Come l’Analisi Predittiva sostiene la gestione finanziaria di un’azienda

L’Analisi Predittiva può sostenere sul serio la gestione finanziaria di un’azienda?

È un momento più o meno difficile per le aziende in generale, ora che stiamo piano piano uscendo dalla pandemia e dalla situazione di emergenza.

E come ogni estate, è arrivato il momento di farsi i conti, di far quadrare i bilanci e così via…

Quindi, che cosa può fare l’Intelligenza Artificiale per la gestione finanziaria di un’azienda?

Lo scopriamo in questo articolo.

Chi si occupa della gestione finanziaria?

A livello finanziario, l’estate è un periodo impegnativo, soprattutto per i direttori finanziari (in inglese Chief Financial Officer o CFO).

Il CFO è colui che si occupa di gestire tutte le risorse finanziarie di un’azienda come la contabilità, il rapporto con le banche, la pianificazione fiscale, la redazione del bilancio e così via.

Ed è chiaro che l’obiettivo di un bravo CFO è quello di occuparsi anche del controllo di gestione e di creare strategie con l’obiettivo di aumentare la redditività dell’azienda per farla crescere e prosperare.

Ora, un CFO ha bisogno solo di due cose per stabilire una strategia:

1. Tempo

2. Concentrazione

2. Strumenti

E in questo caso l’Intelligenza Artificiale è lo strumento perfetto per avere più tempo e più concentrazione.

Prima di tutto, l’Intelligenza Artificiale permette di ridurre l’effort necessario per sbrigare alcune delle attività più ripetitive.

Ad oggi molti manager dedicano tanto tempo ad attività a poco valore aggiunto che potrebbero essere automatizzate, sia dal punto di vista fisico che mentale.

Dall’altro lato l’Intelligenza Artificiale permette di fornire strumenti estremamente validi per estrarre informazioni di qualità da grossi quantitativi di dati.

In questo caso stiamo parlando di dati finanziari, e l’Analisi Predittiva è la tecnologia più idonea per sostenere i CFO nella gestione finanziaria.

L’Analisi Predittiva permette di estrarre correlazioni su grossi quantitativi di dati (cosa che sarebbe impossibile da portare a termine con una tecnologia tradizionale o con delle tabelle excel interpretate da un operatore umano).

In buona sostanza un CFO può dare in pasto ad un sistema ben addestrato e progettato un insieme di dati di grosse dimensioni da cui può ottenere degli indicatori per prendere decisioni velocemente, in modo da potersi adattare ai cambiamenti che vediamo tutti i giorni.

Come funzionano gli algoritmi predittivi per la gestione finanziaria

Gli algoritmi predittivi permettono di fare una valutazione verso il futuro e dare un ottimo supporto decisionale ai CFO.

E come funzionano?

Gli algoritmi predittivi imparano dai dati sull’andamento passato della società, per prevedere l’andamento futuro.

E più dati strutturati ci sono, più la previsione sarà precisa e vicina alla realtà, dando quindi un importante supporto decisionale ai CFO sugli step da seguire.

Facciamo un esempio per rendere chiaro il tutto.

Ogni tweet di Elon Musk cambia l’andamento delle borse delle criptovalute, giusto?

Ecco, all’interno di un algoritmo di Analisi Predittiva per la gestione finanziaria, un possibile intervento a gamba tesa di questo genere è un fattore che può variare le predizioni.

Infatti, quando realizziamo degli algoritmi predittivi, è bene sempre preparare un dataset che guardi la situazione a 360° – anche a livello dei mercati finanziari -, soprattutto perché una predizione efficace dipende da quanti fattori vengono tenuti in conto.

Allo stesso tempo questo tipo di algoritmi, basandosi sull’andamento del passato, possono evidenziare anche delle anomalie.

Infatti, può capitare che ci siano dei comportamenti nascosti nei dati, come per esempio le frodi, che sfuggono ad un controllo fatto da un operatore umano.

Avendo un’idea di come si muovono determinate variabili, l‘anomalia balza subito all’occhio dell’algoritmo, perché sfugge al pattern che il modello era andato a costruire.

Di che cosa hanno bisogno i CFO per introdurre l’Intelligenza Artificiale in azienda?

1. Stabilire degli obiettivi raggiungibili con l’Intelligenza Artificiale

Gli obiettivi devono essere concreti, misurabili e con un tempo di realizzazione, in modo da avere un ritorno sull’investimento nel più breve tempo possibile. 

Gli obiettivi devono essere anche supportati contemporaneamente dall’esperto di dominio e dall’esperto di Intelligenza Artificiale.

2. Pianificare le azioni necessarie coinvolgendo il team

‘Coinvolgere’ significa anche dire al team che il progetto sta andando nella direzione di aiutare tutti quanti, oltre a far sentire i membri come parte di un cambiamento verso un nuovo modo di lavorare.

Il personale che prima era impiegato a riempire tabelle Excel o gestionali per adattare e ripulire dati, dopo saranno impiegati ad attività dove potranno mettersi in gioco e sfruttare le proprie competenze più di dominio.

E quindi bisogna partire sicuramente in piccolo, con un progetto più verticale e da lì espanderlo all’interno di un processo di business dove sono coinvolti magari anche reparti per riuscire a integrare al meglio la soluzione che si va a personalizzare e sviluppare.

3. Partire e realizzare subito

Aspettare significa rimandare, spostare il focus su quella che è l’urgenza oggi, che però significa non spostare il focus su quella che è l’opportunità domani.

Anche a piccoli step si può cominciare, l’importante è farlo.

E se stai cercando qualcuno che ti possa aiutare a portare una soluzione di Intelligenza Artificiale nella tua azienda, puoi lasciarci i tuoi dati QUI.

Un nostro operatore ti ricontatterà il prima possibile.

A presto!