Come migliorare l'efficienza delle operazioni finanziarie con l'AI generativa

Anche se potresti aver imparato a conoscere l'intelligenza artificiale (AI) generativa, potresti non sapere cosa significa per il futuro della finanza e della contabilità (F&A). Come suggerisce il nome, genera immagini, musica, voce, codice, video o testo, mentre interpreta e manipola dati preesistenti. Per i leader di F&A, ciò significa che potrebbe avere la capacità di trasformare i dati finanziari, come i rapporti sulle prestazioni aziendali, i commenti e le narrazioni. Sebbene l'adozione dell'AI possa sembrare scoraggiante, la flessibilità e la scalabilità dei modelli fondamentali emergenti accelereranno sicuramente l'adozione dell'AI poiché le aziende avranno il potere di mettere l'AI al centro strategico dei processi F&A.

Man mano che ti imbatti in nuove soluzioni di AI generativa e foundation model di AI unici per F&A, potresti provare un senso di smarrimento di fronte alle numerose opzioni. Sarà importante essere selettivi e sicuri che il modello scelto possa accelerare efficacemente l'adozione e ridurre il time to value per il tuo caso d'uso F&A nel suo complesso.

Le narrazioni sul reporting finanziario (così come i commenti) svolgono un ruolo fondamentale nel fornire insight significativi e una comprensione contestuale delle prestazioni finanziarie di un'azienda. Gli analisti finanziari elaborano queste narrazioni attualmente, ma questo approccio richiede tempo. Dobbiamo passare da processi manuali (che richiedono un'analisi meticolosa, pensiero critico e capacità comunicative efficaci) a processi basati su AI che semplificano e migliorano l'efficienza operativa.

Riconosciamo che le aziende devono spesso affrontare diverse sfide quando si tratta di creare report e narrazioni, tra cui, a titolo esemplificativo ma non esaustivo:

• Complessità delle informazioni finanziarie: i report finanziari contengono grandi quantità di informazioni e condensare queste informazioni in una narrazione concisa e comprensibile può essere un'impresa non indifferente.
• Interpretazione e contestualizzazione: i report finanziari devono fornire insight che vadano oltre i numeri presentati; dovrebbero fornire un contesto significativo che aiuti nell'interpretazione dei dati finanziari. Se mal eseguiti, questi report possono limitare la nostra capacità di spiegare i fattori alla base delle prestazioni.
• Personalizzazione per diversi stakeholder: i report finanziari sono utili a vari stakeholder, tra cui investitori, analisti, autorità di regolamentazione e dipendenti. Adattare narrazioni e commenti alle esigenze dei diversi stakeholder è una sfida. Fornire informazioni pertinenti, comprensibili e perspicaci per ciascuno di questi gruppi può essere molto laborioso.
• Tempestività e conformità: il reporting finanziario deve essere eseguito secondo tempistiche e scadenze rigorose. Le aziende devono raccogliere, analizzare e compilare informazioni finanziarie da diverse fonti. Considerato questo vincolo, il workload riduce il tempo disponibile per analisi e commenti ponderati. Questo produce risultati in narrazioni che non sono così esaustive e approfondite come dovrebbero essere.

Nonostante queste sfide, siamo fiduciosi che l'implementazione strategica dell'AI generativa in F&A porterà a miglioramenti della produttività e semplificherà le operazioni di F&A.

Ad esempio, abbiamo illustrato come l'AI generativa può migliorare i tempi di ciclo nella generazione di narrazioni e commenti sui report finanziari. La Figura 1 mostra i processi finanziari che potrebbero aver richiesto quasi due settimane per essere completati e la Figura 2 mostra come tali processi siano ora accelerati con l'applicazione dell'AI generativa, con conseguente generazione di commenti e narrazioni in tempo reale.

Invece di cercare manualmente una raccolta di asset F&A, puoi sfruttare l'AI e ridurre il tempo necessario per raccogliere o ricercare gli insight richiesti (come le prestazioni di un'azienda in relazione ai concorrenti, le azioni chiave da intraprendere, le probabili domande degli analisti e la risposta dell'azienda). L'AI analizza i rendiconti finanziari, le note, le informazioni e altri dati applicabili, quindi traduce e interpreta i dati per fornire risposte contestuali alle sue domande. La Figura 3 evidenzia i benefici offerti dalla tecnologia di AI conversazionale.

Ci sono diversi vantaggi nello sfruttare l'AI generativa per scrivere commenti e narrazioni a supporto del reporting finanziario, come: 

• Maggiore efficienza: l'AI può aiutarti a ridurre significativamente il tempo e lo sforzo necessari per scrivere queste narrazioni e la tecnologia può anche analizzare ed elaborare grandi volumi di dati finanziari, identificare tendenze e insight chiave e generare narrazioni coerenti per te, risparmiando tempo prezioso ai tuoi team finanziari in modo che possano concentrarsi su attività e analisi di maggior valore.
• Coerenza e la precisione migliorate: la coerenza nella messaggistica tra diversi rapporti e periodi di reporting è un beneficio critico. I modelli ben addestrati possono garantire il rispetto di regole, standard e linee guida predefiniti, riducendo il rischio di errori ed eliminando le incongruenze in queste narrazioni. L'accuratezza dei contenuti generati può anche essere migliorata attraverso la formazione iterativa e i cicli di feedback.
• Analisi avanzata dei dati: l'AI generativa può analizzare dati finanziari complessi e identificare modelli, correlazioni e anomalie che potrebbero essere difficili da individuare per gli umani da soli.
• Promozione di scalabilità e adattabilità: la tua capacità di scalare senza sforzo è critica. Con l'AI generativa, potrai soddisfare il crescente volume di dati finanziari e requisiti di rendicontazione, consentendoti di gestire le crescenti richieste di reporting in modo efficiente (e la tecnologia si adatterà all'evolversi di queste esigenze).
• Insight critici per il processo decisionale: le narrazioni di reporting finanziario generate dall'AI possono fornire insight preziosi e tempestivi agli stakeholder, aiutando il processo decisionale strategico, le valutazioni dei rischi e le prestazioni.
• Collaborazione e pianificazione dell'iterazione semplificate: l'AI generativa può facilitare la collaborazione tra professionisti della finanza e sistemi di AI. Attraverso la formazione iterativa e la messa a punto, il sistema può migliorare continuamente le sue prestazioni e adattarsi ai requisiti e alle preferenze specifici dell'organizzazione.

