Guida · 28 luglio 2025

Guida all'uso dell’IA nella funzione Finance per i CFO

Sezione 1

Sintesi

È vero, l'intelligenza artificiale (IA) può apparire complessa, e l’agenda della funzione Finance è già abbastanza fitta senza dover aggiungere nuovi strumenti, nuova terminologia e nuove aspettative. Ma c’è una buona notizia: l'IA non è intesa a trasformare la funzione Finance in un laboratorio scientifico; mira invece a velocizzare e semplificare le operazioni finanziarie quotidiane, rendendole più utili per l’azienda. La transizione è certamente una fase impegnativa, ma necessaria, per gli uffici Finance consolidati.

I leader Finance sentono già la pressione. Nel sondaggio Finance 2035 di OneStream:

D’altro canto, i CFO non rimangono certo a guardare.

  • 75%

    di loro dichiara di essere alla guida della strategia di intelligenza artificiale della propria azienda.

  • 97%

    afferma che i consigli di amministrazione si aspettano aggiornamenti regolari sugli investimenti nell'IA e sui relativi progressi, il più delle volte incentrati su risparmio dei costi (66%), ROI (65%) e aumento della produttività (63%).

Conoscendo bene il contesto, abbiamo creato questa guida per offrirti un quadro concreto sull'IA incentrata sulla funzione Finance. Al termine della lettura, avrai capito:

  • In quali ambiti della funzione Finance l'intelligenza artificiale offre oggi valore aggiunto più rapidamente e con meno rischi.
  • Come passare alla pratica senza attendere dati "perfetti".
  • Quali competenze, ruoli e abitudini contano di più per operazioni Finance sempre più continue e basate sugli insight.

Sezione 2

L'impatto dell'IA sulla trasformazione digitale nella funzione Finance

In ambito Finance, limitarsi a chiedersi "Cosa è successo?" è un approccio ormai superato. Oggi ci si aspetta che non solo la funzione Finance fornisca la consueta rendicontazione retrospettiva, ma sappia anche rispondere a domande del tipo "E ora?" e "Cosa faremo?". In tal senso, l'intelligenza artificiale è molto ben accetta, visto che, accollandosi attività ripetitive che rubano tempo, quali raccogliere e integrare i dati, individuare anomalie e accelerare le previsioni di base, permette di effettuare questo cambiamento. Non si tratta solo di tecnologia: è necessario anche un cambiamento nei ruoli della funzione Finance.

  • 88%

    dei leader aziendali prevede che i ruoli dei CFO diventeranno ancora più importanti entro il 2035.

  • 75%

    degli investitori prevede che i ruoli dei CFO diventeranno ancora più importanti entro il 2035.

  • 2°

    la competenza del CFO si classifica come il secondo fattore più importante nel processo decisionale degli investitori, superando quella del CEO.

Dal sovraccarico di dati a una funzione Finance unificata

Se l'intelligenza artificiale ha un punto debole, è la frammentazione dei dati. In definitiva, l'IA funziona al meglio quando ha una visione dell’azienda end-to-end.

Questi leader hanno infatti evidenziato come i sistemi di dati unificati, potenziati dall'IA e dall'apprendimento automatico (ML), siano fondamentali per superare le barriere tra compartimenti stagni, tecnologie obsolete e carenza di talenti.

Sezione 3

Le sfide odierne dell'IA nella funzione Finance

L'adozione dell'IA è disomogenea, eppure la maggior parte degli uffici Finance si trova ad affrontare gli stessi ostacoli.

1. Scetticismo e fiducia nell'IA

I leader Finance si pongono le domande giuste:

  • L'output è accurato?
  • Possiamo spiegarlo?
  • Possiamo verificarlo?
  • Supererà i controlli normativi e SOX?

