FP&X e AI.
FP&A - Financial Planning & Analisys
Negli ultimi anni, i CFO sono stati sempre più sollecitati in partnership commerciali strategiche.
Sono tenuti così: a fornire una business intelligence significativa al team dirigenziale, a fornire un supporto decisionale rapido a ogni funzione dell'azienda e a tracciare la rotta verso la redditività e la sostenibilità.
Ed è qui che entra in gioco l'FP&A.
Definizione di FP&A
La pianificazione e analisi finanziaria è un insieme di attività di pianificazione, previsione, budgeting e analisi che supporta le principali decisioni di business e la solidità finanziaria complessiva di un'azienda.
Con un sistema di FP&A aziendale, i team finanziari possono combinare dati finanziari, operativi ed esterni (come tendenze di mercato).
La capacità di analizzare tutti questi dati permette all'area Finance di fare emergere le informazioni strategiche approfondite di cui ha bisogno per pianificare il futuro e promuovere processi decisionali più redditizi.
Gli strumenti di FP&A consentono ai professionisti finanziari di:
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offrire ai dirigenti aziendali consulenze e analisi finanziarie rapide e accurate;
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prevedere l'impatto di potenziali decisioni sul flusso di cassa e sugli utili netti;
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valutare e monitorare eventuali investimenti e la solidità finanziaria complessiva dell'azienda;
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creare e mantenere previsioni e modelli finanziari dettagliati;
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elaborare piani finanziari agili e integrati che tengano conto di più scenari;
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collaborare con i reparti per redigere e consolidare i budget;
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allineare la strategia aziendale all'esecuzione e tenere traccia delle performance;
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identificare e valutare nuove opportunità di guadagno e rischio;
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e molto altro ancora.
Le funzionalità di pianificazione e analisi finanziaria rientrano generalmente in un sistema di gestione finanziaria più ampio, che include anche funzionalità per la contabilità, la gestione delle entrate e del flusso di cassa, la governance, risk e compliance (GRC) e altri processi finanziari chiave.
In alternativa, la FP&A può far parte di una soluzione di analisi indipendente integrata con altri sistemi aziendali, come l'ERP.
In ogni caso, la FP&A ha subito negli anni una notevole evoluzione con il passaggio da semplici fogli elettronici e calcoli manuali a soluzioni moderne basate sul cloud che sfruttano l'intelligenza artificiale (AI), l'automazione e l'analisi avanzata per far fronte alle sfide finanziarie di un mondo in rapida evoluzione.
La nascita della xP&A
Nel 2020 Gartner ha introdotto il concetto di xP&A, che è l'acronimo di Extended Planning and Analysis.
La xP&A prende il meglio della pianificazione e analisi finanziaria e la estende all'intera azienda, eliminando i silos tra i reparti e sincronizzando i piani in tutta l'azienda in tempo reale.
Questi piani continui includono qualsiasi processo, dalla gestione finanziaria, vendite e marketing, all'HR e supply chain.
Grazie a questo collegamento, le aziende possono acquisire maggiore agilità ed essere in grado di pianificare e adattarsi a mutevoli scenari.
Questa funzionalità sincronizzata e anti-compartimenti stagni, seppur in circolazione da anni (offerta dai principali fornitori di software), non è mai stata così importante come in questo momento, in cui tutti abbiamo bisogno di strumenti che ci consentano di pianificare l'imprevisto e cambiare marcia all'istante.
Le principale fasi del processo FP&A
Il processo FP&A comporta un ciclo continuo di raccolta e analisi dei dati.
Con la crescita e l'espansione delle aziende in nuovi mercati, e in un periodo caratterizzato da un'elevata volatilità dei mercati e da rapidi cambiamenti, il processo diventa più complesso.
La necessità di raccogliere più dati ed eseguire un maggior numero di analisi ha spinto molte imprese di medie e grandi dimensioni a creare divisioni FP&A dedicate all'interno dei loro reparti finanziari.
Tuttavia, nonostante le crescenti complessità, il processo di FP&A include tuttora le stesse quattro fasi fondamentali:
1. Raccolta, consolidamento e verifica dei dati
La prima fase del processo di FP&A consiste nel raccogliere i dati finanziari e operativi da sistemi ERP, data warehouse e altre soluzioni aziendali.
Possono essere raccolti anche dati esterni all'azienda, come dati demografici, economici e di mercato di portata più ampia.
Una volta raccolti tutti i dati necessari, si procede al consolidamento, alla standardizzazione e alla verifica.
L'accuratezza di piani, previsioni, budget e analisi dipende interamente dalla qualità e dalla completezza dei dati utilizzati, pertanto questa fase è della massima importanza.
