Come si misura il valore dell'IA in finanza e fiscalità?
È una domanda difficile, alla quale molti esperti di finanza e fiscalità fanno fatica a rispondere.
Questo articolo introduce un framework pratico di KPI per aiutarti a valutare l'impatto dell'IA all'interno della tua organizzazione finanziaria.
Ecco cosa apprenderai:
- perché i KPI finanziari tradizionali spesso non riescono a cogliere il valore dell'IA
- un framework KPI in quattro parti per misurare l'IA nel campo della finanza
- 15 metriche pratiche che i CFO possono utilizzare per monitorare le prestazioni dell'IA
Entriamo nel vivo.
Perché i KPI finanziari tradizionali non colgono il pieno valore dell'IA
Secondo una ricerca di Deloitte¹, molte organizzazioni fanno fatica a misurare il ROI dell'IA perché si affidano a metriche monodimensionali progettate per processi manuali o transazionali. Per esempio:
- costo per fattura elaborata
- giorni per la chiusura
- costi finanziari in percentuale del fatturato
Questi parametri sono ancora importanti. Tuttavia, non colgono appieno gli aspetti che i sistemi di IA possono migliorare. L'IA non solo rende i processi più veloci, ma cambia:
- quanto lavoro manuale è richiesto
- come vengono prese le decisioni
- come vengono identificati i rischi precoci
- in che modo la finanza contribuisce ai risultati aziendali
Per misurare correttamente questo aspetto, i CFO e i relativi team hanno bisogno di un insieme di KPI più ampio.
Un framework in 4 parti per misurare l'IA nella finanza
Secondo quanto rilevato da un sondaggio del Boston Consulting Group², le organizzazioni che scalano con successo l'IA misurano il valore su diverse dimensioni anziché affidarsi a metriche di costo isolate.
Per i leader finanziari, questo insight può essere tradotto in un framework pratico in quattro parti per KPI per valutare le prestazioni dell'IA:
- Efficienza dei processi
- Qualità delle decisioni
- Rischio e controllo
- Valore strategico
Queste quattro categorie di KPI lavorano in sinergia per fornire un quadro più completo di come l'IA crea valore nell'intera funzione finanziaria.
Diamo un'occhiata a ciascuna di esse.
1. KPI di efficienza di processo
Questi KPI misurano uno dei vantaggi più immediati dell'IA in finanza e fiscalità: ridurre il lavoro manuale e aumentare la produttività.
Secondo una ricerca di BCG³, i processi finanziari abilitati dall'IA possono ridurre le attività manuali del 30–50% in alcuni flussi di lavoro, in particolare nelle fatture passive e nelle riconciliazioni.
Esempi di KPI di efficienza di processo:
- Indice di elaborazione senza intervento manuale
Percentuale di transazioni elaborate senza intervento manuale. - Tasso di automazione della gestione delle eccezioni
Quota di eccezioni risolte automaticamente utilizzando l’IA. - Costo per transazione (abilitato dall'IA rispetto al valore di riferimento)
Riduzione dei costi di elaborazione in cui viene applicata l'IA.
2. KPI sulla qualità delle decisioni
Una ricerca di McKinsey⁴ indica che uno dei vantaggi più preziosi dell'IA è la sua capacità di migliorare i processi decisionali.
Tuttavia, l'IA non sostituisce il processo decisionale finanziario, ma migliora la qualità e la velocità degli insight finanziari su cui si basano i leader.
Questa capacità influisce in genere sull'accuratezza delle previsioni, sulla modellazione degli scenari e sulle capacità di Extended Planning and Analysis. La disponibilità di insight migliori in queste aree influenza direttamente le decisioni di pianificazione, l'allocazione del capitale e le prestazioni finanziarie e operative.
Esempi di KPI sulla qualità delle decisioni:
- Accuratezza delle previsioni (rispetto ai modelli di base)
Miglioramento rispetto alle previsioni precedenti o statistiche. - Tempo del ciclo di pianificazione
Tempo necessario per produrre un piano o una previsione. - Tempo che intercorre dall'insight alla decisione
La velocità con cui gli insight finanziari conducono all'azione.
3. KPI di rischio e controllo
L'IA può rafforzare in modo significativo i controlli finanziari identificando anomalie, rischi di frode e schemi insoliti molto prima nel processo.
Queste funzionalità sono particolarmente preziose nelle aree con forti requisiti di compliance, come il riconoscimento del fatturato, le transazioni di approvvigionamento, la gestione delle spese e la preparazione degli audit.
Tuttavia, più avvisi non significano automaticamente un controllo migliore, gli elementi che fanno la differenza sono l'accuratezza e l'impatto.
Esempi di KPI di rischio e controllo:
- Tasso di rilevamento delle anomalie
Percentuale di anomalie rilevanti identificate dai sistemi IA. - Tasso di falsi positivi
Quota di avvisi che non portano a risultati concreti. - Riduzione delle eccezioni di compliance
Diminuzione delle violazioni delle politiche interne o dei requisiti normativi. - Tempo di rilevamento delle frodi
Tempo che intercorre tra l'attività fraudolenta e il suo rilevamento. - Riduzione delle rettifiche di audit
Diminuzione delle correzioni legate alle verifiche contabili grazie al miglioramento della qualità dei dati finanziari.
4. KPI di valore strategico
Al livello più elevato, l'IA nel settore finanziario dovrebbe contribuire alla performance aziendale. È qui che il suo impatto diventa più visibile e più rilevante per i CFO.
Gli insight basati sull'IA possono supportare una migliore gestione del capitale circolante, migliorare le previsioni e contribuire a identificare prima i fattori di redditività.
Esempi di KPI di valore strategico:
- Miglioramento del capitale circolante
Variazioni nel ciclo di conversione del denaro supportate da previsioni migliori. - Accuratezza delle previsioni di liquidità
Miglioramento dell'accuratezza delle previsioni di liquidità a breve termine. - Tempo del ciclo decisionale
Quanto rapidamente gli insight si traducono in decisioni aziendali. - Utilizzo degli insight sulla redditività
Velocità e frequenza nell'identificazione e nell'azione sui fattori di margine.
Metti in pratica il tuo framework di KPI dell'IA con la piattaforma giusta
Capire quali KPI sono importanti è essenziale, ma la vera sfida è creare un ambiente in cui l'AI possa effettivamente fornire quei risultati.
Per migliorare l'efficienza dei processi, la qualità delle decisioni, il controllo del rischio e il valore strategico, i team finanziari hanno bisogno di qualcosa di più degli strumenti di misurazione. Hanno bisogno di una piattaforma che consenta loro di lavorare in modo più veloce, più intelligente e più strategico.
Ecco cosa offre la CFO Solution Platform di Lucanet.
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- Lavorare in modo più intelligente: fai emergere gli insight dai dati finanziari che altrimenti rimarrebbero nascosti
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