Anche i consigli di amministrazione si chiedono le stesse cose. Secondo lo studio sopra citato, il 97% dei CFO afferma che i consigli di amministrazione chiedono resoconti sugli investimenti nell'IA e sui relativi progressi. Ciò significa che progetti pilota e dimostrazioni non bastano: i leader hanno bisogno di trasparenza, tracciabilità e risultati misurabili.

2. Prontezza dei dati

Un ostacolo diffuso è l’idea che, perché l’IA possa essere davvero d’aiuto, i dati debbano essere impeccabili. Nella pratica, invece, molti team di successo partono da un caso d'uso di alto valore e da un sottoinsieme di dati sufficientemente puliti, per poi sviluppare ulteriormente il progetto. Il nostro sondaggio avvalora questo approccio.

3. Lacune culturali e a livello di competenze

L'intelligenza artificiale rappresenta un "cambiamento umano" tanto quanto un "cambiamento tecnologico". Il nostro sondaggio ci ha permesso di individuare i principali ostacoli all’implementazione dell'IA:

Sezione 4

Principali casi d’uso dell’IA per la funzione Finance

Per dimostrare rapidamente il valore, concentrati su casi d'uso che presentino queste caratteristiche: manuali e dispendiosi in termini di tempo, facili da misurare e integrati nei flussi di lavoro già utilizzati dal tuo team.

La nostra ricerca ci dice che oggi i CFO partono da qui — e dove prevedono di espandere l'utilizzo dell'IA nei prossimi 12-24 mesi:

Chiusura e riconciliazione

In ambito Finance, la chiusura contabile è uno dei processi più ripetitivi e vincolati a scadenze precise. Piccoli problemi emersi tardivamente possono tradursi in stress e ritardi enormi.

L'intelligenza artificiale offre supporto attraverso le seguenti funzionalità:

  • Individuazione di schemi insoliti o anomalie nelle prime fasi del ciclo di chiusura
  • Segnalazione di conti o entità che richiedono attenzione prima delle scadenze
  • Semplificazione di passaggi di consegne, riesami e approvazioni lungo i cicli di riconciliazione

Perché i team finanziari danno priorità a questo caso d’uso:

  • Le tempistiche della chiusura sono facili da monitorare e confrontare
  • Meno sorprese equivale a chiusure più agevoli
  • Il tempo risparmiato in questa fase è tempo guadagnato per l'intero team Finance

Indicatori di una soluzione vincente:

  • Cicli di chiusura più brevi
  • Meno modifiche dell'ultimo minuto
  • Monitoraggio continuo delle eccezioni, non solo controlli di fine periodo
  • Maggiore fiducia nei dati riportati

Previsione e pianificazione

La previsione si conferma una delle aree di maggior valore (e al contempo più problematiche) in ambito Finance. Le previsioni tradizionali si basano su fogli di calcolo, rettifiche manuali e ipotesi statiche difficili da aggiornare al mutare delle condizioni.

Le previsioni basate sull'intelligenza artificiale migliorano questo aspetto grazie alle seguenti funzionalità:

  • Integrazione di modelli storici insieme a driver operativi ed esterni
  • Aggiornamento più frequente delle previsioni senza dover ricostruire i modelli da zero
  • Individuazione delle variabili che guidano il cambiamento per gestire l'azienda in modo proattivo

Perché i team Finance partono da qui:

  • I cicli di previsione sono lunghi e ben visibili alla dirigenza
  • I miglioramenti in termini di precisione e velocità sono facilmente misurabili
  • La maggiore accuratezza delle previsioni favorisce direttamente decisioni più rapide e sicure

Indicatori di una soluzione vincente:

  • Migliore allocazione del capitale
  • Riduzione degli interventi manuali e della distorsione dei dati
  • Meno sorprese
  • Maggiore allineamento tra previsioni e dati effettivi

Modellazione degli scenari

La modellazione di scenari porta le previsioni a un livello superiore, rispondendo alle domande più frequenti dei leader: E se la domanda diminuisce? E se i costi aumentano all’improvviso? Cosa succederebbe se modificassimo i prezzi o i piani di investimento?