Essendo anche molto dispendiosa in termini di tempo, le aziende si affidano ora a soluzioni supportate dall'AI in grado di automatizzare molte di queste attività.
2. Pianificazione e previsioni
In questa fase, gli analisti FP&A utilizzano i dati preparati per creare previsioni finanziarie che mostrino le performance dell'azienda in futuro e confermino se è stata intrapresa la giusta direzione.
Le previsioni finanziarie includono previsioni di vendita, proiezioni del flusso di cassa e altro ancora.
I modelli di previsione finanziaria vengono utilizzati anche per testare diversi scenari, simulare l'impatto delle diverse variabili e determinare la migliore linea d'azione per ottenere i risultati desiderati.
I metodi di pianificazione finanziaria più utilizzati includono:
Pianificazione predittiva: con la pianificazione predittiva, i professionisti FP&A creano un modello basandosi su enormi volumi di dati di performance passate e lo utilizzano per prevedere le performance future.
L'analisi predittiva potenzia gli strumenti di pianificazione, soprattutto quando è integrata in un'unica soluzione e aumentata dall'AI e dal machine learning.
Pianificazione basata su fattori: nella pianificazione basata su fattori, gli analisti identificano i fattori di business chiave di un'azienda (ovvero gli aspetti più importanti per il suo successo), quindi creano una serie di piani che mostrano matematicamente in che modo i fattori di business sarebbero influenzati da diverse variabili.
Pianificazione multi-scenario: la pianificazione e analisi dello scenario è attualmente il metodo di pianificazione utilizzato in misura sempre crescente dalle aziende.
Nella pianificazione multi-scenario, gli analisti formulano ipotesi su ciò che potrebbe accadere in futuro.
Prevedono le conseguenze per poi creare un piano che possa far fronte a ogni scenario plausibile.
Questi modelli e previsioni finanziarie vengono utilizzati per mettere a punto i piani finanziari e operativi necessari per raggiungere gli obiettivi strategici generali dell'azienda.
Elaborato dall'alta dirigenza con il contributo della FP&A, il piano strategico include obiettivi di alto livello come entrate e utili netti a breve e a lungo termine.
In ogni tipo di pianificazione è fondamentale la collaborazione tra i reparti, che assicura che i piani tengano conto di tutti i dati, le variabili e le competenze, e contribuisce ad aumentare sia l'accuratezza che il coinvolgimento.
La collaborazione conferisce maggiore validità ai piani e contribuisce a creare consenso intorno agli stessi.
È anche qui che entra in gioco la xP&A, collegando e sincronizzando i piani tra i vari reparti in modo che l'azienda possa eliminare i compartimenti stagni e muoversi come una macchina perfettamente efficiente.
1. Budgeting
Nella fase di budgeting, i professionisti FP&A stimano le spese necessarie per eseguire il piano aziendale in base alle entrate ricavate dal piano strategico.
Assegnano quindi un budget di spesa a ogni business unit o funzione, così come le entrate e il flusso di cassa che dovrebbero essere generate.
L'azienda collabora con ogni reparto e successivamente raggruppa i budget concordati in un unico budget principale.
In generale, il budget aziendale viene creato annualmente con aggiornamenti effettuati trimestralmente al variare delle condizioni finanziarie.
Tuttavia, per far fronte alla volatilità delle condizioni di mercato, ora molte imprese hanno adottato cicli di budget continui, aggiornati in modo frequente con previsioni e proiezioni continue. Alcune organizzazioni hanno anche adottato un budgeting a base zero, che evita surplus e spese eccessive attraverso la costante valutazione delle spese necessarie e di quelle non necessarie.
2. Monitoraggio e analisi delle performance
Per fornire consulenza e supporto decisionale all'azienda, i team FP&A analizzano i dati finanziari e assicurano il monitoraggio delle performance, inclusi vendite, spese, profitto, capitale circolante, flusso di cassa e altri KPI, su base continuativa.
Rispondono a query ad hoc e traducono i numeri in una narrazione, o storia di dati, per aiutare i responsabili decisionali a comprendere una situazione e ad agire in modo ponderato.
Gli analisti FP&A generano anche report e visualizzazioni dati a cadenza regolare, e conducono attività come l'analisi della redditività che include proiezioni di profitti futuri e può rispondere a domande del tipo "Quali prodotti e servizi saranno più redditizi il prossimo anno e in questo momento?" o "Dobbiamo esternalizzare la produzione o mantenerla internamente?".
