AI e processi finance: come cambiano le operations amministrative

L’AI, la hyperautomation e gli agenti autonomi stanno cambiando in profondità l'esecuzione degli operazioni finanziarie, soprattutto lungo i due grandi cicli amministrativi: Procure-to-Pay e Order-to-Cash. Luca Baldini, general manager e co-founder di Digital Technologies, spiega che l’impatto non riguarda solo l'efficienza operativa, ma anche la qualità dei dati, la compliance globale e l’apprendistato strategico del team finance. Si tratta di una trasformazione che mette al centro la supervisione e non più l’esecuzione manuale.

Secondo Baldini, il cambiamento sta avvenendo in maniera netta e significativa. Sintetizza: “L’AI generativa sta riscrivendo la natura stessa del lavoro amministrativo: i team finance passano dalla semplice esecuzione a una funzione di supervisione, dove il focus si sposta sulla governance e sull’ottimizzazione dei processi autonomi. C’è una completa inversione di paradigma.” Per lui, il vantaggio maggiore consiste nel lasciare libero il finance dal dover eseguire attività ripetitive per spostarlo su analisi, controllo e collaborazione con il business.

Procure-to-Pay: automazione avanzata e tempi dimezzati

La gestione della fattura passiva, una delle componenti centrali del Procure-to-Pay, sta beneficiando in modo consistente dell’introduzione di sistemi di automazione avanzata. “Vediamo aziende ridurre i tempi di lavorazione della fattura passiva fino all’80%”, racconta Baldini. In contesti avanzati, il tasso di matching automatico tra ordine, ricezione e fattura può superare il 90%. Questo si traduce in fatture gestite nel giro di un giorno, senza intervento manuale, con enormi vantaggi sulla tempestività e sull’accuratezza.

La trasformazione non è solo quantitativa, ma anche qualitativa. “Il team finance non si limita più a controllare documenti, ma supervisiona processi autonomi. Quando c’è un’anomalia, entra lui.” La conseguenza, chiarisce Baldini, è una riduzione degli errori e un alleggerimento di carico per i team, che possono concentrarsi su attività di analisi e controllo.

Order-to-Cash: riconciliazione intelligente e miglioramento del DSO

Sul fronte del Order-to-Cash, Baldini segnala un aumento della precisione e della velocità nella riconciliazione dei pagamenti. L’AI si occupa di interpretare le rimesse bancarie, anche quando sono incomplete o con dati non corrispondenti. “La tecnologia non solo riconcilia, ma anticipa in base al profilo storico del cliente quando un ritardo è probabile”, spiega. Inoltre, suggerisce azioni di recupero mirate, permettendo al team finanziario di intervenire in modo mirato.

I risultati misurabili sono tangibili: aziende che adottano questi sistemi registrano una riduzione del DSO (giorni di vendita non incassati) tra il 10% e il 20% nei primi anni di utilizzo. “Questo non riguarda solo la gestione crediti”, precisa Baldini, “ma tutta la gestione del cash flow, con impatto diretto sull’efficienza aziendale.” Le soluzioni moderne permettono di riconciliare pagamenti in tempo reale, tracciare crediti potenziali e automatizzare azioni di comunicazione o notifica ai clienti.

Compliance globale e regolamenti multinazionali

Un aspetto cruciale, nel nuovo contesto, riguarda la gestione della compliance globale, soprattutto nel settore della fatturazione elettronica (e-Invoicing) e dei report (e-Reporting). La complessità normativa, spiega Baldini, non è solo teorica ma concreta. “Siamo andare verso una crescita costante di regimi, che supereranno le 90 giurisdizioni entro il 2030.”

• Il regolamento europeo ViDA introduce nuovi obblighi.
• In Francia, la riforma fiscale richiede nuove modalità di emissione fatturativa.
• Cambiamenti importanti in Germania, Slovacchia, Polonia, Belgio, Romania e Italia.

Secondo Baldini, per affrontare questa accelerazione normativa è necessaria una piattaforma integrata, capace di “ricevere un cambiamento normativo e tradurlo automaticamente in regola operativa. Questo elimina la necessità di interventi manuali, evita interruzioni e abbassa il rischio di errore.”

Riduzione del rischio fiscale e governance sostenibile

La capacità di adattamento del sistema ai cambiamenti normativi si traduce direttamente in una riduzione del rischio fiscale, perché permette di rispettare in tempo reale le nuove regole su ciascun mercato. “La differenza non sta nell’esecuzione di singoli controlli”, conclude Baldini, “ma nella capacità del sistema di integrare quelle norme in un framework automatico.”

Il risultato è una governance sostenibile, dove il sistema finanziario non reagisce passivamente alle normative, ma prevede e anticipa. Questo processo richiede però una piattaforma di automazione avanzata, con funzionalità di comunicazione certificata e di monitoraggio continuo.

Gli AI Agents e la gestione end-to-end

Gli agenti autonomi costituiscono un salto di qualità rispetto ai tradizionali RPA. “Non eseguono semplicemente un'azione”, spiega Baldini. “Gli agenti AI sono in grado di orchestrare workflow end-to-end, prendono decisioni riferite a obiettivi specifici, interagiscono con diversi sistemi e mantengono un registro completo di ciascuna mossa.”

• Classificazione dei documenti;
• Estrazione dati;
• Riconciliazioni;
• Controlli di coerenza;
• Instradamento approvazioni;
• Gestione dei solleciti;
• Gestione delle eccezioni;

I compiti delegabili agli agenti AI sono quelli ripetitivi: “Un esempio pratico: un agente riceve una fattura non standard, la classifica, cerca la relativa commessa anche se mal formata, apre un’eccezione e propone una soluzione in pochi secondi”. I compiti complessi restano sotto supervisione umana.

La governance sostenibile e il ruolo umano

La logica sottesa al modello di lavoro è quella di Human in the Loop, dove l’agente lavora dentro perimetri definiti, propone, esegue e si arresta prima di compiere decisioni che richiederebbero un’approvazione. “L’uomo ha la supervisione finale,” chiarisce Baldini. “Non è un limite dell’AI, ma un elemento chiave di sostenibilità, governabilità e misurabilità a lungo termine.”

Dal dato all’informazione: il ruolo dell’AI generativa

L'esplosione di dati strutturati prodotta dalla digitalizzazione non basta da sola. “I dati non sono informazione e non sono decisione”, commenta Baldini. Il valore emerge quando l’AI lavora su quei dati per produrre segnali utili al business. Questi includono:

• Modelli di machine learning sui comportamenti di pagamento;