L'intelligenza artificiale consente la modellazione di scenari su larga scala grazie alle seguenti funzionalità:

  • Creazione rapida di più scenari utilizzando gli stessi dati di base
  • Allineamento delle ipotesi tra i team
  • Semplificazione del confronto diretto dei risultati

Perché è importante che i team Finance inizino da qui:

  • La volatilità rende rischiose le previsioni basate su un solo valore
  • I leader devono comprendere i compromessi, non solo i risultati
  • La modellazione di scenari trasforma la funzione Finance in un partner strategico

Indicatori di una soluzione vincente:

  • Risposte più rapide alle domande di tipo "e se..."
  • Meno modelli irripetibili costruiti al di fuori dei sistemi principali
  • Scenari direttamente collegati a decisioni e azioni

Analisi delle varianze e rendicontazione narrativa

Spesso, per spiegare perché i risultati sono cambiati ci vuole lo stesso tempo che serve per produrre i dati stessi. In molte aziende, l'analisi delle varianze e la rendicontazione narrativa rimangono processi prevalentemente manuali.

L'intelligenza artificiale può supportare queste operazioni attraverso le seguenti funzionalità:

  • Individuazione automatica delle varianze più estese o più insolite
  • Elaborazione di una prima spiegazione basata sui principali driver noti
  • Integrazione del contesto pertinente a partire da dati sia finanziari che non finanziari

Perché i team Finance partono da qui:

  • I leader vogliono spiegazioni più rapide, non solo numeri più rapidi
  • I team Finance perdono molto tempo in commenti ripetitivi
  • Una narrazione migliore favorisce la comprensione e la fiducia

Indicatori di una soluzione vincente:

  • Meno tempo passato a scrivere spiegazioni partendo da zero
  • Focalizzazione della funzione Finance su analisi e formulazione di raccomandazioni
  • Narrazioni più coerenti tra i team

Sezione 5

Come prepararsi all'intelligenza artificiale

Pulizia e governance dei dati

L'intelligenza artificiale necessita di definizioni coerenti, logica tracciabile e una solida governance. Tuttavia, questo non significa eliminare tutti i fogli di calcolo dall'oggi al domani. Molti team iniziano da un piccolo insieme di fogli di calcolo ad alto rischio e ad alto impatto, trasferendo poi quella logica a sistemi governati.

Dati strutturati e non strutturati

I dati finanziari strutturati (numeri concreti) sono fondamentali. I dati non strutturati, però, (come contratti, presentazioni, e-mail, conference call sugli utili, ecc.) aggiungono un contesto fondamentale. Nel tempo, una migliore integrazione tra questi due tipi di dati permetterà di ottenere insight finanziari decisamente più completi.

Competenze chiave per il team Finance

Non occorre un'intera squadra di data scientist. Ciò che conta è disporre di queste competenze:

  • Contestualizzazione e presentazione dei dati: trasformare i risultati in informazioni chiare e fruibili.
  • Mentalità basata su scenari: comprendere driver, ipotesi e compromessi.
  • Padronanza dei modelli: interpretare intervalli di fiducia, limiti e deviazioni.
  • Prompting e domande: porre domande migliori per ottenere risposte migliori.

Sezione 6

Collaborare efficacemente con i team IT e di gestione dei dati

I team Finance, IT e dati svolgono tutti un ruolo importante, ma il grande rischio è rimanere bloccati perché si vogliono "dati migliori". Meglio concentrarsi invece sui risultati:

  • Migliorare la precisione delle previsioni
  • Ridurre i tempi di chiusura
  • Accelerare la pianificazione degli scenari
  • Aumentare la fiducia nelle riconciliazioni

Risultati, questi, che corrispondono esattamente a ciò che più interessa ai consigli di amministrazione:

Anche una definizione chiara delle responsabilità aiuta. Molte aziende nominano un referente o un responsabile di prodotto per l'IA in ambito Finance, il quale collabora strettamente con il reparto IT pur rimanendo responsabile del valore di business.