Le tecnologie moderne per la FP&A
Nel 2020 la FP&A ha rappresentato una priorità assoluta per i CFO e i leader finanziari ed è facile capirne il motivo. L'automazione, l'intelligenza artificiale e il cloud stanno cambiando le regole del gioco, rendendo più accurati e più efficienti i piani, i budget e le previsioni.
Le aziende che utilizzano queste tecnologie nelle loro attività di FP&A dispongono di una sfera di cristallo molto più realistica di quella della concorrenza.
Si tratta di un enorme vantaggio.
Cloud: il software FP&A è sempre stato implementato on-premise, ma le soluzioni basate su cloud offrono numerose opportunità.
Consentono un accesso, da qualsiasi luogo, a un maggior numero di fonti di Big Data rispetto alle controparti on-premise, semplificano la collaborazione e sono scalabili ed economicamente vantaggiose.
Le recenti innovazioni introdotte nella sicurezza del cloud hanno anche reso, in molti casi, i dati più sicuri rispetto all'archiviazione on-premise.
AI e machine learning: gli strumenti di pianificazione e analisi finanziaria potenziati dall'AI e dal machine learning offrono enormi benefici agli analisti FP&A.
Non solo consentono agli utenti di analizzare diverse tipologie di Big Data da un maggior numero di fonti, ma possono anche far emergere tendenze, schemi, correlazioni e insight che potrebbero altrimenti passare inosservati.
L'AI e il machine learning migliorano considerevolmente l'accuratezza delle previsioni finanziarie e potenziano l'analisi predittiva, il reporting self-service e la pianificazione multi-scenario.
Strumenti di collaborazione integrata: la collaborazione integrata e l'orchestrazione della pianificazione, attraverso strumenti di discussione e formulazione di commenti (simili a Slack e Teams), la pianificazione automatizzata delle attività all'interno di un calendario e la visualizzazione mobile su telefono, tablet e Digital Boardroom, possono contribuire a promuovere il coinvolgimento, l'accuratezza e l'efficienza nel processo di pianificazione e nell'organizzazione della FP&A.
In sintesi
Grazie alla maggiore visibilità e fiducia introdotta nel processo decisionale aziendale, la FP&A sta crescendo costantemente all'interno delle aziende come fonte affidabile di guida e supporto.
Le soluzioni di FP&A continueranno a evolversi di pari passo con la maggiore competitività e complessità delle aziende consentendo loro di far fronte alle nuove sfide:
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gli strumenti di FP&A si integreranno perfettamente con un numero ancora maggiore di fonti di dati e sistemi aziendali;
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le piattaforme basate su cloud diventeranno il metodo di distribuzione prescelto per il software FP&A;
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le soluzioni di AI miglioreranno la velocità, l'accuratezza e l'efficienza dei processi di FP&A;
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la pianificazione e analisi estesa (xP&A) contribuirà a eliminare gli ostacoli alla collaborazione, sia all'interno che all'esterno dell'azienda.
Le tecnologie intelligenti
L’implementazione di tecnologie intelligenti come Machine Learning (ML), Intelligenza Artificiale (AI) e l’Automazione dei processi robotici (RPA), ha trasformato l’ERP per sempre.
Queste tecnologie stanno elevando il sistema ERP dalla funzione di organizzatore delle funzioni aziendali a un ruolo assolutamente fondamentale per l’azienda.
In passato, l’ERP era puramente un motore amministrativo, responsabile di funzioni come l’elaborazione di report e l’organizzazione dei dati.
Il core di un sistema ERP era principalmente focalizzato sulle funzioni finanziarie, con la maggior parte dei suoi utilizzatori che lo impiegavano in contabilità, chiusura e rendicontazione.
Oggi, grazie alle tecnologie intelligenti, l’ERP ha assunto un ruolo molto più strategico nei processi aziendali.
I sistemi ERP intelligenti sono in grado di identificare le tendenze e fare previsioni, raccomandare azioni, elaborare dati complessi e fare tutto questo in maniera autonoma.
Evitando agli utenti di dover riscrivere le regole ogni volta, l’intelligenza artificiale può consentire al sistema di auto-correggersi in tempo reale, consentendo alle operazioni di funzionare più agevolmente, risparmiando ore preziose ai membri dello staff.
Questo è certo uno dei motivi per cui l’adozione e l’innovazione dell’ERP si stanno diffondendo oltre i confini della settore Finanziario, in settori quali Produzione, Assistenza e Acquisti, Risorse Umane, Logistica e Vendite.
Un esempio pratico
Il valore di un ERP intelligente è meglio illustrato quando incorporato nei processi.
Prendiamo il settore Vendite, per esempio.
