Non si fa che parlare di intelligenza artificiale e agenti AI applicabili alle più svariate funzioni di business. L’ambito del reporting finanziario non fa eccezione, e continuano ad arrivare sul mercato soluzioni che promettono di semplificare notevolmente, senza andare a discapito dell’accuratezza dell’output, persino processi così delicati.
Largo, dunque, ai cosiddetti Financial agentic AI, conosciuti anche come Finance AI agent: strumenti in grado di portare benefici misurabili soprattutto per le organizzazioni che hanno la necessità di far fronte alle sfide dell’internazionalizzazione, alla complessità della gestione di conglomerati aziendali e, più in generale, a un planning che deve tener conto di un contesto macroeconomico non solo sempre più imprevedibile, ma anche governato da regole sempre più stringenti.
Più nello specifico, gli agenti AI al servizio del dipartimento finanziario riescono a supportare con efficacia e precisione gli operatori umani nello svolgimento di tre compiti ormai cruciali:
- Gestire la raccolta dati da società controllate internazionali che operano con valute diverse, principi contabili locali (local GAAP vs. IFRS) e sistemi ERP eterogenei.
- Integrare i dati di bilancio (consuntivi) con i dati operativi (es. vendite, supply chain) per alimentare modelli di pianificazione e forecasting (FP&A) che siano reattivi e non richiedano settimane di lavoro manuale in Excel.
- Garantire la compliance normativa ed ESG consentendo di inserire nel reporting finanziario anche dati non finanziari, in particolare i parametri ESG, richiesti da investitori e normative, assicurando al tempo stesso data quality e auditability.
L’apporto dell’intelligenza artificiale nelle operazioni di reporting finanziario
La tecnologia dell’intelligenza artificiale, del resto, ha già apportato numerosi vantaggi nell’ambito del reporting finanziario: efficienza, accuratezza, rapidità e semplicità non solo nell’accesso a dati granulari, ma anche rispetto alla generazione di insight di valore strategico. Non stupisce dunque che gli addetti ai lavori abbiano una certa familiarità con strumenti che, utilizzati correttamente, oggi risultano insostituibili nell’ordinaria amministrazione.
Basti pensare alla Robotic Process Automation e al Machine Learning, che abilitano l’automazione delle riconciliazioni bancarie, della contabilità fornitori (per esempio tramite la lettura delle fatture con sistemi OCR) e delle scritture di journal entry ripetitive, riducendo drasticamente l’errore umano e accelerando i tempi di chiusura.
L’uso del Natural Language Processing (NLP) all’interno delle piattaforme di Business Intelligence, poi, permette ai manager di “interrogare” i dati usando il linguaggio naturale senza dover conoscere linguaggi di query o dipendere dall’IT per navigare anche database complessi.
Applicando modelli predittivi che mettano a fattor comune dati storici e input generati delle operations correnti, infine, l’AI può generare previsioni di cash flow molto più accurate di quelle ipotizzabili da un team tradizionale, identificando inoltre in tempi rapidi anomalie che potrebbero indicare frodi e suggerendo ottimizzazioni sul piano del capitale circolante.
L’evoluzione in intelligenza artificiale agentica: cosa consentono di fare gli agenti AI
Potrebbe sembrare pleonastico dire che si tratta una serie di prerogative straordinarie, inimmaginabili fino a qualche anno fa. Ma non lo è perché, rispetto a tutto ciò, l’AI agentica rappresenta un ulteriore, netto salto di qualità.
Se le tecnologie di intelligenza artificiale si limitano infatti ad analizzare dati o tutt’al più ad automatizzare un singolo task, gli agenti AI lavorano in modo coordinato per dare vita a un sistema proattivo e autonomo, capace di pianificare processi multi-step, eseguire task differenti con un unico prompt e utilizzare altri software per restituire risultati anche molto complessi.
