L’uso degli AI agents nel settore finance rende possibile unire i vantaggi delle forme più evolute di intelligenza artificiale con quelli dell’automazione, per costruire sistemi capaci di gestire in completa autonomia numerosi task che richiedono un livello di discrezionalità medio-alto.
Non è un tema di nicchia: l’impatto degli AI agents nel finance ha un potenziale considerevole, considerando le previsioni del World Economic Forum secondo cui potrebbero rivoluzionare i processi finanziari.
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AI agents nel finance: importanza e ricadute
L’efficacia pratica degli AI agent risiede nella loro autonomia: “Nei flussi di lavoro – spiega Luca Baldini, co-founder e general manager di Digital Technologies, a Namirial company – questi strumenti hanno il potenziale per essere una rivoluzione: gli agenti AI, come suggerisce il nome sono progettati per agire: pianificano, decidono, eseguono”. Sono inoltre specializzati per obiettivi precisi e sono in grado di interagire con i sistemi aziendali per portare a termine compiti reali, in modo continuativo e, in alcuni casi, anche non supervisionato.
Data la capacità dei modelli di intelligenza artificiale di lavorare anche con dati non strutturati, gli agenti AI nel finance offrono la possibilità di integrarsi con tutta l’infrastruttura aziendale preesistente, compresi eventuali sistemi ERP legacy.
Gli agenti AI e il loro ruolo nei sistemi del futuro
Disintermediare il dato dai sistemi che lo generano diventa quindi possibile: questo apre la strada a un utilizzo più agile e diretto delle informazioni. Secondo Baldini “gli agenti del futuro potrebbero cambiare per sempre i sistemi ERP come li conosciamo: presto potrebbe essere possibile avere una unica sorgente di dati aziendale, interrogata direttamente attraverso gli agenti. Oggi gli ERP sono gli orchestratori dei tempi dell’azienda, che sono stabiliti dall’applicativo: questo diventerà presto un limite”.
Non serve però aspettare il futuro per vedere le ricadute positive degli AI agent nel finance, ma per capirli fino in fondo dobbiamo prima analizzare come la figura del CFO si sta evolvendo: se un tempo si trattava principalmente di una figura che aveva, a vario titolo, il compito di controllare i flussi finanziari e di cassa e di fornire indicazioni sulle decisioni da prendere in merito, oggi un mercato sempre più variabile e complesso li spinge a dover fornire indicazioni al CEO e alle altre figure apicali in modo sempre più veloce e contingente: “Nella nostra esperienza gli agenti AI sono ottimi strumenti di supporto per il ruolo moderno del CFO, soprattutto grazie alla loro capacità di agire in near-real time”, racconta Baldini. Questo è possibile anche grazie all’integrazione diretta con i dati aziendali: la disintermediazione rispetto ai singoli sistemi permette agli agenti di operare con considerevole agilità, oltre che in autonomia.
Come gli agenti AI supportano la funzione del CFO
Gli agenti AI nel finance sono un moltiplicatore di efficienza. Possono assorbire le attività ripetitive, come la registrazione e riconciliazione delle fatture, l’elaborazione di dati documentali e la compilazione dei report. Ma soprattutto, permettono di adattarsi a uno scenario in continuo cambiamento, grazie all’integrazione di informazioni da più sistemi e alla capacità di elaborare previsioni e individuare scostamenti nei flussi di cassa o nei budget in near-real time.
Grazie a queste caratteristiche permettono al CFO di concentrare il proprio tempo su attività ad alto valore aggiunto: strategia finanziaria, pianificazione, governance del rischio. “Non si tratta di automatizzare solo per rispondere ai bisogni contingenti in modo efficiente – sottolinea Baldini – si tratta, piuttosto, di costruire un sistema informativo realmente decision-ready in cui gli agenti AI sono strumenti di controllo e analisi con cui il CFO può interagire senza barriere”.
L’impatto degli agenti AI nei processi e nella supply chain: esempi pratici
Molti degli use case già attivi attraverso le soluzioni di Digital Technologies dimostrano cosa si può ottenere grazie all’applicazione degli agenti AI nel Finance. Baldini racconta come in un contesto industriale, per esempio, sia stato realizzato un agente AI per la riconciliazione automatica tra fatture attive e incassi bancari. Il sistema analizza i pagamenti, gestisce eventuali variazioni come sconti o incassi parziali e aggiorna lo stato all’interno dell’ERP, con un tasso di abbinamento superiore al 90%.
In ambito automotive, invece, “un altro agente AI è stato realizzato per eseguire la registrazione delle fatture passive con il metodo noto come 3-way match – racconta l’esperto –. Riceve documenti da fonti eterogenee, li confronta con ordini e documenti di trasporto, li valida e li archivia automaticamente. In questo caso, il tasso di riconoscimento ha superato il 95%”.
Un nuovo modello di gestione finanziaria
Al di là delle soluzioni tecnologiche scelte per seguirla, la direzione è chiara: la funzione finance è destinata a diventare sempre più distribuita, automatizzata, data-driven. Gli agenti AI sono una tecnologia abilitante per questo cambiamento. Permettono di superare le rigidità dei sistemi legacy, di eliminare la frammentazione dei dati, di accedere in modo fluido a informazioni e operazioni complesse. Ma soprattutto, abilitano un nuovo paradigma di governo dell’impresa.
Agenti AI nel Finance: la proposta di Digital Technologies
Digital Technologies, recentemente confluita nel gruppo Namirial, ha una lunga storia nel campo dell’automazione e dell’hyperautomation applicata alla gestione finanziaria e ha già all’attivo diverse storie di successo nell’applicazione degli AI agents nel finance.
Digital Technologies ha una propria piattaforma per lo sviluppo, la configurazione e la distribuzione di agenti AI per il finance, per la gestione della supply chain e per l’area compliance. L’approccio è modulare, scalabile e orientato al risultato: “La piattaforma realizzata da Digital Technologies permette già oggi di raggiungere i dati presenti sui sistemi legacy, senza intervenire su di essi – racconta Baldini – in pratica, superiamo i vecchi bisogni di integrazione a favore di una soluzione più agile e con un time to market decisamente più contenuto: non occorrono, infatti, modifiche ai sistemi che nell’impostazione tradizionale richiedono l’intervento e il coordinamento di più system integrator”.
Per far ciò “si parte da use case misurabili, si valorizzano i sistemi esistenti, si rilascia rapidamente”, conclude Baldini. L’idea è di sviluppare soluzioni innovative con un occhio di riguardo alla sostenibilità operativa e all’integrazione nativa nei processi reali.
Contenuto in partnership con Digital Technologies
