previsione per determinare e tracciare gli obiettivi finanziari a breve e lungo termine di un'organizzazione. I modelli tradizionali dipendono dagli aggiornamenti manuali dei fogli di calcolo e dalle formule statiche.

I sistemi basati su AI automatizzano la gestione dei dati, apprendono da nuovi input e raffinano costantemente le proiezioni finanziarie. Ad esempio, un modello basato su AI può valutare i movimenti di mercato, i report finanziari aziendali o gli indicatori economici con velocità e precisione, quindi aggiornare le previsioni per riflettere gli insight più recenti.

La velocità è uno dei principali vantaggi dell'AI nella modellazione finanziaria. L'AI riduce il tempo dedicato alla raccolta e alla convalida dei dati. Può gestire grandi set di dati in tempo reale e scoprire modelli che non sono evidenti agli analisti finanziari umani. Questa funzionalità rafforza l'analisi finanziaria e riduce il ritardo che spesso esiste nei metodi di modellazione tradizionali. Libera inoltre gli analisti da lavori ripetitivi e dispendiosi in termini di tempo, consentendo loro di concentrarsi su analisi e interpretazione dei dati di maggior valore e sulla strategia.

La tecnologia AI offre anche una visione più approfondita. Supporta casi d'uso come analisi di scenari e sensibilità, allocazione del capitale, pianificazione degli investimenti, valutazione di fusioni e acquisizioni (M&A) e rendicontazione normativa. I modelli AI alimentano simulazioni ipotetiche in tempo reale che testano come i cambiamenti della domanda, dei prezzi o gli shock esterni potrebbero influire sui risultati, offrendo una visione più ampia dei possibili futuri.

Un altro beneficio è la capacità dell'AI di rilevare i rischi. Il 58% dei principali CEO si aspetta che l'AI abbia un impatto trasformativo sul miglioramento della sicurezza e della gestione del rischio.¹ L'AI in finanza può rilevare anomalie nei rendiconti finanziari o schemi commerciali insoliti che potrebbero suggerire frodi o instabilità. Individuando tempestivamente questi campanelli d'allarme nella valutazione del rischio, gli enti possono adottare misure preventive. Questo approccio proattivo è più difficile da ottenere con i modelli statici.

Recenti innovazioni come l'agentic AI e l'AI spiegabile (XAI) rafforzano questo cambiamento. L'agentic AI sviluppa ulteriormente l'automazione finanziaria gestendo i workflow end-to-end. Può pianificare, eseguire e adattare le previsioni lasciando comunque spazio alla supervisione umana. La XAI rende più trasparenti i modelli complessi mostrando quali variabili guidano i risultati, una caratteristica critica in un settore altamente regolamentato.

Tuttavia, l'AI non sostituisce l'esperienza umana. I modelli possono ereditare distorsioni dai dati da cui apprendono e possono produrre output errati se non adeguatamente monitorati. Alcuni rimangono difficili da interpretare, soprattutto se costruiti con algoritmi avanzati di machine learning che funzionano come black box. Sono ancora necessari modellatori esperti per applicare il giudizio e il contesto aziendali in modi che l'AI non può replicare, soprattutto quando si traducono gli output dei modelli in decisioni del mondo reale.

L'uso della modellazione finanziaria basata su AI consente ai team di diventare più lungimiranti. Quando le attività di routine sono automatizzate, gli analisti possono fornire insight e consigli finanziari più precisi e spostare il loro ruolo dalla rendicontazione del passato alla definizione della strategia per il futuro.

L'AI nella finanza e nella modellazione finanziaria ha portato nuovi livelli di velocità e precisione nel processo decisionale, modificando il modo in cui le aziende competono e il modo in cui lavorano gli analisti. Ha creato un cambiamento strutturale tra i mercati, poiché le istituzioni che adottano modelli basati su AI possono muoversi più velocemente e con una maggiore precisione di previsione.

Questo cambiamento sta sconvolgendo i workflow tradizionali. Molte delle attività ripetitive un tempo eseguite dagli analisti junior sono ora automatizzate, come la pulizia dei dati o l'esecuzione di modelli standard. I professionisti della finanza ora si concentrano sull'interpretazione, sulla strategia e sulla supervisione piuttosto che sull'esecuzione manuale. Per le aziende, questa transizione può significare team più piccoli, ma anche aspettative più elevate in termini di giudizio analitico e insight aziendali.