Sezione 7

L'IA in azione: primi segnali sul campo

Il livello di maturità dell'IA varia, ma sono i due modelli di implementazione più efficaci che si incontrano più spesso.

Azienda regolamentata che richiede molte risorse

Gli ambienti regolamentati partono spesso dagli ambiti in cui la fiducia è più importante: previsioni e attività legate alla chiusura. L'intelligenza artificiale migliora la precisione e individua le anomalie in anticipo, supportando al contempo la governance e la verificabilità.

Azienda in rapida crescita

Per le aziende in forte crescita spesso la priorità è l'agilità nella pianificazione. Gli scenari basati sull'intelligenza artificiale aiutano i team a dare risposte molto più rapide rispetto ai fogli di calcolo, soprattutto quando la domanda, i prezzi o i costi variano velocemente.

Sezione 8

Cambiamenti culturali e di mentalità

Sebbene, nelle discussioni sull'intelligenza artificiale, l'attenzione sia puntata sulla tecnologia, in genere il fattore determinante per la sua efficacia è la cultura. Anche le migliori funzionalità di intelligenza artificiale si bloccano se i team non si fidano dei risultati, non capiscono come usarli o non si sentono in grado di modificarne il funzionamento. Per i responsabili Finance, il punto è quindi concentrarsi meno sugli strumenti e più su come aspettative, comportamenti e processi decisionali si evolvono man mano che l'IA diventa parte integrante del lavoro quotidiano.

La funzione Finance è storicamente fondata sulla precisione. L'intelligenza artificiale introduce un modello diverso: quello degli output probabilistici, con serie di risultati, intervalli di confidenza e probabilità al posto di un singolo numero. In pratica, la funzione Finance passa dal presentare "la risposta" allo spiegare una gamma di possibili risultati; i leader possono identificare tempestivamente rischi e aree di incertezza; e la capacità di valutazione diventa più importante, non meno. Il cambiamento culturale consiste nell'imparare a dire: "Ecco cosa è più probabile, ecco cosa potrebbe cambiare ed ecco come dovremmo reagire."

L'IA rende possibile un flusso di insight più continuo: meno sorprese a fine periodo, meno rilavorazioni quando le ipotesi cambiano a metà ciclo, e controlli più frequenti e meno complessi. Nel tempo, la funzione Finance si trasforma: da team che redige i report a posteriori a team che segnala i cambiamenti nel momento stesso in cui si verificano.

I team altamente performanti non accettano passivamente i risultati dell'IA: comprendono i dati utilizzati dal modello, analizzano driver e ipotesi, e applicano la valutazione umana prima di finalizzare le decisioni. Il concetto di controllo viene ridefinito come governance chiara e responsabilità, non più come intervento manuale onnipresente.

Costruire fiducia senza rallentare tutto

La fiducia non si costruisce con una singola implementazione o sessione di formazione: si costruisce con l'uso. Per i leader Finance, l'adozione dà risultati migliori quando i team iniziano con casi d'uso facili da validare (previsioni, chiusura, riconciliazioni), confrontano i risultati dell'IA con i processi esistenti, e prendono i primi risultati come opportunità di apprendimento. Le piccole vittorie infondono fiducia. E la fiducia favorisce l'adozione.

Migliorare le competenze senza trasformare tutti in data scientist

L'intelligenza artificiale cambia l'insieme di competenze richieste in ambito Finance, ma non impone a tutti di diventare programmatori. Ciò che conta: interpretare i risultati (invece che costruire modelli), porre domande migliori, e spiegare l'incertezza in modo chiaro agli stakeholder esterni all'ufficio Finance.

