L'intelligenza artificiale sta trasformando profondamente i reparti finanziari aziendali, offrendo opportunità senza precedenti per ripensare la gestione dei pagamenti. Nonostante i progressi tecnologici degli ultimi decenni, la funzione di contabilità fornitori (AP) in molte organizzazioni rimane ancora ancorata a processi manuali e inefficienti, con l'84% del tempo dei professionisti dedicato ad attività ripetitive. Questa situazione sta però cambiando rapidamente grazie alla convergenza di tecnologie avanzate che promettono di elevare l'AP da semplice funzione amministrativa a vero centro strategico aziendale, capace di generare valore e ottimizzare i flussi finanziari.
La rivoluzione silenziosa nei dipartimenti finanziari
Da funzione puramente amministrativa a motore strategico: è questa la trasformazione che attende i dipartimenti di contabilità fornitori secondo gli esperti del settore. "I direttori finanziari hanno oggi un'opportunità concreta per elevare l'AP da semplice funzione di back-office a centro strategico aziendale", afferma Alex Hoffmann, direttore generale per il Nord America di Edenred Pay. La combinazione di intelligenza artificiale, sistemi ERP integrati e nuovi metodi di pagamento sta creando un terreno fertile per l'innovazione.
Tuttavia, le sfide non mancano. Molte aziende continuano a utilizzare fatture cartacee, costringendo il personale a inserire manualmente i dati, rintracciare informazioni mancanti e correggere errori. A questo si aggiunge il problema dei silos informativi: "Vedo alcune informazioni nel mio ERP, altre nel sistema di gestione crediti e altre ancora nel sistema di gestione spese. La frammentazione dei dati rappresenta un problema significativo", sottolinea Hoffmann.
Le barriere dell'AP tradizionale e come superarle
I sistemi legacy presentano diverse criticità che ostacolano l'efficienza operativa. La mancanza di visibilità in tempo reale sui flussi di cassa e sulle spese, dovuta a piattaforme disconnesse e pagamenti basati su assegni, espone le aziende a rischi di frode e inefficienze. Allo stesso tempo, i team di contabilità fornitori subiscono una crescente pressione da parte dei CFO per ottimizzare i costi e migliorare l'efficienza finanziaria.
L'automazione emerge come soluzione principale, non solo per eliminare le attività manuali ma per ridefinire completamente la funzione AP. Cicli di approvazione più brevi migliorano le relazioni con i fornitori e rafforzano la continuità aziendale, mentre la pianificazione intelligente consente alle aziende di temporizzare strategicamente i pagamenti per massimizzare i flussi di cassa.
L'impatto dell'intelligenza artificiale generativa
Se l'IA ha già avuto un ruolo nella contabilità fornitori attraverso l'automazione basata sul machine learning, l'intelligenza artificiale generativa sta ora ridefinendo ciò che è possibile realizzare. La sua capacità di elaborare dati non strutturati rappresenta un punto di svolta fondamentale per il settore finanziario.
"L'AP è una delle funzioni finanziarie con la maggiore quantità di dati non strutturati. L'IA può ora acquisire i dati delle fatture con un'accuratezza del 99,5% e praticamente senza intervento manuale", spiega Hoffmann. Questo livello di precisione era impensabile fino a pochi anni fa e apre scenari completamente nuovi per l'ottimizzazione dei processi.
Ma mentre i team finanziari integrano l'IA nei loro processi, i CFO si trovano di fronte a una domanda fondamentale: dove dovrebbe risiedere l'intelligenza artificiale all'interno dell'organizzazione? "Voglio uno strumento centrale di IA che analizzi tutti i sistemi? O preferisco l'IA incorporata nelle piattaforme finanziarie chiave come AP ed ERP?", si chiede Hoffmann. La risposta non è scontata, ma rappresenta una decisione cruciale per i direttori finanziari.
L'integrazione con i sistemi ERP: il cuore della trasformazione
Un aspetto spesso sottovalutato della trasformazione digitale in ambito finanziario è l'integrazione con i sistemi ERP esistenti. "L'ERP è la fonte di verità per le transazioni. Qualsiasi sistema non connesso ad esso è disconnesso dalla realtà", afferma Hoffmann. Formati di dati diversi, generazioni di software differenti e sistemi eterogenei creano barriere significative all'innovazione.
In questo contesto, non si tratta solo di implementare la tecnologia più avanzata, ma di trovare il partner giusto che comprenda le complessità specifiche del settore. Edenred Pay, ad esempio, sta sfruttando l'IA per centralizzare i database dei fornitori e ottimizzare le condizioni di pagamento, creando economie di scala significative quando questa intelligenza viene applicata a livello di settore.
Analisi predittiva: il valore immediato dell'IA
L'analisi predittiva rappresenta uno dei principali generatori di valore dell'IA per i team finanziari. Grazie a queste tecnologie, i CFO possono ottimizzare i programmi di pagamento, minimizzando le interruzioni e massimizzando la liquidità. Questi strumenti sono inoltre fondamentali per individuare anomalie nei comportamenti di pagamento, aiutando le aziende a rilevare tentativi di frode prima che si verifichino perdite.
"Con le previsioni basate sull'IA, le aziende possono ottimizzare il capitale circolante, ridurre i costi e gestire proattivamente i rischi legati ai fornitori", sottolinea Hoffmann. La vera sfida, tuttavia, non è semplicemente attivare l'IA, ma imparare a interpretare le informazioni generate e applicarle strategicamente.
Il passaggio dagli aneddoti interessanti ai risparmi sui costi misurabili richiede competenze specifiche e una visione chiara degli obiettivi aziendali. Man mano che i leader finanziari navigano nel panorama in evoluzione dell'AP, appare evidente che automazione e IA non sono più concetti futuristici, ma differenziatori competitivi concreti nel presente delle aziende italiane, in un contesto globale sempre più digitalizzato.