L'AI sta anche ridefinendo la concorrenza. Gli istituti finanziari dotati di maggiori funzionalità di AI ottengono più rapidamente insight e possono agire prima dei loro concorrenti. Mentre grandi attori come JPMorgan, Goldman Sachs e Morgan Stanley incorporano l'AI nella modellazione e in altre aree,² aziende e startup più piccole subiscono pressioni per adattarsi o rischiano di rimanere indietro.

Le business school e i programmi di formazione stanno ponendo maggiore enfasi sulla data science, sul machine learning e sull'AI generativa, preparando i futuri analisti a lavorare insieme a sistemi avanzati.³ L'alfabetizzazione finanziaria ora include la fluidità tecnica e la governance dei modelli.

L'AI introduce sia opportunità che rischi. I modelli AI avanzati possono semplificare i processi e migliorare la gestione del rischio, ma anche creare dipendenze da algoritmi complessi che non sono costantemente trasparenti. Il Financial Stability Board afferma che, sebbene l'AI offra benefici come una maggiore efficienza operativa, conformità normativa, prodotti finanziari personalizzati e analytics avanzati, può anche potenzialmente amplificare alcune vulnerabilità del settore finanziario.⁴ Questo rende la trasparenza, la verificabilità e la governance centrali per il ruolo dell'AI nella finanza.

L'importanza dell'AI nella modellazione finanziaria è legata al suo potere di trasformazione. Aiuta a produrre previsioni migliori, ma trasforma anche ruoli e workflow, stimolando al contempo nuove normative. L'AI sta riconfigurando la modellazione finanziaria, ma sta anche cambiando il modo in cui la finanza opera a tutti i livelli.

La modellazione finanziaria tradizionale è basata su regole. Gli analisti creano modelli in Excel o strumenti simili, inseriscono ipotesi e calcolano output come previsioni, valutazioni o analisi di scenario. Questi modelli sono trasparenti ma rigidi. Funzionano solo nella misura in cui le ipotesi inserite sono corrette e incontrano difficoltà di fronte a complessità o cambiamenti rapidi.

La modellazione finanziaria basata su AI si fonda sui dati ed è adattiva. Utilizza strumenti e tecniche di AI per scoprire relazioni che potrebbero non essere evidenti. Questi modelli migliorano continuamente con nuovi dati, consentendo loro di adattarsi in modo più naturale ai cambiamenti del mercato e ai cambiamenti delle prestazioni finanziarie.

Le tecnologie che guidano la modellazione finanziaria basata su AI includono:

Agentic AI: questi sistemi sono progettati per funzionare come "agenti" autonomi in grado di pianificare, agire e adattarsi verso un obiettivo anziché produrre semplicemente un output una tantum. Gartner prevede che entro il 2028 il 33% delle applicazioni software aziendali includerà l'agentic AI, rispetto a meno dell'1% nel 2024.⁵

Nella modellazione finanziaria, gli agenti vanno oltre la semplice previsione per gestire workflow end-to-end. Ad esempio, un agente responsabile della previsione dei ricavi potrebbe estrarre automaticamente i dati più recenti su vendite e marketing, eseguire analisi di scenari in diverse condizioni economiche e aggiornare una dashboard per i decisori. Invece di un singolo output, fornisce insight e raccomandazioni in continua evoluzione.

In questo caso, il ruolo dell'agentic AI è collaborativo, non sostitutivo. Gli analisti continuano a fornire la logica finanziaria, interpretare i risultati e decidere la strategia. Gli agenti si occupano della raccolta, del calcolo e del monitoraggio dei dati ripetitivi.

Strumenti di automazione: l'RPA (Robotic Process Automation) e le pipeline di dati basate su AI alimentano i modelli finanziari con aggiornamenti in tempo reale, riducendo il tempo dedicato alla raccolta e alla convalida manuali dei dati.

AI spiegabile (XAI): la XAI si riferisce alle tecniche che rendono i modelli AI più trasparenti e comprensibili. Invece di produrre previsioni come output in black box, la XAI mostra quali variabili hanno influenzato la previsione e quanto peso hanno avuto. Questa visibilità è critica in ambito finanziario, dove regolatori, dirigenti e stakeholder devono poter fidarsi e verificare la logica alla base delle previsioni.

AI generativa: questi modelli possono creare nuovi contenuti a partire da dati esistenti. Nella modellazione finanziaria, la gen AI incentrata sulla finanza può redigere report di gestione, riassumere i risultati delle previsioni o generare narrazioni di scenari che spieghino i risultati ipotetici in un linguaggio semplice. Questo aiuta a colmare il divario tra gli output tecnici e il processo decisionale. In un sondaggio tra i responsabili finanziari, condurre analisi finanziarie e creare previsioni è stata l'area in cui hanno visto la gen AI avere il maggiore impatto.⁶

Machine learning (ML): algoritmi quali modelli di regressione, alberi decisionali, foreste casuali, gradient boosting e deep learning vengono utilizzati per prevedere ricavi, costi e movimenti di mercato. A differenza delle formule statiche, l'ML si ricalibra continuamente in base a nuovi input, rendendolo prezioso per la pianificazione finanziaria e la previsione durante l'incertezza.

Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): questo approccio consente all'AI di estrarre insight da fonti di dati non strutturati come trascrizioni di teleconferenze sui risultati finanziari, documenti depositati presso la SEC e notiziari. Aiuta i modelli a catturare il sentiment o i rischi nascosti oltre ai dati numerici.

Analytics predittiva: questo processo combina tecniche statistiche, machine learning e dati storici per prevedere i risultati probabili. Nella modellazione finanziaria, l'analytics predittiva migliora la pianificazione proiettando vendite, costi o rischi prima che si concretizzino.

Modelli di previsione delle serie temporali: metodi come l'Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) e le reti neurali Long Short-Term Memory (LSTM) possono elaborare dati finanziari sequenziali per prevedere le tendenze di mercato future, tenendo conto della stagionalità e della volatilità.

Il valore dell'AI nel processo di modellazione finanziaria diventa più chiaro quando si capisce come funziona. Ecco un esempio dettagliato di una previsione dei ricavi che mostra come i dati fluiscono attraverso un modello AI rispetto a un modello tradizionale:

In un modello tradizionale, gli analisti scaricano i rendiconti finanziari, i dati di mercato e gli indicatori economici, quindi li digitano o li copiano in fogli di calcolo. Con l'AI, questo passaggio è automatizzato. Le pipeline di dati raccolgono informazioni strutturate come vendite, prezzi e voci di bilancio insieme a fonti non strutturate come comunicati stampa, notizie o persino recensioni dei clienti. Le API e gli strumenti di automazione mantengono i dati aggiornati con dati in tempo reale, il che aiuta a garantire che le previsioni rimangano aggiornate.

Gli analisti umani dedicano spesso ore alla verifica degli errori, alla correzione delle lacune e alla formattazione dei fogli di calcolo. L'AI accelera questo processo pulendo e standardizzando i dati automaticamente. Per quanto riguarda il testo, l'NLP può trasformare il linguaggio in caratteristiche misurabili, come i punteggi di sentiment, che influenzano l'andamento dei ricavi.

I modelli tradizionali si basano sul giudizio dell'analista su ciò che conta, ad esempio la crescita delle vendite legata agli investimenti nel marketing. L'AI ha una visione più ampia. Gli algoritmi testano numerose variabili possibili per individuare quelle che generano fatturato. Potrebbero rivelare, ad esempio, che il traffico del sito web o l'attività di supporto clienti sono importanti quanto la spesa pubblicitaria.

Invece di inserire numeri in formule fisse, l'AI utilizza il machine learning. Metodi come regressione, gradient boosting o persino le reti neurali apprendono dai dati storici sui ricavi. I modelli di serie temporali, come le reti neurali LSTM, possono catturare schemi ricorrenti come i picchi della stagione delle festività. Allo stesso tempo, l'NLP potrebbe aggiungere insight da chiamate sugli utili o notizie di mercato.

Un modello tradizionale viene verificato chiedendo se le ipotesi sembrano ragionevoli. I modelli AI vengono testati statisticamente, con metriche come l'errore medio assoluto che misurano la vicinanza delle loro previsioni ai risultati. Qualora il modello non produca risultati accurati, viene ricalibrato e sottoposto a un nuovo addestramento.

I modelli tradizionali producono di solito un singolo valore basato su ipotesi, ad esempio "si prevede che le entrate aumenteranno del 10% quest'anno". I modelli AI producono risultati più completi. Possono creare più scenari e persino probabilità, come "c'è una probabilità del 65% che le entrate siano comprese tra 92 milioni di USD e 100 milioni di USD".

I fogli di calcolo tradizionali devono essere aggiornati manualmente ogni volta che arrivano nuovi dati. I modelli AI si aggiornano automaticamente. Se si verifica un cambiamento improvviso, come un'interruzione della supply chain o un cambiamento nella domanda dei consumatori, il modello adatta e aggiorna le previsioni quasi istantaneamente.