Per un responsabile delle vendite che si occupa delle richieste, un bot può ora estrarre dati dai sistemi di posta elettronica e di interfaccia, in modo che uno strumento RPA possa ricevere richieste e sfruttare l’ERP per cercare prospettive di vendita specifiche per un cliente, fornendo suggerimenti in base ai dati che sono già stati forniti.
Questi dati possono consentire al responsabile delle vendite di identificare in tempo reale le migliori possibili opzioni per quel determinato cliente.
L’intelligenza integrata RPA può anche avvisare un responsabile vendite se mancano informazioni da un modulo online e generare un preventivo che può essere inviato a un potenziale cliente.
Una volta che il sistema funziona su un preventivo, si crea un automatismo che avvisa il gestore, il quale può accedere ai dati e procedere con un’azione.
Creare valore
Il livello di intelligenza che AI, ML e RPA forniscono all’ERP può generare un valore aziendale significativo.
Sebbene l’ERP intelligente sia in grado di fornire informazioni di grandissima rilevanza sui clienti, è importante ricordare anche il valore aggiunto che genera per i lavoratori.
Con un ERP intelligente, le aziende possono ridurre la quantità di compiti noiosi e ripetitivi che in passato i dipendenti dovevano svolgere, e offrire a queste risorse l’opportunità di concentrarsi piuttosto sugli insight forniti dal sistema ERP.
Nella maggior parte dei casi di utilizzo aziendale, l’automazione di attività umane ripetitive come prendere per mano e scaricare documenti e inserire i relativi dati nei sistemi – task ripetitive che i dipendenti addetti potrebbero dover fare anche più di 60 volte al giorno – è un enorme vantaggio non solo per i singoli lavoratori, ma per l’organizzazione nel suo insieme.
Un elevato livello di automazione consente ai dipendenti di svolgere un lavoro più significativo, consentendo loro di generare più valore che mai.
L’Intelligenza Artificiale sta inoltre abilitando interfacce utente più intuitive e assistive, creando grafici e rappresentazioni visive che attingono da dati storici e informazioni di mercato, per consentire agli operatori di ottenere rapidamente informazioni dettagliate da insiemi di dati altrimenti molto complicati da decifrare.
Tutto questo permette un lavoro più intelligente, un processo decisionale più accurato e previsioni migliori.
Parlando proprio di questo, Alexandros Stratis di IDC, afferma: “Un’interfaccia utente assistiva è la chiave per consentire ai knowledge worker di oggi di diventare i digital knowledge worker di domani, e sebbene le vere interfacce conversazionali siano un obiettivo futuro, la qualità dell’interazione migliorerà con il tempo, consentendo alle organizzazioni una gerarchia più orizzontale, un ambiente lavorativo flessibile e processi di back-office orientati agli obiettivi”.
Il punto cruciale: la fiducia
Nei prossimi 3-5 anni, continueremo ancora a vedere un evolversi delle soluzioni ERP.
La tecnologia sta avanzando e i clienti ne stanno prendendo consapevolezza e stanno passando all’azione, standardizzando i processi chiave in modo che possano essere automatizzati più facilmente.
Tuttavia, convincere le organizzazioni a sfruttare appieno i vantaggi di un ERP intelligente dipende in ultima analisi dalla fiducia: quanto i clienti si fidino del software e dei suoi algoritmi.
Per ottenere questa fiducia, gli ERP devono essere in grado di fornire tracciabilità, nel caso in cui uno degli algoritmi vada storto.
Se un utente arriva a una previsione che non ha prodotto i risultati desiderati, deve avere accesso alle informazioni sul motivo per cui il sistema è giunto a tale conclusione, in modo da poter quindi regolare l’algoritmo.
La tracciabilità che consente agli utenti di scoprire perché le cose sono andate male, costruirà fiducia e consentirà un’ulteriore ottimizzazione.
Costruire fiducia richiede tempo, ma in questo caso ne vale la pena.
In definitiva, quando gli utenti si sentiranno a proprio agio nel fare affidamento su sistemi ERP intelligenti al fine di rendere più intelligenti ed efficaci i propri processi aziendali, avranno in mano la chiave per una maggiore efficienza, un migliore processo decisionale e un miglior impatto aziendale nel complesso.
Cosa ci si aspetta da ERP abilitato all'Intelligenza Artificiale
L’Intelligenza Artificiale (AI) avrà un impatto significativo sulle aziende e sui loro modelli di business nei prossimi 5 anni.
Solo una minoranza delle aziende finora ha esplorato anche solo parzialmente le potenzialità derivanti dall’AI, e meno di 1 su 10 le ha utilizzate su vasta scala.
Tuttavia questo scenario è destinato a cambiare molto presto.
