Gli agenti AI, ovvero gli strumenti basati su intelligenza artificiale capaci di agire in automatico, stanno rapidamente prendendo piede in tutti i campi. In particolare, gli AI Agents nel Finance stanno conquistandosi rapidamente l’interesse da parte delle aziende e degli esperti del settore, vista la loro capacità di affiancare gli operatori nei principali task, sia di routine sia di controllo. Va detto, tuttavia, che un errore piuttosto comune è quello di ascrivere i vantaggi principalmente alla prima categoria, ovvero la semplificazione dei processi più semplici. In realtà gli AI Agents nel Finance offrono opportunità decisamente più interessanti. Scopriamole.
Superare i limiti dell’IA generativa
L’intelligenza artificiale generativa ha senza dubbio avuto il merito di mostrare il potenziale di questo strumento in modo diffuso, pur rimanendo interessante soprattutto dal punto di vista consumer e in alcuni contesti limitati come gli assistenti virtuali aziendali. L’agentic IA permette di superare questo limite, introducendo il concetto di automazione, indispensabile per fare in modo che gli strumenti basati su di essa possano essere utilizzati con profitto in un contesto di produttività. Un potenziale enorme, che generando interesse anche nel campo dei servizi finanziari, come spiega Forbes e che a maggior ragione ha molto da esprimere in termini di economia di scala.
Questo a partire da un presupposto iniziale: l’intelligenza artificiale aiuta a comprimere i tempi di processo e di raggiungimento del dato. Questo, soprattutto in campo aziendale, costituisce il principale driver di adozione. Tuttavia, c’è ancora un gap da superare, per quanto riguarda la maturità delle aziende europee che in molti casi non dispongono di dati di qualità sufficiente. Gli agenti AI permettono di colmarlo: riducono lo scalino di ingresso e soprattutto permettono di abbattere le barriere di integrazione. Un AI Agent opportunamente configurato può reperire i dati anche su sistemi legacy, senza bisogno di intervenire su di essi. In questo modo si garantisce aggregazione e integrazione, di fatto senza bisogno di modifiche.
Questo è uno dei principali motivi dell’affermazione degli agenti AI nel finance: l’opportunità di migliorare l’efficienza, accelerare i processi e cogliere nuove opportunità senza la necessità di intervenire sui sistemi già presenti in azienda.
AI Agents nel Finance: i vantaggi per le aziende
Abbiamo accennato, in termini generali, a quale sia la principale caratteristica dell’applicazione degli AI Agents nel Finance. Ma come si declina questa prerogativa in termini di vantaggi concreti? Di fatto, possiamo identificarne alcuni che vanno da fattori macroscopici, quasi di visione strategica, fino a semplificazioni strettamente collegate all’operatività.
Integrazione semplificata e superamento dei vincoli ERP
Come abbiamo accennato, gli agenti AI possono integrarsi con i sistemi esistenti, anche obsoleti, senza bisogno di interventi strutturali su questi ultimi. Possono interfacciarsi direttamente con ERP, CRM e database eterogenei per estrarre e normalizzare dati da fonti diverse. Grazie a questo possiamo abbattere drasticamente le barriere di integrazione tradizionali, che richiedevano competenze tecniche specifiche, in alcuni casi l’intervento coordinato di più system integrator, e lunghi tempi di risoluzione. Un agente AI opportunamente configurato può, dal canto suo, accedere, aggregare e utilizzare dati distribuiti e, in questo modo, favorire una governance del dato realmente trasversale. Questa caratteristica riduce costi, tempi di adozione e rischi progettuali e apre a scenari completamente nuovi, in cui gli strumenti tradizionali potrebbero lasciare il passo a nuovi paradigmi, dove l’interfacciamento fra il data lake aziendale e l’utente avviene in via diretta, senza intermediazione.