La modellazione finanziaria basata su AI offre molto più di una semplice elaborazione dei numeri. Rimodellando il modo in cui i dati vengono raccolti, analizzati e applicati, sblocca nuove possibilità per i team finanziari e le funzioni di financial planning and analysis (FP&A) per fornire insight, anticipare i rischi e guidare la strategia. Tra questi benefici ci sono:

Insight più approfonditi da dati non strutturati: l'NLP consente all'AI di utilizzare le trascrizioni delle chiamate sugli utili, le notizie di mercato e il sentiment dei clienti. I modelli tradizionali ignorano in gran parte queste informazioni. Questo approccio fornisce un contesto più ricco per le previsioni.

Supporto decisionale strategico migliorato: con il lavoro ripetitivo gestito dall'AI, i team finanziari diventano business partner più forti. Possono dedicare più tempo all'interpretazione dei risultati e alla consulenza alla leadership piuttosto che alla gestione dei fogli di calcolo. Questo cambiamento aiuta le aziende a ottimizzare le risorse e ad allineare la finanza a una strategia più ampia.

Processi più rapidi e maggiore efficienza: l'AI riduce il tempo dedicato ad attività manuali come l'immissione dei dati, la convalida e gli aggiornamenti del foglio di calcolo. Gli analisti possono concentrarsi sulla strategia, mentre l'AI automatizza i processi ripetitivi.

Maggiore scalabilità: la modellazione finanziaria basata su AI è in grado di gestire set di dati molto più grandi rispetto agli strumenti tradizionali. Questo vantaggio la rende adatta a organizzazioni complesse globali che necessitano di previsioni finanziarie in tempo reale a livello aziendale.

Maggiore precisione: i modelli tradizionali sono limitati da ipotesi fisse, ma i modelli AI migliorano man mano che apprendono dai nuovi dati. Possono cogliere le mutevoli condizioni aziendali o di mercato, il che porta a previsioni più accurate e pertinenti.

Pianificazione degli scenari più ricca: l'AI può eseguire migliaia di scenari ipotetici rapidamente, mostrando come i risultati cambiano in base a diverse ipotesi. Questo vantaggio consente alle aziende di prepararsi all'incertezza in modi che i modelli statici non possono offrire, consentendo ai leader di prendere decisioni più informate.

Rilevamento dei rischi più efficace: scansionando sia i dati strutturati che i dati non strutturati, l'AI può segnalare anomalie, segnali di frode o primi segnali di stress finanziario. Questa caratteristica è un vantaggio fondamentale per la stabilità e la conformità normativa.

L'adozione dell'AI nella modellazione finanziaria non è priva di ostacoli. Il 60% dei CEO bancari afferma di dover accettare rischi significativi per sfruttare i vantaggi dell'automazione e migliorare la competitività.⁷ Comprendere queste sfide è essenziale per bilanciare l'innovazione con la responsabilità e la stabilità a lungo termine.

Distorsione ed equità: se i dati storici riflettono pregiudizi, il modello AI tende a replicarli e persino ad amplificarli. Riconoscere precocemente i pregiudizi è la chiave per strategie di mitigazione efficaci.

Costo e accessibilità: la creazione e la manutenzione di modelli AI richiedono investimenti in infrastrutture, dati e talenti. Le grandi aziende possono gestire tutto ciò più facilmente, lasciando le aziende più piccole in una posizione di svantaggio.

Cybersecurity e privacy dei dati: i modelli AI dipendono da dati finanziari e dei clienti sensibili. Proteggere queste informazioni da violazioni o usi impropri è una preoccupazione costante.

Qualità dei dati: i modelli AI sono validi solo quanto i dati da cui apprendono. Set di dati incompleti, incoerenti o distorti possono produrre previsioni fuorvianti.

Integrazione con il sistema legacy: i team finanziari spesso si affidano a modelli ERP, di contabilità e di reporting consolidati. L'integrazione dell'AI in questi sistemi più vecchi può essere costosa e tecnicamente impegnativa.

Trasparenza dei modelli: molte tecniche di machine learning funzionano come "black box", rendendo difficile per analisti, dirigenti o regolatori capire come vengono generate le previsioni. Questa mancanza di trasparenza crea problemi di fiducia e conformità.

Affidamento eccessivo all'automazione: sebbene l'automazione aumenti l'efficienza, può portare i team ad accettare l'output senza domande. Senza un'adeguata supervisione umana, ciò aumenta il rischio che gli errori sfuggano.

Conformità normativa: le istituzioni finanziarie devono soddisfare standard rigorosi di spiegabilità e verificabilità. I modelli complessi di AI spesso non soddisfano questi requisiti, sollevando problemi di governance.

Lacune nelle competenze: molti professionisti della finanza non sono formati in machine learning o data science. Colmare questa lacuna richiede una nuova formazione, strategie di assunzione e adattamento culturale nei team finanziari.