Sebbene l'AI generativa e altre funzionalità possano essere pronte ora, ti consigliamo di approcciarti in modo olistico e strategico, quando possibile, valutando ed esplorando il giusto stack di AI generativa per implementare le tattiche più promettenti insieme ai tuoi colleghi (ad esempio, tecnologia dell'informazione). La Figura 4 illustra uno stack (o architettura) preliminare per AI generativa che tiene conto delle applicazioni, dei modelli e dell'infrastruttura che dovresti considerare per implementare efficacemente queste nuove funzionalità nella tua organizzazione F&A.

Quando si considera l'implementazione dell'AI generativa nella funzione F&A nei processi principali, è fondamentale capire che questa tecnologia non è una soluzione miracolosa. Non risolverà tutti i tuoi problemi e non sostituirà la necessità di competenze umane. Consideralo invece uno strumento in grado di aumentare e migliorare le funzionalità del tuo team F&A, portando a un lavoro più efficiente, accurato e approfondito che si concentri su iniziative strategiche che generano valore per il business.

Per aumentare il valore aziendale, i professionisti di F&A devono affrontare l'applicazione dell'AI generativa con una chiara comprensione dei propri obiettivi e una roadmap ben definita. Ecco alcune considerazioni importanti fornite dai nostri esperti F&A:

• Inizia con una solida strategia di AI. Nella nostra serie di blog, abbiamo discusso delle funzionalità notevolmente migliorate offerte da questi foundation model, come i miglioramenti dell'esperienza e del valore aziendale forniti attraverso il riepilogo dei report finanziari. Per cominciare, è necessario riflettere e mappare gli impatti previsti su costi, efficienza e strategia per la diffusione di nuovi insight basati su AI in tutta l'azienda.
• Sperimenta la tecnologia. Inizia con un progetto pilota che affronta un problema o una sfida aziendale specifica. Il progetto dovrebbe fornire risultati rapidi e misurare i risultati in modo rigoroso per determinare l'impatto sulle prestazioni e sul ROI. Affina ulteriormente il tuo approccio e passa gradualmente ad altri casi d'uso.
• Progetta una roadmap F&A ben definita. L'AI generativa ha il potenziale per trasformare le funzioni F&A consentendo un processo decisionale più rapido, più accurato e più approfondito. È essenziale affrontare l'adozione in modo ponderato e tattico, con una chiara comprensione delle funzionalità e dei limiti dell'AI e una roadmap ben definita, graduale e basata sul tempo che sia in linea con i tuoi obiettivi aziendali.
• Crea insieme a un partner tecnologico con esperienza in F&A. Con qualsiasi nuova tecnologia, bisogna considerare come può essere applicata per risolvere i problemi aziendali. Prima di immergerti nell'AI generativa, è fondamentale collaborare con qualcuno che possa creare insieme a te e aiutarti a realizzare una roadmap tecnologica strategica basata sulla finanza per la trasformazione (insieme ai benefici della realizzazione del valore).
• Considera le implicazioni etiche. È critico garantire che i dati utilizzati per addestrare questi modelli siano imparziali e rappresentativi e che gli algoritmi utilizzati non perpetuino o amplifichino i pregiudizi esistenti. Inoltre, è importante monitorare regolarmente i risultati per rilevare e affrontare eventuali conseguenze indesiderate della tecnologia.
• Comunica con i tuoi team F&A al riguardo. Il tuo team dovrebbe sapere in che modo questa tecnologia sta potenziando la tua forza lavoro. Ci si chiederà se sostituirà professionisti F&A molto capaci in tutta l'azienda. Se implementata con questo approccio (e dopo essere stata adeguatamente valutata e adottata da F&A), l'AI generativa creerà una forza lavoro ibrida umano-digitale che accelera la capacità delle persone di completare i workflow in modo rapido e preciso.

Quando decidi di introdurre e implementare l'AI generativa su larga scala, il centro di eccellenza per l'AI generativa di IBM ti aiuterà a scegliere il giusto toolkit per distribuire in modo sicuro un'AI affidabile e utilizzare l'AI aziendale come IBM watsonx, un portfolio di prodotti di AI, modelli proprietari o di terze parti (o anche un mix) in base alle tue sfide e obiettivi aziendali unici. Possiamo aiutarti a costruire una roadmap strategica per la trasformazione, in modo che l'AI generativa possa offrire un immenso valore aziendale e migliorare l'efficienza operativa.

Esplora altri post di questa serie di blog, The Future of Finance with Generative AI, per saperne di più su come l'AI generativa può aiutare i professionisti di F&A e ottimizzare e migliorare le funzioni F&A.