Cos'è l'analytics finanziaria?

L'approccio è diverso dall'analisi finanziaria, che valuta i bilanci storici per comprendere le prestazioni passate. L'analisi finanziaria è il precursore dell'analytics finanziaria. Questo processo fa un ulteriore passo avanti utilizzando grandi set di dati, AI, automazione e strumenti software per modellare scenari finanziari e prevedere i risultati finanziari. L'analytics finanziaria è una disciplina che si estende su settori quali banche, servizi finanziari, assicurazioni, gestione degli asset e produzione.

"La finanza non è più definita in base all'efficacia con cui monitora le prestazioni, ma in base al modo decisivo con cui modella i risultati", secondo un recente rapporto dell'IBM Institute for Business Value. Questa affermazione trova piena conferma nel campo dell'analytics finanziaria, che simboleggia un cambiamento di rotta per gli analisti finanziari, passati dalla semplice rendicontazione dei numeri alla fornitura di insight attuabili che spostano l'ago della bilancia.

Le organizzazioni stanno andando oltre i tradizionali metodi di previsione finanziaria e analytics dei dati finanziari perché vedono come si sta evolvendo il futuro. Le iniziative di AI e trasformazione digitale stanno guadagnando popolarità e i team finanziari che rimangono di mentalità aperta favoriscono l'agilità e la redditività aziendale.

L'analytics finanziaria è un approccio che si allinea a questo cambiamento, abilitando l'analisi in tempo reale e l'interpretazione dei dati finanziari. I team di pianificazione e analisi finanziaria (FP&A) utilizzano tecnologie avanzate come algoritmi di machine learning (ML) per generare analytics predittiva che anticipano i cambiamenti e informano le decisioni di pianificazione finanziaria.

C'è molto in gioco per le organizzazioni che non hanno solide funzionalità di analytics finanziaria, tra cui una scarsa gestione dei flussi di cassa, una strategia di gestione del rischio limitata e opportunità di crescita mancate.

Una ricerca dell'IBM Institute for Business Value che valuta la maturità finanziaria dei leader finanziari senior ha rilevato che solo una piccola percentuale di organizzazioni finanziarie dimostra una maturità avanzata. Solo il 12% dei leader intervistati dimostra influenza strategica e agilità digitale, indicatori di due dimensioni fondamentali delle prestazioni finanziarie.

Adottare approcci moderni come analytics può aiutare a colmare questo divario trasformando il funzionamento della funzione di rendicontazione finanziaria . Questo spostare verso una modellazione finanziaria più avanzata e l'uso di analytics può essere estremamente vantaggioso per un'organizzazione.

Il report ha anche rilevato che le organizzazioni che eccellono nell'influenza strategica e nell'agilità digitale vedono un'esecuzione della strategia più efficace del 37% e decisioni di finanziamento più rapide del 19%.

Inoltre, i Chief Financial Officer (CFO) sono sotto pressione per ottenere sia risparmi sui costi che una maggiore trasparenza finanziaria. Questi compiti sono difficili da bilanciare per i CFO e i loro team di finanza aziendale perché richiedono innovazione, disciplina e collaborazione tra i team. L'analytics finanziaria può essere trasformativa per un'organizzazione, aiutando a trasformare il ruolo del CFO in un motore chiave delle prestazioni strategiche aziendale.

Esiste una chiara distinzione tra analytics finanziaria e analisi finanziaria. Sebbene siano correlate, ciascuna svolge una funzione distinta ma ugualmente importante.

• L'analytics finanziaria è un approccio più ampio che utilizza tecnologia e modellazione dei dati per esaminare scenari e tendenze future attraverso simulazioni, visualizzazioni, confronti di indicatori chiave delle prestazioni (KPI) e analisi delle tendenze di mercato. Si basa su bilanci interni all'organizzazione, dati esterni e dati non finanziari. Lo scopo è promuovere l'efficienza operativa e alimentare il processo decisionale basato sui dati.
• L'analisi finanziaria valuta le prestazioni passate e utilizza dati storici per riportare gli utili trimestrali, calcolare il ritorno sull'investimento (ROI) per gli investitori, valutare il rischio creditizio e comparare metriche finanziarie. L'analisi si basa in genere su rendiconti finanziari strutturati e viene condotta in fogli di calcolo Excel e tramite analisi dei rapporti. L'approccio utilizza spesso strumenti di integrazione dei dati per analizzare la redditività e aiutare a orientare le decisioni di investimento.

