Ecco come si presenta concretamente la fornitura di intelligence di livello finanziario

Nelle prime tre edizioni di Intelligence inside, Elias e Kevin hanno spiegato le basi: perché il livello dell'IA nella finanza e nella fiscalità è più elevato che in quasi qualsiasi altra categoria di software, come abbiamo costruito l'Intelligence Core e la sua architettura affidabile, e come la piattaforma dati e il livello semantico forniscono ai nostri agenti una sola fonte di verità governata e radicata su cui ragionare.

Quel livello, affidabile fin dal primo giorno, tracciabile il secondo giorno, difendibile di fronte a un revisore il terzo giorno, non è solo un principio di progettazione. È il filtro attraverso cui passa ogni decisione di prodotto nel mio team.

Questa edizione riguarda ciò che quel filtro ha prodotto: un anno di funzionalità intelligenti già presenti sulla nostra CFO Solution Platform. Non annunciato, non in versione beta, non previsto nella roadmap. Rilasciato, in produzione e in uso.

 

Per ogni funzionalità ci poniamo una sola domanda: è davvero utile? 

Kevin ha descritto chiaramente la divisione del lavoro: la logica deterministica esegue il calcolo, il ragionamento intelligente si occupa dell'interpretazione. Tale distinzione non è solo una scelta tecnica. È una disciplina di prodotto che applichiamo prima ancora che una funzionalità venga realizzata.

La domanda che pongo prima che qualsiasi capacità intelligente si avvicini a un cliente è semplice: merita di far parte del flusso di lavoro di un CFO? Non "è tecnicamente impressionante?" E neppure "funziona in una demo?" Risolve un problema specifico e denominato nel modo in cui un professionista finanziario o fiscale vorrebbe che fosse risolto, con piena visibilità, pieno controllo e senza sorprese?

Tutte le funzionalità che descriverò di seguito hanno superato questo test. Ognuna di esse si fa carico delle attività ripetitive, ad alto tasso di discrezionalità o ad alta specializzazione che rallentano i team, restituendo il risultato ai professionisti per la revisione finale.

È l'intelligence a fare il lavoro. Una persona lo approva. Non è un vincolo, è il progetto. 

L'applicazione pratica varia in base alla singola soluzione. Ma il principio è lo stesso in tutti i casi.

Modelli più intelligenti, più veloci: l'intelligence nella pianificazione finanziaria

Costruire un modello finanziario da zero è sempre stato un compito da specialisti. Devi sapere quali variabili contano, come strutturare le formule e come collegare il modello ai dati reali sottostanti. Per la maggior parte dei team, solo questa configurazione richiede giorni e dipende da una o due persone che conoscono bene l'architettura del modello.

Abbiamo iniziato a fornire funzionalità di modellazione intelligente in xP&A nel maggio 2025. Non come un unico grande lancio, ma come una sequenza deliberata.

 

Dalle variabili suggerite dall'IA alla correzione degli errori con un solo clic

Inizialmente sono stati introdotti suggerimenti variabili generati dall'IA: il sistema analizza gli elementi già presenti nel modello e propone quelli successivi, inclusi nomi, formule e ipotesi predefinite. I team finanziari accettano o rifiutano le proposte individualmente. Il problema del foglio bianco, le ore passate a capire come iniziare, scompare del tutto.

Poi la previsione assistita dall'IA: invece di definire manualmente una metodologia di previsione, il sistema analizza i dati storici e genera la proiezione più probabile. Un punto di partenza che prima richiedeva ore arriva in pochi secondi.

Poi, a luglio 2025, arriverà Prompt AI: basterà descrivere in linguaggio naturale cosa si desidera calcolare e il sistema proporrà le variabili e le strutture necessarie per realizzarlo. E, più recentemente, nell'aprile 2026, Fix with AI: passa il mouse su un errore, fai clic una volta, rivedi la correzione proposta. Un processo che in precedenza richiedeva competenze di debugging ora richiede una singola interazione.

Nel complesso, queste caratteristiche riducono in modo significativo il tempo necessario per costruire e mantenere un modello finanziario. Ognuno consegna il risultato al professionista finanziario per la revisione. Il modello resta di proprietà. Queste sono le prime innovazioni presenti in xP&A. Il passo successivo non è una funzionalità, è un flusso di lavoro.

L'intelligence nell'ESG Reporting: mappatura automatizzata dei fattori di emissione

Il calcolo dell'impronta dei gas serra (GHG) è un compito di cui i team finanziari sono sempre più responsabili ma raramente addestrati a svolgere. Associare le fonti di emissione ai giusti fattori di emissione in tutti gli ambiti richiede conoscenze specialistiche o costoso supporto esterno. La maggior parte dei team non ha né l'uno né l'altro.

Quello che abbiamo costruito nell'ESG Reporting elimina questa dipendenza. I team caricano i dati di consumo e il sistema associa automaticamente ogni voce al fattore di emissione corretto per gli scope 1, 2 (basati sulla posizione e sul mercato) e 3, riducendo così le competenze richieste sui gas serra. Ogni mappatura è accompagnata da un indice di confidenza. Il team esamina, sostituisce dove necessario e procede.

