Oggi, in molte organizzazioni finanziarie, la consueta elaborazione dei numeri viene eseguita come in passato, ma l'esercizio è stato in gran parte automatizzato. Liberati da attività manuali routinarie e ripetitive, i team finanziari - e i CFO che li guidano - possono concentrarsi su ciò che è più importante per l'azienda: l'esecuzione della strategia.
Con l'aumento della potenza di calcolo, stanno emergendo tecnologie di cognitive computing come l'automazione dei processi robotici, l'analisi dei big data, l'elaborazione del linguaggio naturale e l'apprendimento automatico, che consentono di eseguire una vasta gamma di attività transazionali in tempi molto più rapidi. Altrettanto, se non più importante, questi strumenti possono portare alla luce in tempo reale dettagli aziendali di importanza vitale per il successo strategico di un'azienda.
Potenti algoritmi sono in grado di analizzare un'immensa mole di informazioni macroeconomiche, geopolitiche e competitive esterne, oltre a dati operativi e finanziari interni, per illuminare le condizioni aziendali di ampio respiro nel momento in cui si trovano. Armato di queste informazioni, un CFO può raggiungere l'eccellenza funzionale, adattando rapidamente la strategia e le tattiche per sfruttare al meglio le informazioni a disposizione.
Viviamo nell'era degli analytics. Come in ogni epoca, ci saranno vincitori e vinti. Le aziende che sfruttano le intuizioni digitali per ottimizzare i loro prodotti, servizi e operazioni sono i vincitori di domani, con un fatturato che cresce almeno otto volte più velocemente del PIL globale, secondo uno studio di Forrester. I perdenti sono le aziende che non riescono a implementare il cognitive computing o che arrivano troppo tardi alla festa.
I robot non stanno arrivando - sono già qui
I CFO sono in prima fila quando si tratta di utilizzare le tecnologie cognitive. Da un lato, gli strumenti sono in grado di cambiare le carte in tavola per la finanza e la contabilità. Inoltre, l'organizzazione finanziaria ha una lunga tradizione nell'implementazione di nuove tecnologie che rendono le basi matematiche del loro lavoro più veloci e più semplici, dalle calcolatrici portatili ai fogli di calcolo automatizzati fino ai big data analytics. Infine, il CFO ha il portafoglio o la borsa per pagare questi strumenti.
Un rapporto del 2017 di Deloitte indica la finanza come l'area funzionale all'interno di un'azienda che più spesso investe negli analytics, con il 79% delle aziende intervistate che ha dichiarato questa scelta. La motivazione è assolutamente sensata: le macchine possono analizzare decine di modelli finanziari complessi in pochi minuti, mentre un essere umano potrebbe faticare a superarne uno solo in una settimana. "Gli strumenti cognitivi possono individuare una singola variazione in un miliardo di transazioni senza sudare, cosa che un essere umano non potrebbe mai fare", afferma Deloitte.
Gli strumenti possono individuare più di una varianza, ovvero la differenza tra un costo preventivato, pianificato o standard e l'importo effettivamente sostenuto. Grazie a potenti algoritmi, i dati operativi e finanziari giornalieri possono essere distillati in informazioni utili per il processo decisionale strategico e tattico, su base oraria o anche meno, il più possibile in tempo reale.
Immaginate cosa si può fare con queste informazioni? La produzione può essere allineata più strettamente alla domanda effettiva, le scorte possono essere ridotte al minimo assoluto e i prezzi possono essere ottimizzati per generare un aumento incrementale dei ricavi da un cliente specifico in un determinato mercato o geografia. Questo è solo un assaggio dei diversi vantaggi commerciali offerti dall'analisi in tempo reale.
Gli strumenti da soli non possono fornire questo valore. Mi vengono in mente due riflessioni. La prima, anche se altri possono non essere d'accordo, è che sono necessarie persone per determinare quali tipi di dati sono più importanti da accedere, raccogliere e analizzare - una buona notizia per chi teme per il proprio lavoro. La seconda è una preoccupazione più tecnica. I dati sono come l'acqua. Senza tubature, non sempre scorrono dove si vuole che vadano.
Rimodellare la finanza
Analizziamo innanzitutto la prima sfida. Certamente, l'ascesa delle tecnologie di cognitive computing sconvolgerà i paradigmi occupazionali tradizionali. Ma non è una novità: le macchine hanno sempre sostituito le mansioni abitualmente svolte dalle persone, a partire dalla rivoluzione industriale. La visione distopica è che "il lavoro come lo conosciamo finirà presto" (digitate queste parole su un motore di ricerca se volete rovinarvi la giornata). La verità è più sfumata.
Le tecnologie di cognitive computing sono strumenti come tutti gli altri, utilizzati per svolgere una funzione specifica. Un martello non serve a nulla senza un braccio umano che lo brandisca. Per impiegare e utilizzare efficacemente gli strumenti cognitivi sono necessarie le persone, altrimenti le macchine funzionano senza scopo. McKinsey sostiene infatti che nel prossimo decennio verranno creati ben quattro milioni di posti di lavoro in tutto il mondo semplicemente per interpretare le intuizioni prodotte dalle macchine.
In un contesto di finanza e contabilità, le tecnologie cognitive possono essere progettate e ingegnerizzate per rispondere a domande specifiche, come le vendite di ieri per regione o quali sono i prodotti che non stanno funzionando questa settimana. Per fornire le risposte, è necessario accedere e integrare dati strutturati e non strutturati appropriati e accurati. Solo gli esseri umani con curiosità intellettuale e competenza nel settore possono alimentare la macchina per generare intuizioni immediate.
La seconda sfida va al cuore di ciò che facciamo qui a SnapLogic. Una volta che il CFO e il suo team hanno determinato quali dati in tempo reale sono cruciali per la strategia, è necessario un solido sistema idraulico per estrarre e integrare i dati da diverse fonti in un data lake. La tecnologia di integrazione dei dati legacy è in grado di eseguire questo esercizio, ma non nei tempi necessari per prendere decisioni rivoluzionarie.
Le moderne piattaforme di integrazione cloud-native come la nostra offrono un livello di velocità coerente con la potenza di trasformazione del cognitive computing e con i desideri decisionali dei CFO. Le aziende basate sui dati richiedono uno strumento self-service semplice ma potente, in grado di unificare gli endpoint di più sistemi, applicazioni, flussi di big data, data warehouse, strumenti di analisi e altre fonti di dati diverse su un'unica piattaforma. Con strumenti come il nostro è possibile collegare letteralmente centinaia di endpoint per integrare milioni di dati strutturati e non strutturati a fini analitici.
Se i dati sono il nuovo petrolio, come molti hanno detto, noi siamo la raffineria a valle per elaborare e purificare questo bene prezioso. Le decisioni strategiche e finanziarie di un CFO dipendono da questi dati.