Entrambi i metodi richiedono una solida leadership finanziaria e una comprensione delle peculiarità del settore. I ruoli nell'analytics sono spesso più tecnici (ad esempio, un data scientist), che richiedono competenze analitiche, valutazione e previsione. Tuttavia, una posizione di analista tradizionale è più orientata alla contabilità e richiede meno competenze tecniche. Sebbene in genere siano richiesti una laurea triennale e una certificazione professionale, una laurea magistrale è spesso preferibile.

L'analytics finanziaria coinvolge una serie di metodi che trasformano i dati non elaborati in decisioni informate. Comprendere i diversi tipi aiuta i team finanziari a valutare meglio i rischi finanziari e a scegliere l'approccio giusto per ogni sfida aziendale.

• Analytics: un approccio esamina i dati finanziari storici per riassumere ciò che è già accaduto in un'azienda. Il metodo alimenta dashboard, bilanci e report di varianza che forniscono agli stakeholder un quadro chiaro delle prestazioni passate. I team finanziari vi si affidano per identificare modelli di spesa, tendenze di ricavi e anomalie di costo durante i periodi di reporting.

• Analytics predittiva: l'analytics predittiva utilizza modelli statistici e algoritmi di machine learning (ML) per prevedere i futuri risultati finanziari. I team finanziari lo applicano per proiettare il flusso di cassa, anticipare i cambiamenti di mercato e modellare scenari di prezzo in condizioni variabili. Questo approccio evidenzia i risultati più probabili prima che vengano prese decisioni, riducendo l'incertezza complessiva della pianificazione.

• Analytics prescrittiva: l'analytics prescrittiva va oltre la previsione per raccomandare azioni specifiche che ottimizzano un esito finanziario. L'approccio combina modelli predittivi con algoritmi di ottimizzazione per valutare strategie concorrenti e valutare i compromessi in tempo reale. Le organizzazioni utilizzeranno questo metodo per allocare capitale, stabilire strutture di prezzo e guidare la pianificazione delle risorse con maggiore precisione.

• Analytics del rischio: l'analytics del rischio cerca di identificare, quantificare e monitorare l'esposizione finanziaria. Il metodo integra elementi di modellazione di scenari e stress test per valutare il potenziale impatto di diversi eventi. Può anche essere utile per l'analisi degli investimenti, che valuta le opportunità di investimento. I team finanziari utilizzano poi queste insight per stabilire tolleranze al rischio, rispettare i requisiti normativi e proteggere il valore organizzativo.

• Analisi della varianza: un'analisi di varianza è un metodo utilizzato per esaminare e confrontare i risultati finanziari effettivi con i dati preventivati o previsti. L'obiettivo di questo approccio è capire perché si verificano le varianze e aiutare i dirigenti finanziari e aziendali ad adottare misure per mitigare una varianza negativa o ampliare una varianza positiva.

Un'analytics finanziaria efficace dipende da qualcosa di più degli strumenti o dei dati. Richiede diversi componenti che lavorino simultaneamente e svolgano un ruolo distinto nella trasformazione delle informazioni finanziarie in una business intelligence azionabile.

L'analytics finanziaria inizia aggregando dati provenienti da sistemi interni, come piattaforme di pianificazione delle risorse aziendali (ERP), software contabili e strumenti di customer relationship management (CRM).

Successivamente, le pipeline di integrazione puliscono e normalizzano i dati in modo che confluiscano in modo coerente nelle analisi successive. Senza una raccolta di dati e una qualità dei dati affidabili, ogni livello successivo di analytics sarà compromesso.

Le organizzazioni che investono in una solida infrastruttura dati ottengono un vantaggio tangibile in termini di velocità e accuratezza dei report.

Un altro componente chiave è la modellazione finanziaria, che combina dati storici con ipotesi per creare una rappresentazione visiva delle prestazioni finanziarie di un'azienda.

È un approccio con molteplici utilizzi, tra cui la valutazione aziendale, l'allocazione del capitale e la valutazione del flusso di cassa scontato. Gli analisti finanziari creano quindi modelli di stress test per valutare in che modo gli investimenti e le acquisizioni influiscono sui risultati.