Il risultato è il calcolo dell’impronta di gas serra cinque volte più veloce rispetto alla mappatura manuale dei fattori di emissione. Per i team sotto pressione a causa delle normative CSRD, questa è la differenza tra rispettare una scadenza o meno.

Da una pagina bianca a relazioni annuali pronte per la stampa

La redazione della relazione annuale rappresenta la fase conclusiva del periodo più impegnativo del calendario finanziario. Quando i team arrivano alla fase di redazione, sono già sotto pressione sulle scadenze, di fronte a decine di requisiti di rendicontazione che devono essere scritti, rivisti, tradotti e aggregati tra le entità.

Abbiamo introdotto la capacità di scrittura intelligente in Disclosure Management a gennaio 2025.

 

Redazione e ottimizzazione di testi con intelligence

Due funzioni sono state le prime: l'ottimizzazione del testo (adeguamento del tono, accorciamento, espansione, traduzione, riassunto) e la redazione di testi conformi alla tassonomia. Per qualsiasi etichetta di rendicontazione ESRS o IFRS, il sistema genera una bozza conforme. I team forniscono un contesto specifico per l'azienda; il sistema lo incorpora. La lingua e il layout del report vengono applicati automaticamente.

Report di gruppo conformi all'ESRS

Entro aprile 2025, abbiamo aggiunto la generazione di report ESRS a livello di gruppo: per le organizzazioni con più entità di reporting, il sistema consolida le risposte ai questionari delle filiali e genera un report di sostenibilità finale conforme agli ESRS a livello di gruppo. I team scelgono quali input includere, aggiungono informazioni supplementari e possono rigenerare l’output fino a quando non soddisfa le loro esigenze. Un processo che prima richiedeva ore di aggregazione manuale tra entità ora viene eseguito in un'unica procedura guidata in pochi minuti.

 

Archiviazione normativa senza i colli di bottiglia degli specialisti: XBRL Tagger

La taggatura XBRL è una di quelle attività che sembrano tecniche perché lo sono. Dal 2020, le società quotate dell'UE sono tenute a presentare i documenti nel formato Inline XBRL (iXBRL). Il processo di taggatura per associare gli elementi del report ai concetti della tassonomia (su migliaia di voci di bilancio) ha storicamente richiesto la consulenza di specialisti. Per la maggior parte dei team finanziari delle medie imprese, questo significava affrontare costi ingenti e dipendere da terzi a ogni chiusura di bilancio.

Nel dicembre 2025, Lucanet ha lanciato Tagger Agent, diventando la prima azienda sul mercato a fornire un agente IA completo per il reporting XBRL. I team caricano la relazione annuale e Tagger Agent gestisce automaticamente la taggatura narrativa, la taggatura delle tabelle numeriche e la generazione dei calcoli. Nessun progetto di implementazione, nessun coinvolgimento del reparto IT e nessuna necessità di supporto da parte dei consulenti. Il Tagger carica immediatamente qualsiasi tassonomia valida, inclusi ESEF, varianti locali GAAP come il GAAP olandese, mandati a livello europeo come il pCbCR e mandati specifici di settore come OCW. Successivamente produce output iXBRL che rispettano i requisiti normativi attuali.

Una volta stabilita la mappatura dei concetti di tassonomia per una dichiarazione, quest'ultima viene portata avanti automaticamente. Il collo di bottiglia specialistico non si verifica più.

Cosa ci ha insegnato un anno di fornitura

Le funzionalità sopra descritte non sono state fornite in un unico pacchetto. Sono arrivate in sequenza, ciascuna risolvendo un problema specifico in un flusso di lavoro specifico, ciascuna progettata affinché il professionista finanziario mantenga il controllo sull’output.

Kevin ha condiviso in precedenza un'utile contestualizzazione: un nuovo assunto con un'intelligenza a livello di dottorato di ricerca, ma al primo giorno di lavoro. La capacità grezza è necessaria, ma non sufficiente. L'aspetto che lo rende utile è radicarlo nel contesto specifico della tua azienda: la struttura di consolidato, le convenzioni di reporting, i dati. È esattamente ciò che fanno queste funzionalità. Applicano un ragionamento intelligente alle attività specifiche che il tuo team svolge quotidianamente, basandosi sui dati, governati dall'Intelligence Core e coinvolgendo sempre l'intervento umano.

Ecco cosa significa per noi "semplicemente intelligente" nel 2026. Un'intelligence non fine a se stessa, ma che si guadagna il suo posto essendo genuinamente utile, affidabile e sotto il controllo delle persone responsabili dei numeri.

E non finisce qui. Nei prossimi mesi, i modelli di pianificazione verranno generati automaticamente sulla base dei dati effettivi, fornendo ai team finanziari un punto di partenza strutturato senza bisogno di configurazioni preliminari. Le importazioni Excel per i questionari sulla sostenibilità saranno automaticamente mappate alle domande corrette, eliminando l'inserimento manuale dei dati prima delle scadenze di reporting. In arrivo quest'estate: l'estrazione automatica dei dati dai contratti di leasing trasformerà quella che prima era un'operazione manuale, documento per documento, in una fase automatizzata.

Ogni funzionalità già distribuita è la prova che l'architettura funziona. Ciò che verrà dopo si basa sulle stesse fondamenta.

 

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