Agentic AI Finance: guida pratica per trasformare la gestione finanziaria con l’automazione intelligente

Indice: 

• Introduzione
• Cosa si intende per agentic AI nel Finance
  • Caratteristiche principali
  • Differenze tra agentic AI e altre forme di intelligenza artificiale
  • Come funziona l’agentic AI 
    
  
  
• I vantaggi dell’agentic AI nella gestione finanziaria
  • Automazione delle attività ripetitive e riduzione dei costi
  • Analisi avanzata dei dati finanziari e previsioni più accurate
  • Identificazione dei rischi e strategie di mitigazione
    

• Applicazioni pratiche dell’agentic AI nel settore finanziario
  • Ottimizzazione del cash flow e della gestione della liquidità
  • Supporto nelle decisioni strategiche basato su dati real-time
  • Monitoraggio della conformità normativa e gestione dei report
    
    
• Quali sono le sfide nell’implementazione dell’agentic AI
  • Sicurezza dei dati e compliance  
  • Costi e tempi di integrazione nei sistemi esistenti
  • Formazione del team finanziario per l’adozione dell’AI
    
    
• Prospettive e trend dell’agentic Ai nel settore finanziario 
  

Introduzione

L’agentic AI è la disciplina che prevede l’impiego di agenti AI, ossia programmi capaci di agire in modo autonomo per comprendere attività complesse, pianificare soluzioni ed eseguire compiti specifici. Tipicamente un agente AI è un sistema basato su un LLM, dotato però di ulteriori funzionalità che ne permettono l’esecuzione reiterata e autonoma. 

Si tratta, di fatto, di una evoluzione applicativa dell’intelligenza artificiale generativa, che ha il proprio limite principale nel fatto di dover essere interrogata per poter funzionare. Un avanzamento tecnologico destinato ad avere un impatto significativo nel campo della gestione finanziaria. Molti dei compiti del CFO oggi, infatti, si basano su attività di monitoraggio, controllo e verifica che, se automatizzate attraverso agenti IA, possono portare a una considerevole ottimizzazione dei processi finanziari. 

L’impatto dell’agentic AI sembra essere destinato a eguagliare o superare quello della GenAI: secondo IBM [fonte] il 99% degli sviluppatori coinvolti in progetti legati all’intelligenza artificiale sta sviluppando agenti IA. Insomma, il prossimo futuro vedrà questi prodotti progredire e diffondersi. Anche Deloitte [fonte] inserisce l’agentic AI fra i trend più importanti del 2025. 

Una trasformazione importante, il cui potenziale impatto è destinato ad avere forti ripercussioni negli anni a venire. Digital Technologies, già attiva nel campo dell’Hyperautomation, supporta i CFO nell’affrontare questa trasformazione e nel cogliere appieno i vantaggi offerti da questi nuovi strumenti. 

Cosa si intende per agentic AI nel Finance

L’agentic AI applicata al finance consiste nell’utilizzo di agenti intelligenti capaci di operare in autonomia sui compiti specifici. Per esempio, i cicli Order to Cash e Procure to Pay, costituiti in gran parte da procedure che richiedono di conciliare ripetitività e discrezionalità, possono offrire un supporto concreto al CFO e al suo team, migliorando sensibilmente l’efficienza operativa. A differenza dell’AI generativa, un agente AI agisce in modo continuo e mirato e, attraverso l’integrazione con i sistemi aziendali, può eseguire e portare a termine processi finanziari end-to-end. 

Caratteristiche principali 

Gli agenti AI dispongono di tre qualità fondamentali, che li distinguono dalle altre applicazioni dell’intelligenza artificiale (AI) in finanza:  

• Autonomia: operano senza richiedere un intervento costante da parte dell’utente;
• Proattività: proprio perché costantemente in azione, possono anticipare scenari, attivare workflow specifici e segnalare anomalie, sempre applicando in questi compiti il livello di simulazione di ragionamento che caratterizza l’AI; 
• Adattabilità: gli agenti AI, come gli altri strumenti basati su intelligenza artificiale, apprendono dai dati, si adattano al contesto e migliorano nel tempo. 
  

Differenze tra agentic AI e altre forme di intelligenza artificiale 

A differenza dell’AI generativa, capace di svolgere compiti statici su richiesta diretta, e dell’Intelligenza Artificiale in termini più generali, anch’essa focalizzata sull’esecuzione di un singolo compito che si esaurisce nel tempo, l’agentic AI è progettata per eseguire attività reali in contesti aziendali, con un comportamento orientato all’ottimizzazione dei processi, finanziari nel nostro caso, e al miglioramento della produttività finanziaria. 

Come funziona l’agentic AI 

Risulta facile intuire come questi strumenti siano particolarmente efficaci nell’automazione di processi ripetitivi che presentino percorsi decisionali non completamente lineari. Per chiarirne fini e obiettivi, possiamo categorizzare gli agenti AI come segue:  

• Operativi: per la gestione automatizzata di documenti e transazioni.
• Decisionali: capaci di supportare il CFO nelle decisioni strategiche informate
• Relazionali: per l’interazione automatica con clienti, fornitori e stakeholder in generale
• Compliance: per garantire la conformità normativa
• Reporting: per generare output strutturati. 

L’utilizzo combinato di diverse tipologie di agenti permette di ottimizzare la gestione finanziaria con maggiore efficienza, precisione e tempestività e si affianca perfettamente all’uso già consolidato di machine learning e deep learning in finanza. 

I vantaggi dell’agentic AI nella gestione finanziaria 

Come abbiamo accennato, l’introduzione dell’agentic AI nei processi finanziari permette di fruire di due categorie di vantaggi: da un lato permette di superare i limiti dell’automazione tradizionale e delle soluzioni di GenAI, in un certo senso combinandone i vantaggi. Dall’altro, è possibile superare anche i limiti strutturali o di obsolescenza degli strumenti legacy, senza la necessità di modificarli o di effettuare complessi interventi. In generale, gli agenti AI agiscono in modo mirato, verticale e persistente, garantendo maggiore efficienza, affidabilità e reattività.  

Automazione delle attività ripetitive e riduzione dei costi 

Gli agenti AI sono progettati per eseguire attività standardizzate e ripetitive, per esempio la registrazione di fatture, la riconciliazione bancaria o la verifica dei documenti, senza necessità di intervento umano. In questo modo si riducono significativamente i tempi operativi e gli errori manuali. Questo consente una riduzione dei costi operativi legati alla gestione contabile e amministrativa, senza ricadute negative sulla qualità del servizio.  

Analisi avanzata dei dati finanziari e previsioni più accurate 

L’agentic AI apre l’accesso a modelli predittivi alimentati da dati aggiornati in tempo reale. Gli agenti decisionali possono effettuare una analisi dei dati finanziari monitorando i principali indicatori, confrontare budget e consuntivi, simulare scenari e supportare attività di previsione finanziaria avanzata con logiche adattive. Grazie a queste caratteristiche possiamo ottenere una maggiore precisione nelle previsioni e una migliore capacità di risposta agli scostamenti. 

Identificazione dei rischi e strategie di mitigazione 

Attraverso l’analisi reiterata dei dati e il monitoraggio delle variabili critiche come affidabilità dei fornitori, esposizione al credito e scadenze normative, gli agenti AI sono in grado di prevedere eventuali rischi che si stanno consolidando e attivare, in modo automatico o supervisionato, contromisure.