AI nel settore finanziario: applicazioni e best practice.

L’AI in finanza è molto più che semplice velocità e automazione. Rappresenta una nuova fase del lavoro in cui questa tecnologia aiuta i team finanziari a superare le attività ripetitive per concentrarsi su strategia, analisi e processi decisionali.

In questo articolo esploreremo le applicazioni avanzate dell’AI in finanza, le sfide e i vantaggi per le aziende.

indice dei contenuti:

• come sta influenzando l'intelligenza artificiale il settore finanziario?
• quali sono le applicazioni avanzate dell’AI nel settore finanziario?
• opportunità e sfide dell’AI in finanza.
• come preparare i team ad affrontare le sfide dell’AI in finanza.

come sta influenzando l'intelligenza artificiale il settore finanziario?

L’intelligenza artificiale in finanza sta già trovando il suo posto nel lavoro quotidiano dei team. Un rapporto del 2024 di KPMG ha rilevato che il 71% delle aziende del settore finanziario utilizza già l'AI nelle proprie attività. E, secondo Gartner, entro il 2026 il 90% delle funzioni finanziarie utilizzerà almeno uno strumento basato sull'AI.

Fino ad oggi, l’uso dell’AI in finanza ha interessato soprattutto i compiti ripetitivi, con l’obiettivo di risparmiare tempo e ridurre gli errori. Ma sempre di più si sta riconoscendo il suo ruolo nel creare spazio per un lavoro più strategico. 

Molti leader stanno sperimentando nuovi strumenti e rivalutando i flussi di lavoro, cercando modi in cui l’AI possa semplificare, accelerare e rendere a prova di futuro le funzioni finanziarie chiave. Dall'elaborazione di fatture all’analisi predittiva, l’AI nel finance può aiutare le persone a lavorare con maggiore chiarezza e rapidità, oltre a supportare processi decisionali più accurati.

Comprendere dove l’intelligenza artificiale in finanza può offrire il maggiore impatto è il primo passo per portare valore al proprio team.

quali sono le applicazioni avanzate dell’AI nel settore finanziario?

L'uso dell'IA in finanza e in contabilità si sta espandendo rapidamente, migliorando la velocità, l'accuratezza e la trasparenza delle attività finanziarie.

Alcune organizzazioni stanno anche integrando l'AI nei flussi di lavoro inter-dipartimentali. Ad esempio, per sincronizzare automaticamente i dati di procurement con le piattaforme di budgeting. Queste applicazioni dell'AI nel settore finanziario aiutano a colmare i "silos" e a migliorare la reattività in tutta l'azienda.

Ma vediamo più nello specifico alcuni casi d’uso dell’AI in finanza.

automatizza i compiti che rallentano il team.

La maggior parte dei team utilizza l’intelligenza artificiale nei servizi finanziari per semplificare le attività che richiedono più tempo:

• elaborazione delle fatture e contabilità fornitori: invece di inserire manualmente i dati delle fatture, gli strumenti di intelligenza artificiale utilizzano l'OCR (Optical Character Recognition) per estrarre e abbinare le informazioni con gli ordini di acquisto e segnalare le discrepanze.
• gestione delle spese: i dipendenti scattano una foto a una ricevuta e l'intelligenza artificiale gestisce la classificazione, i controlli delle policy e l'invio.
• chiusura di fine mese: dalle riconciliazioni alle transazioni infragruppo, gli strumenti di AI possono ridurre i tempi di chiusura da settimane a giorni.

Questo è uno dei vantaggi più evidenti dell'intelligenza artificiale in finanza, poiché dà ai team lo spazio per allontanarsi dall'esecuzione e passare a un lavoro di maggior valore.

pianifica e prevede i cambiamenti nel finance.

Il vero potere dell'intelligenza artificiale nel settore finanziario risiede nel modo in cui i team prevedono, pianificano e guidano le decisioni aziendali. La finanza è sempre stata la custode dei dati aziendali, ma l'intelligenza artificiale ne sblocca il potenziale predittivo in modi che prima non erano mai stati possibili.

