Intelligenza artificiale per il budgeting: quello che i CFO devono sapere.

Come altri ambiti in cui si applica l’intelligenza artificiale, il budgeting ne può essere decisamente migliorato, e sotto più aspetti. L’AI apporta infatti ordine, precisione ed easiness (come facilità di accesso e fruizione) anche alla programmazione finanziaria e operativa. Poiché questo ambito, più di altri, poggia sull’intreccio di numeri e dati, l’implementazione di soluzioni basate sull’intelligenza Artificiale può generare benefici anche maggiori.

Ce n’è bisogno. Il budgeting è infatti un’attività nevralgica per qualsiasi azienda, che se ne serve per definire concretamente i suoi obiettivi e il percorso per raggiungerli. Inoltre, la complessità dell’analisi e la variabilità dei fattori da considerare è in costante crescita.

Secondo il KPMG Global AI in Finance Report1 del 2024, il 71% delle aziende utilizza l'AI nella funzione Finance, con il 57% che riporta un ritorno sull'investimento superiore alle aspettative. Le applicazioni più comuni includono la rendicontazione finanziaria, la contabilità, la pianificazione finanziaria, la gestione della tesoreria, il risk management e la gestione fiscale. I vantaggi principali sono l'analisi di grandi volumi di dati per decisioni migliori, la disponibilità di informazioni e report in tempi più rapidi, costi inferiori e maggiore efficacia operativa.

Cosa complica le operazioni di budgeting

Perché l’Intelligenza Artificiale per il budgeting appare così efficace ? In parte, perché l’AI è un naturale problem-solver per varie criticità che complicano la stesura di un piano di budgeting.

C’è in primo luogo una questione di numeri da gestire, che nei processi di budgeting delle aziende più grandi comporta la rilevazione di una molteplicità di parametri e variabili. Per impostare una pianificazione affidabile, così, vanno considerati più cluster di dati, interni ed esterni. Organizzare tale mole di informazioni non è semplice, a meno di poter contare su workflow ordinati e strumenti di elaborazione sofisticati.

Una seconda criticità riguarda la capacità di cogliere un quadro dinamico della situazione economica aziendale. Fare il budget significa infatti considerare le potenziali variazioni della domanda nel medio-lungo periodo, o possibili shortages futuri delle risorse a disposizione, in modo da ottimizzare le risorse in funzione dei risultati da ottenere. In sostanza, l’intento non è tanto fotografare l’attualità, quanto immaginare il futuro.

Infine, un altro ostacolo a un processo di budgeting ottimale è di tipo culturale. Riguarda quella sorta di inerzia che, in diversi casi, spinge a impostare una programmazione sempre attorno al core business. È in molti casi un atteggiamento culturale, perché riflette una tendenza ad attenersi a ciò che si sa fare meglio (o è più richiesto). È però la conseguenza di un limite strutturale in altri casi: per esempio quando modelli di budgeting poco performanti nascondono le opportunità di allocare diversamente le risorse per ottenere migliori risultati.

Dove e come interviene l’intelligenza artificiale per il budgeting aziendale

Se, dunque, questi sono alcuni problemi con cui confrontarsi quando ci si occupa di budgeting, l’intelligenza artificiale può aiutare a risolverli.

L’AI permette in prima istanza di lavorare su un quadro più dinamico dell’esistente. Abilita infatti analisi di tipo predittivo e simulazioni di scenario mediante le quali allineare il budgeting agli obiettivi anche di fronte a incertezze e imprevisti. Ancora, può collegare meglio le diverse dimensioni della pianificazione, da quella operativa a quella economica, patrimoniale e finanziaria. Inoltre, incrementa la visibilità sulle finanze aziendali e può illuminare opportunità di business da cogliere o eccessi di spesa da eliminare.

L’intelligenza artificiale funziona così come un abilitatore di processo: semplifica la definizione dei propri target di spesa e profitto, e quindi l’articolazione dei relativi budget.

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Per operazioni di budget AI-enhanced

Cosa serve, dunque, per introdurre le logiche dell’intelligenza artificiale nel budgeting?

Dal punto di vista pratico l’implementazione di soluzioni di AI richiede una gestione strutturalmente coerente. Può essere ottenuta sia con soluzioni in-house sia come servizio esternalizzato, ma necessita comunque di facilità di accesso ai dati e del training di appositi algoritmi di analisi.

Centrale, allora, è la scelta del giusto partner di progetto. Una soluzione realmente efficace, al di là di applicativi out-of-the-box magari più semplici da attivare ma sicuramente meno performanti, richiede infatti un lavoro certosino di ingegnerizzazione.

Operazioni di budget AI-enhanced poggiano allora su:

• una attenta selezione delle fonti da analizzare;

• una organizzazione ottimale di work- e data-flow;

• la definizione di algoritmi specifici;

• la messa a punto delle necessarie integrazioni di sistema.

Naturalmente, è fondamentale anche il processo di training dell’algoritmo, quello che permetterà al sistema di operare con sempre maggiore precisione e in autonomia.

Le operazioni elencate richiedono il supporto di team specializzati, oltre a un lavoro non indifferente: è quello che svolge quotidianamente Sapiens Analytics.

Adottando un approccio personalizzato e una metodologia chiara di azione, Sapiens Analyitics è in grado di garantire risultati concreti, in tempi ridotti e mirati sulle esigenze specifiche da soddisfare. In questo modo le aziende clienti ottengono un indubbio vantaggio competitivo, anche in operazioni importanti e delicate da gestire come quelle di budgeting.

1 KPMG Global AI in Finance Report (2024)

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