Tavolo Tematico - AI e Finance: l'evoluzione del CFO tra automazione e decisioni data-driven

AI e Finance: l'evoluzione del CFO tra automazione e decisioni data-driven
FINANCIAL FORUM 2025: sessione a porte chiuse su | AI & Corporate Finance | Integrare l'AI applicata alla finanza senza il perdere controllo strategico: dall'analisi predittiva nel risk management ad assistenti virtuali per reportistica e decision-making.

Dal FINANCIAL FORUM 2025, proponiamo l'approfondimento del Tavolo Tematico organizzato in collaborazione con IDC - Indicom Document Care
| #AI & #corporatefinance |

AI E FINANCE: L'EVOLUZIONE DEL CFO TRA AUTOMAZIONE E DECISIONI DATA-DRIVEN

SINTESI:

L'AI sta trasformando radicalmente il settore finanziario, offrendo efficienza, riduzione rischi e migliore esperienza cliente. Sono state analizzate le tendenze principali:

1) GESTIONE RISCHIO: AI analizza dati convenzionali/non convenzionali (social, online) per rischio insolvenza dinamico e predittivo, riducendo insolvenze con valutazioni evolutive.

2) ASSISTENZA CLIENTI: AI agent/chatbot migliorano supporto (es. manutenzione asset post-installazione con ticketing CRM) e vendita (AI per appuntamenti, adattando pitch).

3) ASSISTENZA CLIENTI INTERNI: Chatbot AI generativa gestisce domande frequenti (Finance, Legal, HR), riducendo carico lavoro e migliorando efficienza/soddisfazione dipendenti.

4) ANALISI DATI e PREVISIONI: AI analizza big data finanziari, identifica trend, fa previsioni, confronta reportistica rapidamente, facilita decisioni e verifica contabilità ("controllo inverso"). Software integrati gestiscono contabilità, finanza, controllo gestione e sanità, sviluppando budget/cashflow autonomamente.

5) AUTOMAZIONE PROCESSI: AI/robotica aumentano efficienza, riducono errori/costi, liberano risorse umane per attività strategiche. Scalabilità e integrazione (CRM/ERP) sono vantaggi. Ottimizzazione supply chain (previsione domanda, gestione inventario), monitoraggio contratti/pagamenti e automazione riconciliazione bancaria/analisi spese/prevenzione frodi sono applicazioni chiave.

6) ANALISI PREDITTIVA e BI: AI analizza dati (anche non finanziari) per previsioni/scenari, supportando decisioni strategiche e gestione risorse. Richiede dati corretti e processi solidi. Applicata a vendite, consegne, servizio clienti, magazzino, migliora servizio, evita rotture stock, ottimizza circolante e immagine aziendale.

7) FORECAST TESORERIA PREDITTIVO: AI prevede trend, comportamenti, rischi per decisioni proattive e stima rischio investimenti. Analizza legami tra produzione e incassi, considerando fattori esogeni per previsioni finanziarie più accurate (modelli econometrici/statistici).

8) IA e INVESTIMENTI SETTORI NORMATI: AI supporta valutazione investimenti (es. fitofarmaci off patent), ottimizzando analisi finanziaria e riducendo rischi normativi (monitoraggio continuo normative globali, previsione scenari, ottimizzazione risorse).

9) AI e DERIVATI: AI migliora analisi dati/previsioni (identifica pattern), ottimizza gestione rischio (valutazione in tempo reale, suggerimenti), automatizza processi (valutazione contratti, compliance, reportistica), rileva anomalie/previene frodi. Richiede integrazione AI con supervisione umana. 

In sintesi, i vantaggi AI in finanzaefficienza, gestione rischio, esperienza cliente, analisi dati.

Sfide: qualità dati, etica, competenze, regolamentazione.

Il CFO integra l’AI con pianificazione, competenze, dati, gestione rischi e collaborazione.

 

Moderatrice: Angela Persano, Business Process Reengineering Manager / IDC Indicom Document Care.

Sono intervenuti:

Elena Barzani, Responsabile Finanza e Controllo di Nuovo Cortile S.C.S. Onlus;

Giampiero Bassi, CFO - Direzione Amministrazione, Finanza e Controllo di C.I.M.S.;

Rosa Cogliandolo, Amministratrice e Finance Manager di Garef Rubinetterie;

Ivo Paris, CFO di Finchimica;

Jacopo Proietti, CFO di City Renewables;

Donatello Romaniello, Head of Finance di MioDottore;

Mariangela Tocci, CFO di Greenergy;

Marco Tozzi, Chief Financial Officer di Termolan LAPE.