Come sempre accade, ogniqualvolta si profila all’orizzonte una nuova tecnologia, potenzialmente dirompente, ci si chiede quali benefici potrà apportare e quali rischi comportare. Non fanno eccezione RPA (Robotic Process Automation) e AI (Artificial Intelligence) che da tempo sono trend topic nel settore finanziario come potenziali leve di modifiche radicali nello sviluppo dei processi.
Bisogna dire che è apparso immediatamente evidente che queste due tecnologie siano effettivamente in grado di modificare in profondità il modo in cui le organizzazioni gestiscono le loro operazioni quotidiane. Come? Certamente migliorando sensibilmente efficienza e precisione dei processi, ma anche riducendo significativamente i costi operativi e i tempi di esecuzione. Ma andiamo per gradi.
Partiamo dall’RPA, vale a dire tecnologia che si fonda su software robotici in grado di automatizzare compiti ripetitivi e basati su regole che, tradizionalmente, sono stati gestiti dall’intervento umano. Questa tipologia di attività, che richiedono molto tempo e sono soggette a un’elevata possibilità di errori se gestite manualmente, occupa molta parte dei processi finanziari. Dove, dunque, i software RPA possono rendersi utili. Per esempio, automatizzando attività come la riconciliazione bancaria, la gestione delle fatture o la redazione della reportistica finanziaria. Vediamo come:
Riconciliazione Bancaria
In questo processo che riconcilia automaticamente tutti gli incassi e i pagamenti, allineando automaticamente i flussi finanziari con la tesoreria aziendale e il sistema bancario, l’RPA può automatizzare il processo, confrontando rapidamente e con estrema precisione le registrazioni interne con gli estratti conto bancari, identificando discrepanze e segnalando eventuali anomalie.
Gestione delle Fatture
L’RPA può gestire il ciclo di fatturazione end-to-end, dalla ricezione e registrazione della fattura alla verifica e approvazione dei pagamenti. Risultato? Riduzione drastica del tempo da dedicare all’attività e contenimento degli errori, fisiologici se la gestione è manuale.
Reportistica Finanziaria
Un ruolo significativo l’RPA lo può avere nella generazione della reportistica, grazie alla possibilità di raccogliere e analizzare in modo automatico dati finanziari da diverse fonti. Un supporto importante, dunque, nello sviluppo di report precisi e basati su informazioni consolidate, decisamente rilevante per prendere decisioni di business consapevoli.
E poi c’è l’Intelligenza Artificiale. Questo insieme di tecnologie – tra le quali possiamo annoverare il Machine Learning (ML), il Natural Language Processing (NLP) e l’analisi predittiva – sono in grado di far fare un balzo in avanti notevolissimo ai processi finanziari.
Qualche esempio:
Automazione delle risposte ai clienti
Grazie all’uso del NLP, i Chatbot AI sono in grado di gestire efficacemente le richieste dei clienti, rispondendo a domande ricorrenti e risolvendo problemi comuni. Si libera così tempo prezioso degli operatori dedicati all’assistenza dei clienti, riservando il loro impiego solo a problemi più complessi.
Previsione Finanziaria
Attraverso algoritmi di Machine Learning, l’AI può “macinare” un volume consistente di dati storici utilizzabili per prevedere trend futuri. Il tutto si traduce in decisioni finanziarie basate su informazioni solide e precise.
Analisi del rischio e rilevamento delle frodi
L’AI, attraverso la sua potente capacità di analisi e di correlazione tra i dati, può valutare il rischio associato alle diverse operazioni finanziarie, come prestiti e investimenti. Allo stesso modo è un potente strumenti che permette di analizzare transazioni finanziarie in tempo reale per rilevare attività sospette e comportamenti anomali che potrebbero indicare frodi.
Sintetizzando, l’utilizzo di RPA e AI nei processi finanziari offre numerosi vantaggi. Due su tutti. Come rilevato nei passi precedenti dell’articolo, un netto guadagno in efficienza è senza dubbio uno dei benefici più evidenti. La riduzione dei tempi di esecuzione delle attività e un incremento della precisione delle operazioni generato dall’automatizzazione e dalla capacità analitica di RPA e AI significano abbattimento dei costi e aumento della produttività.
La qualità delle informazioni sulle quale fondare le decisioni strategiche è il secondo macro-beneficio. La capacità di analizzare con precisione, con grande velocità e profondità i dati abilità alla definizione di strategie finanziarie supportate da un patrimonio di informazioni altamente qualitativo.
Ma allora, se RPA e AI consentono tutti questi vantaggi è lecito chiedersi perché esistano tuttora barriere che frenano l’introduzione di queste tecnologie nelle organizzazioni. Se dovessimo fare una sintesi, potremmo affermare che i motivi principali risiedono in tre categorie: umane, organizzative e tecnologiche. Tra le prime, troviamo, la famigerata resistenza al cambiamento. Come la storia insegna, l’introduzione di nuove tecnologie, in particolare quelle che automatizzano attività precedentemente realizzate manualmente, provocano un lecito timore di sostituzione o, quantomeno, di demansionamento delle persone.
Come si risolve? Spiegando e formando. Dal punto di vista organizzativo, i temi della privacy e i relativi rischi che un’organizzazione può correre, sono anch’essi un leit motive. La gestione di dati finanziari sensibili è evidente che richieda misure di sicurezza robuste e, dunque, spesso spinga a ristrutturare i sistemi e le prassi per la tutela del proprio patrimonio informativo.
Infine, i timori tecnologici. Questi riguardano soprattutto la capacità di integrare le tecnologie RPA e AI nei sistemi aziendali esistenti, spesso frutto di notevoli investimenti nel tempo, e nell’importante impegno, in termini di costi e tempo, per supportare i sistemi RPA e AI con la necessaria manutenzione e con aggiornamenti continui per assicurarne l’efficacia nel tempo.
Si tratta di timori reali che, tuttavia, possono e devono essere assolutamente risolte coinvolgendo e formando il personale. Le eventuali resistenze, infatti, non dovrebbero limitare l’adozione delle tecnologie “intelligenti” che si configurano come leve decisive per mantenere la competitività delle aziende in contesti sempre più dinamici e volatili.