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Oracle OpenWorld Europe: AI e Finance, un rapporto non sempre facile

Le funzioni di machine learning possono aiutare i dipartimenti finanziari, che però non hanno abbastanza skill per comprenderne l'impatto

Redazione Impresacity

Intelligenza artificiale e machine learning promettono di toccare qualsiasi ambito applicativo e sicuramente le aziende si stanno muovendo perché ciò accada. Sullo sfondo però resta il nodo delle competenze: le soluzioni basate su funzioni di intelligenza artificiale non sono sempre semplici da valutare e recepire. E soprattutto servono competenze adeguate per trarne il massimo valore.

Questo accade in particolare nei dipartimenti finanziari, secondo una indagine che è stata presentata all'evento Oracle OpenWorld Europe, in corso in questi giorni. Condotta dalla Association of International Certified Professional Accountants su un campione di oltre 700 responsabili finanziari in tutto il mondo, la ricerca ha innanzitutto evidenziato che esiste una correlazione chiara tra l'utilizzo di soluzioni di machine learning e la crescita dei ricavi.

La correlazione è, come spesso accade per le nuove tecnologie, soprattutto legata alla percezione del valore di queste ultime. Le imprese i cui responsabili finance hanno skill adeguati in campo AI sono molto più propense a indicare che hanno tratto benefici di business dalle tecnologie cognitive. Lo dichiara il 46 percento del campione "preparato", mentre nelle aziende per cui l'AI è ancora una sfida difficile questa percentuale scende al 29 percento.

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Vogliamo vedere il bicchiere mezzo pieno? C'è ampio spazio per crescere: nella grande maggioranza (89 percento) delle aziende "indagate" da AICPA, intelligenza artificiale e machine learning devono ancora fare il loro ingresso nel dipartimento Finance. Anche in forme relativamente meno complesse e già note come la Robotic Process Automation o gli analytics evoluti.

Il cloud dovrebbe essere un fattore di spinta nell'adozione delle soluzioni di AI, dato che sempre più provider le offrono appunto dalla "nuvola", permettendo alle aziende di testarle e adottarle con un impegno, organizzativo ed economico, relativamente basso. Il fattore principale per la diffusione del machine learning nei dipartimenti finanziari dovrebbe però essere soprattutto un altro: il complesso dei benefici che porta. L'indagine AICPA ne ha messi in evidenza tre, tutti presenti nei team Finance che hanno competenze tecnologiche adeguate in campo AI.

Mediamente, spiega la ricerca, i dipartimenti finanziari più skillati hanno processi di business più moderni, basati su soluzioni evolute erogate in cloud per componenti come la RPA. Inoltre sono in grado di correlare fra loro i dati prima contenuti in applicazioni separate, per trarre informazioni approfondite in logica analytics. Proprio grazie a queste informazioni, infine, i responsabili finance sono in grado di influenzare le scelte e le strategie di business.

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Pubblicato il: 17/01/2019

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