Gli AI Agents finance sono uno dei temi più caldi nel panorama dell’innovazione tecnologica applicata alla divisione finanziaria. Sistemi intelligenti, capaci di apprendere, agire in autonomia e interagire con altri strumenti e persone, stanno trasformando il modo in cui le funzioni finance operano, prendono decisioni e gestiscono il rischio.
Dopo una breve introduzione al tema, che fa seguito all’articolo già pubblicato, entriamo nel dettaglio del come fare.
Gli AI Agents finance sono entità software intelligenti progettate per svolgere attività (anche complesse) in modo autonomo o semi-autonomo, apprendendo dai dati, adattandosi ai contesti, effettuando sequenze di task e ponendo in essere azioni tramite l’integrazione con sistemi e persone. A differenza dei tradizionali strumenti di automazione, non si limitano a seguire delle regole: analizzano scenari, formulano raccomandazioni, creano contenuti e possono prendere decisioni operative, spesso passando dalla supervisione umana. Nel contesto finanziario, possono essere impiegati in molteplici ambiti.
In quest’ambito, tra le molteplici attività gestibili segnaliamo la verifica delle fatture in ingresso e la contabilizzazione automatica, nonché l’avvio e la supervisione dei workflow approvativi secondo le policy aziendali.
Analisi dei flussi finanziari in tempo reale, previsione di scenari di liquidità e pianificazione automatica dei fabbisogni di cassa, con adattamento ai cambiamenti nel business.
Gli AI Agents supportano la valutazione e la previsione del rischio finanziario, ad esempio stimando la probabilità di insolvenza di debitori. Ciò permette al CFO di anticipare e mitigare le potenziali perdite.
A differenza di molte innovazioni introdotte in passato, quella degli AI agents finance è una trasformazione profonda che va ben al di là dell’implementazione tecnologica.
Gli AI Agents interagiscono con sistemi e persone, eseguono task in sequenza, generano azioni e contenuti, e questo inevitabilmente cambia i processi, l’organizzazione, la collaborazione tra i professionisti e i sistemi IT. Il vero fattore di successo non è identificare il singolo use case ma il percorso di adozione. Serve un metodo, un framework che guidi il CFO passo dopo passo verso un’integrazione efficace e sostenibile dell’AI nei processi finanziari. Ne proponiamo uno.
Spesso è una criticità a innescare il cambiamento: un’inefficienza, un aumento dei volumi difficile da gestire, un problema di compliance. È in questi momenti che il CFO sceglie di mettere sotto revisione processi consolidati, cogliendo l’opportunità offerta dai nuovi strumenti di intelligenza artificiale.
Da qui parte un assessment dei processi in carico alla funzione finance. L’obiettivo è ottenere una mappatura chiara: come funziona un processo, quali attività sono manuali o destrutturate, dove si verificano rallentamenti, quali sistemi sono coinvolti e se esistono già elementi di automazione. L’analisi deve essere il più possibile oggettiva e orientata all’azione. In parallelo, è fondamentale valutare la qualità e l’accessibilità dei dati, vero carburante degli AI Agents.
Il CFO può passare alla selezione delle aree di applicazione prioritarie. Conta soprattutto il valore strategico: alcuni processi, come il cash forecasting, la riconciliazione contabile o il monitoraggio delle frodi, offrono un impatto immediato sulla governance finanziaria e sulla capacità di reazione del business.
Qui emerge con forza la centralità del partner tecnologico. A differenza di altri ambiti di automazione, qui non sempre l’azienda ha le competenze per sviluppare AI agents efficaci, scalabili e ben integrati, tenendo anche conto della velocità con cui evolve il panorama tecnologico sottostante.
Il partner sa fin dove ci si può spingere con l’adozione dell’AI, valutando costi, benefici e sostenibilità nel tempo. Se conosce a fondo i processi finance, può proporre le implementazioni più adatte, evitando sprechi e puntando su use case ad alto valore aggiunto. Sarà poi il partner a definire le tecnologie abilitanti (agenti verticali, piattaforme multi-agente, servizi cloud), e soprattutto a occuparsi della fase più critica: l’integrazione.
Solitamente, si parte con un progetto pilota. Se funziona, cioè dimostra di poter generare valore concreto, si apre la fase più delicata: l’estensione a tutta l’organizzazione. È qui che molte aziende incontrano difficoltà. Portare un AI Agent dal perimetro circoscritto di un test controllato a una diffusione trasversale all’interno della funzione finance (e, in prospettiva, verso altre aree aziendali) richiede un approccio metodico e una visione chiara degli impatti, nonché un’ottimale gestione del cambiamento. Non da ultimo, va implementato un solido framework di governance, che stabilisca regole chiare su supervisione, responsabilità, controllo dei risultati, gestione dei dati e sicurezza.
L’adozione degli AI Agents finance porta benefici misurabili, direttamente collegati ai processi chiave sotto la responsabilità del CFO. Alcuni di questi benefici sono ovvii, essendo di fatto gli stessi dell’intero iter di trasformazione digitale, altri sono più sfumati e specifici. Vediamoli insieme.
Nella categoria dei benefici evidenti, ma fondamentali, rientrano efficienza e produttività. Molte divisioni finanziarie operano ancora con un parco sistemi frammentato, spesso basato su tecnologie datate e innumerevoli fogli di calcolo. Questo scenario genera attività manuali, ridondanti e altamente soggette a errori.
Introdurre un AI Agent che agisca come un supervisore di processi originariamente frammentati tra sistemi, persone e divisioni rappresenta un vantaggio enorme anche nell’ottica della riduzione dei costi di processo.
Questo è un ambito più specifico, invece. Negli ambiti di risk management e compliance, gli AI Agents possono monitorare continuamente transazioni e flussi finanziari per identificare anomalie o comportamenti sospetti, spesso non evidenti con i controlli tradizionali.
Gli AI Agents finance analizzano i dati storici e in tempo reale relativi a cash flow, budget e performance economiche, supportando il CFO con previsioni più accurate e tempestive. Questo abilita una pianificazione finanziaria dinamica e reattiva, migliorando la gestione della liquidità, l’allocazione delle risorse e la definizione di strategie di investimento.
Interfacciandosi con diversi sistemi, dagli ERP ai sistemi di fatturazione, fino alle caselle e-mail, gli AI Agents monitorano l’applicazione delle regole di compliance e le policy aziendali nei processi di controllo. Possono rilevare deviazioni da normative fiscali o procedure interne, generando report puntuali, anche tramite agenti conversazionali cui “chiedere” semplicemente l’esecuzione di un’analisi in linguaggio naturale.