Efficienza operativa e riduzione dei costi
Da un punto di vista più pragmatico e operativo, gli agenti AI operativi sono già impiegati per automatizzare operazioni di back-office come la gestione delle fatture passive, il monitoraggio delle scadenze e la verifica di conformità documentale. Sistemi di questo tipo oggi possono raggiungere un tasso di riconoscimento documentale del 95%, decisamente superiore a quello dei sistemi tradizionali, e ridurre significativamente sia i tempi sia gli errori di registrazione.
Supporto strategico e gestione dei rischi
Oltre all'automazione vera e propria, gli AI Agents nel Finance possono fornire supporto nell’analisi predittiva, nella valutazione dei rischi di credito o fornitura e nella pianificazione finanziaria. Per esempio, un agente può calcolare il rischio associato a un fornitore considerando parametri finanziari, storico transazionale e compliance normativa. In questo caso il valore aggiunto dell’Intelligenza artificiale è nella modalità di gestione dell’anomalia: può, infatti, suggerire azioni correttive per mitigare i rischi e migliorare la sicurezza della fornitura, anche sulla base di parametri e KPI specifici forniti dall’azienda in fase di addestramento.
Dati in tempo reale per decisioni informate
Oggi i CFO devono fornire all’azienda informazioni sempre più tempestive e accurate, in contesti sempre più volatili e difficili da interpretare. Gli agenti AI supportano la gestione di questi scenari dinamici grazie alla capacità di operare in near real-time. Questo è possibile grazie alle prerogative proprie dell’AI: comprimere i tempi di accesso, elaborazione e validazione del dato.
In questo senso possiamo considerare gli agenti AI un’estensione delle capacità umane nella governance finanziaria: raccolgono dati, li analizzano, ne rilevano pattern, e propongono azioni correttive o miglioramenti, oltre ad aggiornare le dashboard e gli altri strumenti di controllo visuale dei dati finanziari aziendali. Lavorando fianco a fianco con un essere umano il quadro si completa, con la possibilità di ottenere il meglio sia in termini di tempestività grazie agli agenti AI, sia in termini di discrezionalità grazie all’apporto e all’esperienza degli operatori.
Applicazioni nei cicli Procure-to-Pay e Order-to-Cash
Trattandosi in qualche modo degli aspetti più sistemici e per così dire metabolici della gestione finanziaria, questi cicli sono fra i primi a potersi avvantaggiare di soluzioni di automazione, anche in forme semplificate e relativamente accessibili. Per quanto riguarda i processi Procure-to-Pay (P2P) e Order-to-Cash (O2C). Gli agenti AI operativi possono:
- automatizzare l’onboarding fornitori;
- generare documenti su richiesta;
- gestire dispute e controversie in modo semi-autonomo;
- ottimizzare la logistica e la tracciabilità dei documenti doganali;
In ambito Order-to-Cash, per esempio, gli agenti AI possono generare ordini di vendita in modo automatico, anche in presenza di formati non strutturati, funzionalità particolarmente interessante in ambiti con una forte eterogeneità di prodotto come il food & beverage
Il futuro degli AI Agents nel Finance
Come abbiamo accennato, gli agenti AI hanno un considerevole potenziale, che potrebbe arrivare a modificare il concetto stesso di ERP. Oggi i sistemi gestionali e quelli a loro collegati orchestrano i tempi dell’azienda, ma in futuro potrebbero essere sostituiti da modelli più flessibili, in cui gli agenti interrogano direttamente database e servizi, portando un livello di adattamento ancora maggiore nelle operazioni aziendali. In fondo, le interfacce come oggi le conosciamo sono un semplice strumento di mediazione fra l’operatore e il dato sotteso. Si tratta di un cambiamento che potrebbe ridefinire il ruolo stesso del CFO, sempre meno dedito alla gestione operativa e sempre più chiamato a guidare l’azienda attraverso scenari incerti e globalizzati, con strumenti capaci di agire con velocità e precisione.
