Si prevede che l’implementazione aziendale dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico (ML) per la previsione del flusso di cassa aumenterà del 450% nei prossimi due anni, secondo il sondaggio di previsione e visibilità di cassa 2021 recentemente pubblicato da GTreasury e Strategic Treasurer. Il sondaggio su quasi 250 aziende in tutti i settori evidenzia un crescente appetito per la modernizzazione AI/ML tra i team di finanza e tesoreria che cercano previsioni di flusso di cassa più accurate e immediate.
Per affinare le capacità di previsione (che sono fondamentali per determinare la direzione e le priorità del business), le aziende di oggi stanno adottando nuove strategie tecnologiche e perfezionando metodi per introdurre maggiore automazione ed efficienza. Mentre solo il 6% degli intervistati utilizza attualmente la tecnologia AI/ML per prevedere e comprendere le proprie previsioni di cassa, i piani delle aziende segnalati indicano che, entro due anni, tale numero raggiungerà il 27%.
Come la più grande azienda di personale al mondo “Randstad” ha generato un ROI del 1000% ottimizzando i processi di rischio e sicurezza utilizzando una piattaforma senza codice._
Gli intervistati indicano anche una traiettoria altrettanto brillante per l’analisi di regressione: il 12% lo utilizza attualmente, ma l’utilizzo previsto aumenterà fino al 29% in due anni e il 43% lo utilizza o prevede di usarlo in futuro.
La stragrande maggioranza delle aziende si affida ancora ai metodi manuali tradizionali per la previsione di cassa: il 91% degli intervistati riferisce di utilizzare fogli di calcolo Excel come strumento di previsione. In confronto, il 25% dispone di una piattaforma di tesoreria digitale più moderna e il 28% utilizza sistemi ERP. Il 15% utilizza strumenti di analisi e rendicontazione finanziaria (FR&A) o strumenti di budget per supportare le proprie previsioni e solo il 5% utilizza una piattaforma di previsione dedicata.
L’analisi della varianza è un altro compito che richiede un forte sforzo manuale da parte delle imprese: il 57% degli intervistati afferma che le proprie attività di analisi della varianza sono completamente manuali e un altro 19% segnala attività manuali significative. Un quinto delle aziende evita questo sforzo manuale solo non eseguendo alcuna analisi della varianza. Il restante 5% degli intervistati utilizza l’analisi della varianza supportata da processi completamente automatizzati.
I risultati del sondaggio sono perline infilate lungo un filo comune: le imprese riconoscono e richiedono i vantaggi di una previsione di cassa più efficiente ed efficace. Con investimenti in AI/ML e altre funzionalità avanzate , molte aziende stanno già perseguendo nuove strategie e spendendo ciò che serve per mettere a loro disposizione gli strumenti e le tecnologie di cui hanno bisogno.