Modelli ben strutturati possono fungere da linguaggio comune tra i team finanziari e la dirigenza aziendale. I modelli fungono anche da spina dorsale quantitativa per le decisioni di budgeting, forecasting e allocazione del capitale.

La misurazione delle prestazioni monitora le principali metriche finanziarie (inclusi margine operativo, bilancio, rendimento sul patrimonio netto e rapporti del capitale circolante) rispetto agli obiettivi e ai periodi precedenti.

Con questo approccio, i leader finanziari possono costantemente verificare se l'azienda sta eseguendo la propria strategia e dove rimangono lacune. La misurazione regolare crea responsabilità tra le unità di business e fa emergere i problemi prima che si aggravino.

I programmi più efficaci allineano direttamente gli indicatori chiave di prestazioni (KPI) con gli obiettivi organizzativi più ampi.

Il budget stabilisce il piano finanziario per un periodo definito, mentre la previsione aggiorna continuamente le proiezioni non appena saranno disponibili nuovi dati.

Lavorando insieme, permettono alle organizzazioni di anticipare le esigenze di risorse, rispondere ai cambiamenti del mercato e gestire rapidamente il flusso di cassa.

I team finanziari moderni si affidano sempre più a previsioni a rotazione e modelli basati su driver per sostituire i bilanci annuali statici. Questo approccio dinamico riduce il ritardo tra i segnali di mercato e le decisioni di pianificazione finanziaria.

Il reporting converte gli output analitici in formati che guidano le decisioni a tutti i livelli di un'organizzazione, dalle schede di valutazione operative ai dashboard a livello di consiglio. Una visualizzazione efficace dei dati presenta in modo chiaro dati finanziari complessi, riducendo il tempo necessario agli stakeholder per interpretare i risultati e agire.

I team finanziari utilizzano strumenti come IBM Planning Analytics, Microsoft Power BI, Tableau e piattaforme FP&A per automatizzare la consegna dei report e mantenere una singola fonte affidabile. La qualità della reportistica influisce direttamente sulla rapidità con cui un'organizzazione può rispondere ai segnali finanziari.

La conformità e la governance aiutano a garantire che i processi di analytics finanziaria rispettino gli standard normativi e i requisiti di controllo interni.

I team finanziari inseriscono audit trail, controlli di accesso e regole di validazione dei dati nei loro workflow di analytics per proteggere l'integrità dei dati riportati. Un solido framework riduce l'esposizione a sanzioni regolamentari e a rischi reputazionali derivanti da divulgazioni finanziarie inaccurate. Crea inoltre le condizioni affinché l'analytics possa scalare in modo sicuro man mano che un'organizzazione cresce.

L'analytics ha applicazioni reali in banche d'investimento, hedge fund, società globali e altre istituzioni finanziarie. Organizzazioni di diversi settori si affidano a queste applicazioni core per ottimizzare le prestazioni, gestire i rischi e allocare efficacemente le risorse.

Un'analisi della redditività misura l'efficienza con cui un'azienda genera utili rispetto ai ricavi, ai costi e agli investimenti.

Gli analisti utilizzano questa applicazione per identificare prodotti ad alto margine, unità di business con prestazioni basse e opportunità per ridurre i costi. Questi insight permettono alla leadership di riallocare le risorse verso i segmenti più redditizi dell'azienda e di aiutare a prendere decisioni di gestione finanziaria più strategiche.

Il budget del capitale valuta le decisioni di investimento a lungo termine, come l'acquisto di attrezzature, l'espansione delle strutture e lo sviluppo di nuovi prodotti.

Gli analisti finanziari utilizzano tecniche come l'analisi del tasso interno di rendimento e del periodo di ritorno per classificare i progetti concorrenti. Questo processo può garantire che le aziende impegnino il capitale in iniziative che generano i più elevati rendimenti corretti per il rischio.

Questa applicazione monitora l'equilibrio tra gli asset correnti e le passività correnti di una società per mantenere la liquidità operativa giornaliera.

