Trasformare una minaccia in opportunita
Finanza e Gestione30 agosto, 2021

Predictive Intelligence per l’area Finance

Scopri come pianificare il processo di applicazione delle tecnologie predittive nell’area Finance e come sfruttarne le potenzialità. Con i programmi di vaccinazione Covid-19 nella fase di massima diffusione in tutto il mondo, la fine della pandemia sembra finalmente essere vicina. Ciononostante, non possiamo ancora parlare di scampato pericolo. Non è chiaro, ad esempio, quanto tempo ci vorrà perché gli sforzi di immunizzazione portino a un'effettiva immunità di gregge, prerequisito imprescindibile per eliminare le restrizioni legate al coronavirus. Le aziende impegnate nella produzione dei vaccini stanno lottando contro il tempo per riuscire a tenere testa alla domanda, mentre emergono anche nuove varianti del virus.

Una cosa è certa: non ci sarà un ritorno al "business as usual", anche quando la pandemia sarà ufficialmente finita. Il Covid-19 ha rimodellato il panorama del business in modo profondo e irreversibile. Le aziende devono essere più che mai in grado di adattarsi rapidamente ai cambiamenti del comportamento dei consumatori, delle politiche governative e delle condizioni economiche. Costruire la business agility ora si impone come un imperativo per poter identificare potenziali rischi e incertezze prima che si presentino e successivamente affrontarli in modo proattivo.

In particolare, i CFO devono assicurarsi di prendere decisioni ben informate, perché il successo a lungo termine di un'organizzazione dipende in larga misura da una corretta gestione finanziaria. I CFO non possono più fare affidamento sui metodi tradizionali di previsione finanziaria, poiché questi tendono a focalizzarsi su lunghi periodi temporali e attraverso processi estremamente laboriosi e passibili di errore umano. Piuttosto, sarà necessario sfruttare le tecnologie moderne come l'Intelligenza Artificiale (AI) e il Machine Learning (ML) per automatizzare la raccolta e l'elaborazione dei dati in modo da potersi focalizzare su decisioni più rapide e meglio informate.

Così facendo, i processi critici come il forecasting e il planning saranno dotati di un'intelligenza predittiva di livello superiore che permetterà all'organizzazione di cogliere migliori opportunità di business.

Intelligenza predittiva: come sfruttarla? 

Gli Smart Finance Leaders stanno sfruttando l'intelligenza predittiva per diversi motivi. 

1. Per migliorare la cash analysis e il revenue forecasting

L'analisi predittiva può essere usata per migliorare la previsione dei flussi di cassa. Questo implica sostanzialmente l'analisi dei dati storici e dei trend chiave per prevedere gli eventi futuri che hanno ripercussioni sul flusso di cassa.

2. Per accelerare i cicli di planning e migliorare il decision making

L'intelligenza predittiva può essere impiegata nello scenario planning, consentendo ai CFO di mappare rapidamente diversi possibili scenari futuri e identificare in questo modo potenziali opportunità e ostacoli, elaborando strategie ad hoc.

3. Per analizzare i loss driver e i revenue risk

I team Finance possono usare l'analisi predittiva per esaminare le cifre di vendita, le tendenze dei consumatori e altri tipi di dati, così da identificare i potenziali fattori di perdita e permettere ai dirigenti di intraprendere azioni correttive massimizzando le entrate.

4. Per individuare comportamenti fraudolenti

Le organizzazioni stanno sempre più impiegando tecniche di analisi predittiva per rilevare potenziali frodi, sia internamente che esternamente, al fine di adottare opportune misure preventive.

5. Per pianificare la domanda

L'analisi predittiva si è dimostrata un potente strumento per prevedere la domanda dei consumatori per particolari beni e servizi. In questo modo si può sviluppare una migliore esperienza per il cliente e di conseguenza la redditività.

Come pianificare il percorso di applicazione della Predictive Intelligence

Step 1: Prepara i dati

Raccogliere e organizzare dati di buona qualità è essenziale per una previsione accurata. Dovrete avere sia dati finanziari sia operativi e utilizzare la tecnologia di Machine Learning per controllare la qualità dei dati.

Step 2: Imposta la previsione di profitti e perdite

Gli strumenti di Machine Learning possono essere applicati al forecasting delle serie temporali per prevedere profitti e perdite in modo accurato. Questo passaggio è fondamentale per sviluppare un buon sistema di planning aziendale.

Step 3: Utilizza la contributor analysis

La convalida dei dati è fondamentale per l’analisi predittiva. I semplici errori di inserimento dei dati sono abbastanza facili da rilevare, ma quando si ha a che fare con grandi quantità di dati inseriti è necessario impiegare algoritmi di Machine Learning per individuare problemi più complessi, ad esempio, contraddizioni e conflitti di obiettivi.

Step 4: Imposta una simulazione basata sul driver

Il driver-based modelling permette di fare previsioni sulla performance finanziaria dell’organizzazione, modellando il rapporto matematico tra i driver operativi e i risultati finanziari. L'uso di simulazioni basate sui driver può migliorare la capacità del management di prendere decisioni.

CCH Tagetik Predictive Intelligence

Sfruttare l’intelligenza predittiva è fondamentale quando si costruisce un'organizzazione agile, in grado di rispondere efficacemente alle dinamiche di mercato in continuo cambiamento. Tuttavia, porre le basi per un sistema di Predictive Intelligence può essere impegnativo per i team dell’area Finance, data la grande quantità di dati richiesti e i complessi processi coinvolti. Ecco perché è importante collaborare con un fornitore di soluzioni affidabile che abbia il know-how tecnico per guidare l’azienda durante la creazione di un sistema efficace.

L’Analytic Information Hub di CCH Tagetik è in grado di elaborare elevati volumi di dati finanziari e operativi granulari a grande velocità, consentendo al Finance di generare insight dai dati utili a guidare una pianificazione approfondita, l’analisi della redditività e altro ancora.

CCH Tagetik è in grado di supportare l'analisi dei contributor grazie a strumenti di Machine Learning che rilevano automaticamente i valori anomali e le incongruenze nei dati dei contributor. Inoltre, possiamo impostare simulazioni basate sui driver per portare a un livello superiore la gestione delle prestazioni aziendali grazie alla soluzione CCH Tagetik Predictive Intelligence.