Nonostante l’uso dell’Intelligenza Artificiale sia un miraggio lontano per molte aziende, l’attuale maturità delle tecnologie intelligenti e le aspettative per sistemi ERP in grado di supportare l’innovazione tecnologica, hanno radicalmente cambiato le esigenze aziendali.
I sistemi ERP devono staccarsi da una concezione monolitica e pesante e aprirsi ad applicazioni terze, al fine di aiutare le aziende a beneficiare più rapidamente delle innovazioni tecnologiche.
Ecco di seguito elencati 4 punti su cosa ci si aspetta da un sistema ERP abilitato all’Intelligenza Artificiale.
Aspettativa 1: processo flessibile per l’introduzione di tecnologie intelligenti
L’ERP intelligente non si basa su una tecnologia specifica, ma sulla sua capacità di accedere a una varietà di tecnologie per funzioni intelligenti.
Nella maggior parte delle aziende, questo inizia con l’automazione di processi ripetitivi di routine.
Nel tempo, vengono aggiunte altre funzionalità, come il machine learning e il deep learning per il rilevamento degli errori in produzione, analisi predittive per la pianificazione e le previsioni della domanda, l’elaborazione del linguaggio naturale per i sistemi a comando vocale in produzione o in magazzino e algoritmi di machine learning per sistemi autonomi.
I sistemi ERP devono quindi essere in grado di integrarsi con applicazioni innovative ed agevolare i requisiti di crescita di un’azienda.
Aspettativa 2: innovazione intesa come servizi web scalabili
I sistemi intelligenti richiedono una quantità significativa di dati per identificare tendenze, modelli e correlazioni, nonché la capacità di apprendere e trarre conclusioni.
I sistemi IT richiesti a questo scopo hanno senso economico solo come servizi cloud o web.
Questo comporta due aspetti positivi: l’accesso alle tecnologie intelligenti è aperto ad aziende di tutte le dimensioni e la loro adozione non è più una questione di budget IT.
Tecnologicamente, tuttavia, è richiesto l’ammodernamento di un sistema ERP che si basa su una piattaforma industriale corrispondente nell’architettura software (come Microsoft .NET), per accedere perfettamente alle risorse (di Azure).
Avere una piattaforma ERP, che comunica con – in questo caso – Microsoft Azure rende relativamente semplice connettere i processi di un’azienda con servizi cloud intelligenti e risorse AI, come ad esempio Intelligent Edge.
Ciò può fornire le funzionalità “Plug and Play” di Internet of Things (IoT), per connettere i dispositivi IoT al cloud, o funzionalità AI, come l’apprendimento automatico per il supporto decisionale o il LUIS (Language Understanding Intelligent Service). Ciò è possibile se si utilizza un approccio Cloud ibrido per installazioni ERP On Premises o come parte di un ambiente ERP completamente in Cloud.
Aspettativa 3: esperienza nel settore per una più rapida implementazione di sistemi intelligenti
Un sondaggio di Forbes Insights suggerisce che il 44 % degli intervistati provenienti dal settore automobilistico e manifatturiero considera l’AI come “estremamente importante” per il settore Manufacturing nei prossimi 5 anni e quasi la metà ritiene che sia “assolutamente cruciale per il successo”.
Sebbene l’accesso alle tecnologie intelligenti tramite i Web services renda più consistente il vantaggio per le aziende, non sono necessariamente una soluzione immediata per uso industriale.
È importante lavorare con un fornitore che comprenda le specifiche del settore, nonché la semantica dei dati ERP. L’esperienza nel settore di un fornitore ERP per determinati requisiti del settore o aree funzionali è decisiva per i sistemi intelligenti per ottenere in modo affidabile e rapido l’ottimizzazione richiesta nei processi.
Aspettativa 4: vantaggi significativi in termini di efficienza operativa
L’attuale clima economico instabile implica che le aziende si stanno attualmente concentrando sulla propria ottimizzazione.
Secondo il 22° sondaggio annuale del CEO di PwC, la maggior parte dei CEO di tutto il mondo si sta impegnando per la crescita dei ricavi attraverso misure interne per migliorare l’efficienza operativa.
La crescita organica è fondamentale, con nuovi mercati o alleanze strategiche che attualmente svolgono un ruolo subordinato.
Con le aziende che stabiliscono standard elevati quando si tratta di sistemi IT consolidati in termini di efficienza, anche le aspettative dei vantaggi innovativi che la modernizzazione dell’ERP deve offrire sono elevate.
Quando si pianifica di aggiornare un sistema ERP esistente, la modernizzazione fondamentale viene spesso considerata una preparazione per un livello più elevato di automazione attraverso tecnologie intelligenti.