Guidare il cambiamento

Il cambiamento culturale richiede una leadership visibile: i leader Finance devono fare in modo che l'intelligenza artificiale sia di supporto alle valutazioni finanziarie senza sostituirle, devono premiare la curiosità e la sperimentazione, e devono mostrare come utilizzare in modo responsabile i risultati dell'IA nei processi decisionali.

Sezione 9

Uno sguardo al futuro: l'ufficio Finance oggi

Con l'integrazione dell'intelligenza artificiale nelle attività quotidiane in ambito Finance, la funzione Finance stessa inizia a cambiare, non dall'oggi al domani, ma in modo costante e visibile. La novità non sta in un nuovo organigramma o in un'improvvisa ondata di nuove qualifiche professionali. La vera novità sta nel modo in cui i team Finance impiegano il loro tempo, interagiscono con l'azienda e prendono decisioni.

Negli uffici Finance moderni, l'IA non viene trattata come un'iniziativa a sé stante o un progetto speciale. Diventa invece una capacità condivisa e integrata nelle fasi di pianificazione, chiusura, rendicontazione e analisi. Nel tempo, gli uffici Finance più efficienti condividono alcune caratteristiche comuni:

  • L'IA è integrata nei flussi di lavoro quotidiani, non aggiunta a posteriori
  • Le definizioni e la governance dei dati sono considerate risorse strategiche
  • I team gestiscono senza problemi incertezza e probabilità
  • In ambito Finance, i talenti sono apprezzati per le capacità di valutazione, comunicazione e analisi, non solo per la competenza tecnica

I moderni uffici Finance non sono definiti da quanto usano l'IA, ma dalla sicurezza e dalla responsabilità con cui la impiegano per prendere decisioni migliori.

Sezione 10

Pronti a iniziare?

L'intelligenza artificiale in ambito Finance non deve essere per forza complicata. Inizia con uno o due casi d'uso di alto valore. Dopodiché, rafforza la fiducia attraverso dati unificati e una governance chiara, e investi nelle competenze che servono al tuo team per utilizzare l'IA in modo efficace.

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FAQ

Domande frequenti

Quali sono i principali casi d'uso dell'IA per la funzione Finance?

I punti di partenza a maggior valore sono chiusura e riconciliazione finanziaria, previsione e pianificazione, modellazione degli scenari e analisi delle varianze e rendicontazione narrativa — attività manuali e dispendiose in termini di tempo, facili da misurare e già integrate nei flussi di lavoro dei team Finance.

È necessario avere dati perfetti prima di adottare l'IA in ambito Finance?

No. Un ostacolo diffuso è l'idea che i dati debbano essere impeccabili. Nella pratica, i team di successo partono da un caso d'uso di alto valore e da un sottoinsieme di dati sufficientemente puliti, per poi sviluppare ulteriormente il progetto.

Quali competenze deve avere un team Finance per utilizzare bene l'IA?

Non occorre un'intera squadra di data scientist. Le competenze che contano di più sono contestualizzazione e presentazione dei dati, mentalità basata su scenari, padronanza dei modelli e prompting e domande — interpretare i risultati piuttosto che costruire modelli.

Quali sono i principali ostacoli all'implementazione dell'IA nella funzione Finance?

I principali ostacoli sono l'aggiornamento delle competenze o la ricerca di talenti qualificati (36%), l'integrazione con sistemi preesistenti (34%) e la scarsa qualità o frammentazione dei dati (34%).

Come dovrebbe collaborare la funzione Finance con i team IT e dati sull'IA?

Meglio concentrarsi sui risultati piuttosto che chiedere "dati migliori": migliorare la precisione delle previsioni, ridurre i tempi di chiusura, accelerare la pianificazione degli scenari e aumentare la fiducia nelle riconciliazioni. Anche nominare un referente o un responsabile di prodotto per l'IA in ambito Finance che collabori con l'IT è d'aiuto.

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