L'analytics finanziaria può aiutare i team finanziari ad allineare le Strategia di investimento con obiettivi organizzativi più ampi. Gli analisti monitorano metriche come i cicli di conversione di cassa, i giorni di vendita in sospeso e il turnover dell'inventario per individuare correlazioni e inefficienze. Una gestione più rigorosa del capitale circolante libera liquidità che le aziende possono reinvestire o utilizzare per ridurre il debito.

L'analytics finanziaria può migliorare le strategie di gestione delle prestazioni utilizzando metriche finanziarie e operative per valutare i progressi verso obiettivi strategici sia a livello organizzativo che individuale.

Attraverso un approccio di analytics finanziaria, gli analisti possono costruire dashboard e schede di valutazione che collegano indicatori anticipati ai risultati finanziari, offrendo ai dirigenti finanziari una visibilità in tempo reale dello stato di salute aziendale.

L'analytics finanziaria rafforza il rilevamento delle frodi identificando anomalie, schemi di transazione insoliti e outlier statistici che segnalano potenziali rischi o cattiva condotta. Le applicazioni di gestione del rischio possono anche aiutare a garantire che un'organizzazione rispetti i requisiti normativi e ottimizzi le riserve di capitale.

L'analytics finanziaria può anche utilizzare l'AI e la modellazione predittiva per consentire un processo decisionale proattivo, con conseguente sistemi finanziari più intelligenti e riduzione del potenziale di perdite finanziarie.

L'analytics finanziaria offre molti benefici ma può essere difficile da implementare, a seconda dell'organizzazione e del suo sistema finanziario.

Il successo di un approccio di analytics finanziaria dipende dalla base di dati dell'organizzazione. I CFO hanno il compito di gestire sistemi finanziari disconnessi che richiedono una riconciliazione manuale e un lavoro significativo per unificare i dati. Le definizioni contrastanti delle metriche tra i dipartimenti ritardano le decisioni e degradano la qualità dei dati. Ecco perché un'architettura dati unificata e set di dati allineati sono essenziali.

Separatamente, la maggior parte delle organizzazioni opera ancora con budget annuali fissi, cicli di pianificazione rigidi e KPI basati solo sull'efficienza. Le piattaforme modernizzate di gestione delle prestazioni aziendali (EPM) possono rompere questa rigidità.

La ricerca dell'IBM Institute for Business Value ha rilevato che l'82% delle organizzazioni finanziarie avanzate segnala miglioramenti nelle tempistiche del processo decisionale in seguito alla modernizzazione dell'EPM. Inoltre, 7 su 10 segnalano previsioni più rapide e accurate e un maggiore allineamento nella pianificazione interfunzionale.

L'analytics finanziaria non è una funzionalità autonoma e richiede che diverse funzioni lavorino insieme. Richiede una solida infrastruttura di dati, il giusto modello organizzativo e la tecnologia adeguata.

Quando queste basi sono in atto, il passaggio successivo per le organizzazioni è implementare iniziative di AI e trasformazione digitale. Il successo dell'implementazione dell'AI nell'analytics finanziaria richiede la ricostruzione attorno a piattaforme di dati integrate piuttosto che stratificare nuovi strumenti su una base rotta.

L'analytics finanziaria si sta spostando verso sistemi autonomi e agenti che forniscono insight predittivi basati sui dati piuttosto che rapporti statici. Le applicazioni di analytics finanziaria basate sull'AI possono automatizzare la pulizia dei dati, il rilevamento delle anomalie, la previsione e l'analisi.

Secondo una recente ricerca dell'IBM Institute for Business Value, il 68% dei dirigenti riferisce di aver sperimentato l'automazione dell'AI, con gli assistenti digitali che stanno diventando agenti autonomi nelle operazioni finanziarie per il self-service.  

Entro il 2027, il 37% dei dirigenti prevede di implementare l'automazione touchless negli insight e il 29% prevede di implementarla nell'analisi e nel reporting finanziario, secondo il rapporto.

Inoltre, i CFO proiettano vantaggi sostanziali dall'automazione dell'AI in aree critiche, inclusa l'accuratezza delle previsioni e i processi di chiusura continua. Se un'organizzazione riesce a superare le sfide strutturali, sarà in grado di utilizzare strumenti basati su AI, che possono portare a decisioni di finanziamento più rapide, migliore esecuzione della strategia e un ROI più forte dagli investimenti tecnologici.