Ma in cosa consiste davvero la rivoluzione degli agenti AI, specialmente nell’ambito del reporting finanziario? I Financial agentic AI sono prima di ogni altra cosa “esecutori” proattivi: quindi, a differenza di una dashboard tradizionale (che si limita a visualizzare una serie di informazioni), gli agenti AI orchestrano diversi task sulla base di una richiesta, anche complessa, sottoposta dall’utente umano.
È dunque possibile ordinare all’agente: “Monitora il cash flow. Se la previsione a sette giorni scende sotto la soglia X, invia un alert al tesoriere e prepara una bozza di report sulle fatture scadute da sollecitare“, e l’agente, interfacciandosi con i vari sistemi coinvolti in questo tipo di operazioni, eseguirà tutta la gamma di azioni necessarie a portare a termine il task assegnato.
Gli agenti AI si contraddistinguono anche per la loro capacità di interazione multi-sistema e orchestrazione. Queste soluzioni sono cioè in grado di operare come un “collante” digitale, estraendo per esempio dati dall’ERP, incrociandoli con quelli del CRM e interrogando database esterni per i tassi di cambio per compilare un report. Il tutto includendo anche sistemi forniti da vendor diversi e senza il minimo intervento umano.
Ma questo è solo l’inizio del reporting finanziario 5.0: in futuro sarà possibile costruire veri e propri “team” di agenti, ciascuno con la capacità di svolgere in modo sempre più accurato compiti specializzati o di coordinare gli altri Finance AI agent.
Si potrebbe per esempio creare un “Agente CFO”, con il ruolo di orchestratore, che assegna task specifici ad agenti subordinati: un “Agente Consolidamento“, in grado dunque di contattare le controllate e validare i dati), un “Agente FP&A“, con il compito di aggiornare i forecast, e un “Agente Compliance“, che verifica in modo autonomo che tutto il processo sia stato svolto in modo conforme alla normativa vigente, mercato per mercato.
Come cambiano i processi di reporting con l’introduzione degli agenti AI
Ma restiamo, per il momento, nel presente, e vediamo in che modo l’adozione di agenti AI può già cambiare concretamente i processi di reporting attraverso tre differenti use case.
- Il “Fast Close” orchestrato
- Senza agenti AI: Occorrono giorni di lavoro manuale per sollecitare dati, validare file Excel, eseguire riconciliazioni intercompany.
- Con agenti AI: Un Finance AI agent gestisce il calendario di chiusura, invia reminder automatici, riceve i dati dalle controllate, esegue validazioni preliminari, esegue le elisioni intercompany e prepara la prima bozza di bilancio consolidato per la revisione del CFO.L’FP&A dinamico e la “What-if Analysis” istantanea
- Senza agenti AI: Il team FP&A impiega giorni per modellare un nuovo scenario (per esempio rispetto all’impatto dell’aumento del costo delle materie prime).
- Con agenti AI: Il management chiede all’agente: “Simula l’impatto sul P&L e sul cash flow di un calo del 10% delle vendite in Nord America e un aumento del 5% del costo delle materie prime”. L’agente esegue la simulazione in pochi minuti, aggiorna i forecast e suggerisce possibili azioni correttive.Il reporting di sostenibilità automatizzato
- Senza agenti AI: Bisogna effettuare una raccolta dati ESG manuale e frammentata a partire da fonti spesso disconnesse dai sistemi finanziari, come file Excel e e-mail, comportando un alto rischio di errori e difficoltà nell’allineamento ai framework normativi.
- Con agenti AI: Un “Agente ESG” collegato in autonomia ai sistemi sorgente (ERP, HR, sensori IoT degli impianti, bollette utility) raccoglie i KPI non finanziari (es. emissioni CO2, consumi idrici, ore di formazione) e valida la qualità del dato, mappandolo secondo gli standard richiesti. Dopodiché, sempre in modo automatico, genera la bozza della Dichiarazione Non Finanziaria (DNF), assicurando auditability e coerenza col reporting finanziario