• previsioni dinamiche: l’AI consente previsioni a ciclo continuo che riflettono i cambiamenti in tempo reale sia nelle performance interne che nelle variazioni del mercato esterno.
• pianificazione degli scenari: i team possono simulare rapidamente scenari "e se" per testare diversi percorsi prima di agire.

monitora la compliance e riduci i rischi.

Secondo Thomson Reuters, le società si stanno affidando all'AI anche per stare al passo con gli standard di conformità globali e gli aggiornamenti normativi:

• monitoraggio della compliance: le nuove normative possono essere complesse e difficili da attuare. L'AI può scansionare report finanziari, contratti e comunicazioni per garantire che siano conformi a standard come GDPR, IFRS o GAAP, riducendo il rischio di sanzioni costose.
• rilevamento delle frodi: L’AI nota ogni dettaglio, come pagamenti di fatture duplicati inviati allo stesso fornitore o lievi modifiche nei dettagli del conto bancario che potrebbero segnalare un attacco informatico.

opportunità e sfide dell’AI in finanza.

I vantaggi e le sfide dell'adozione dell'intelligenza artificiale in finanza dipendono da come questi strumenti vengono implementati e utilizzati. Molte organizzazioni stanno già riscontrando miglioramenti in aree chiave, tra cui:

• processo decisionale più rapido, supportato da analisi in tempo reale su grandi set di dati.
• maggiore accuratezza nelle riconciliazioni, nella redazione del budget e nella rendicontazione finanziaria.
• conformità più solida grazie al rilevamento precoce delle anomalie.
• costi operativi inferiori grazie all'automazione.
• miglior supporto sia per i dipendenti che per i clienti.

Un report del 2025 di Itemize ha rilevato che l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nei servizi finanziari ha ridotto il tempo di riconciliazione fino al 50%. Workday riferisce che i team della finanza potenziati dall'AI chiudono i bilanci fino al 40% più velocemente rispetto a prima. Questi risparmi di tempo permettono alle persone di concentrarsi su strategia, innovazione e pianificazione.

Un altro vantaggio emergente è la continuità aziendale. I sistemi potenziati dall'AI possono funzionare 24 ore su 24, permettendo alle funzioni finanziarie di operare senza intoppi anche quando i team sono sotto pressione o distribuiti in luoghi diversi. 

Tuttavia, rimangono delle sfide. Molti strumenti di AI richiedono dati puliti e strutturati per funzionare correttamente. Anche la sicurezza e la privacy dei dati devono essere garantite, in quanto vengono elaborate informazioni finanziarie sensibili. I sistemi tradizionali possono essere difficili da integrare e i team potrebbero aver bisogno di tempo per adattarsi ai nuovi flussi di lavoro. 

C'è anche una crescente necessità di trasparenza: i leader devono comprendere come funzionano i modelli di intelligenza artificiale, identificare potenziali pregiudizi e rimanere responsabili dei risultati.

come preparare i team ad affrontare le sfide dell’AI in finanza.

Adottare con successo l'intelligenza artificiale in finanza significa guardare oltre la tecnologia stessa. L'intelligenza artificiale è solo uno strumento. La vera trasformazione consiste nel comprendere l'impatto sulle tue persone e assicurarsi che abbiano il supporto di cui hanno bisogno per avere successo. 

• valutare e riqualificare: inizia a comprendere le competenze che il tuo team ha oggi e mappale in base alle competenze di cui avrà bisogno domani. Investi nella formazione per colmare le lacune. 
• comunicare con empatia: i leader devono comunicare una visione chiara e ottimista dell’AI nel finance. Spiega il "perché" dietro i cambiamenti. Presenta l'intelligenza artificiale come un collaboratore che renderà il loro lavoro più interessante e prezioso. Coinvolgili nel processo di scelta e implementazione degli strumenti, favorendo il senso di appartenenza.
• promuovere una cultura dell'apprendimento: i trend del settore finanziario si evolvono velocemente. Crea una cultura in cui sia sicuro sperimentare, imparare dagli errori e fare domande. Incoraggia l'apprendimento continuo e la curiosità. I team che avranno successo saranno quelli che si adattano costantemente.