Cos'è l'automazione intelligente?

L'automazione intelligente (IA) combina l'automazione dei processi robotici (RPA) con tecnologie di intelligenza artificiale come l'apprendimento automatico, l'elaborazione del linguaggio naturale e la visione artificiale. Il risultato è un sistema in grado di gestire non solo attività ripetitive e basate su regole, ma anche processi che richiedono interpretazione, apprendimento e processo decisionale. Per i professionisti della finanza e della contabilità, l’automazione intelligente rappresenta il passo successivo oltre l’automazione di base.

Dall'RPA all'automazione intelligente

L'RPA automatizza attività strutturate e prevedibili. Segue regole predefinite per interagire con i sistemi, spostare dati ed eseguire flussi di lavoro. L'RPA funziona bene per processi come l'immissione di dati, i trasferimenti di file e la compilazione di moduli in cui gli input e i passaggi sono coerenti.

L’automazione intelligente estende queste capacità. Aggiungendo l’intelligenza artificiale, il sistema può elaborare dati non strutturati, adattarsi alle variazioni, prendere decisioni entro parametri definiti e migliorare nel tempo. Laddove l’RPA richiede condizioni esatte per funzionare, l’automazione intelligente può gestire ambiguità ed eccezioni.

Prendi in considerazione l'elaborazione delle fatture. L'RPA di base è in grado di gestire fatture che arrivano in un formato standardizzato. L'automazione intelligente può leggere fatture in qualsiasi formato, estrarre dati rilevanti indipendentemente dal layout, classificare le spese, segnalare anomalie e inoltrare le eccezioni al revisore appropriato. La combinazione dell'efficienza dell'RPA con la flessibilità dell'intelligenza artificiale crea una soluzione più potente.

Tecnologie principali

Il apprendimento automatico consente ai sistemi di apprendere dai dati e migliorare le prestazioni senza una programmazione esplicita. In finanza, i modelli di machine learning possono rilevare modelli di frode, prevedere i flussi di cassa e classificare le transazioni sulla base di esempi storici.

L'elaborazione del linguaggio naturale (PNL) consente ai sistemi di comprendere e generare il linguaggio umano. La PNL consente l'analisi dei contratti, la revisione dei documenti normativi, l'analisi del sentiment delle comunicazioni con i clienti e le interazioni dei chatbot. Nella contabilità, la PNL può estrarre i termini chiave dai contratti di locazione o riassumere i risultati degli audit.

La visione computerizzata consente ai sistemi di interpretare le informazioni visive. In finanza, ciò include la lettura di documenti scansionati, l'estrazione di dati dalle immagini delle ricevute e la verifica delle firme. Combinata con il riconoscimento ottico dei caratteri, la visione artificiale consente di digitalizzare ed elaborare informazioni cartacee su larga scala.

Il Process Mining analizza i registri eventi dei sistemi aziendali per scoprire come funzionano effettivamente i processi, anziché come sono documentati. Queste informazioni aiutano le organizzazioni a identificare colli di bottiglia, inefficienze e lacune di conformità prima di progettare soluzioni di automazione.

Applicazioni in finanza e contabilità

La chiusura finanziaria è un ottimo candidato per l'automazione intelligente. Il processo di chiusura prevede la raccolta di dati da più sistemi, riconciliazioni, voci di giornale, analisi degli scostamenti e generazione di report. L'automazione intelligente può gestire la raccolta e la preparazione dei dati, eseguire riconciliazioni standard, contrassegnare eccezioni e redigere report per la revisione umana.

Audit e conformità beneficiano dell'automazione intelligente attraverso l'analisi completa dei dati, la revisione dei documenti e il monitoraggio continuo. Gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale possono analizzare intere popolazioni di transazioni, estrarre dati da documenti di supporto e valutare la conformità con politiche e normative.

La preparazione fiscale implica la raccolta di dati, l'applicazione di regole complesse e la generazione di documenti. L'automazione intelligente può estrarre dati di origine, applicare la logica fiscale, compilare moduli e identificare potenziali problemi da sottoporre a revisione da parte dei professionisti fiscali.

Il servizio clienti negli istituti finanziari utilizza l'automazione intelligente tramite chatbot e assistenti virtuali che gestiscono richieste di routine, elaborano modifiche ai conti e inoltrano questioni complesse agli agenti umani.

Benefici e risultati

Le organizzazioni che implementano l'automazione intelligente in genere riscontrano miglioramenti su più dimensioni. Il tempo di elaborazione diminuisce perché le attività che richiedevano uno sforzo manuale vengono completate automaticamente. I tassi di errore diminuiscono perché i processi automatizzati applicano le regole in modo coerente. La soddisfazione dei dipendenti migliora perché il personale dedica meno tempo al lavoro noioso e più tempo ad analisi significative.

Anche la scalabilità migliora. L’automazione intelligente è in grado di gestire le fluttuazioni dei volumi senza cambiamenti proporzionali nel personale. Durante i periodi di punta, come la fine del trimestre o la stagione fiscale, i processi automatizzati assorbono il carico di lavoro aggiuntivo.

Il risparmio sui costi è significativo ma non dovrebbe essere l’unica misura del successo. Il valore strategico dell’automazione intelligente risiede nella capacità che crea per un lavoro di maggior valore e nel miglioramento della qualità e della tempestività dei risultati che produce.

Iniziare

Un'implementazione di successo inizia con la valutazione del processo. Identificare i processi ad alto volume, soggetti a errori, dispendiosi in termini di tempo o con colli di bottiglia. Valutare la qualità dei dati e l'accesso al sistema richiesti. Inizia con casi d'uso ben definiti che forniscono risultati misurabili, quindi espandi man mano che l'organizzazione sviluppa capacità e sicurezza.

L’automazione intelligente non è solo un progetto tecnologico. Richiede la collaborazione tra gli utenti aziendali che comprendono i processi, i team tecnologici che creano le soluzioni e la leadership che supporta il cambiamento. Le organizzazioni che si avvicinano ad esso in modo olistico ottengono i risultati più durevoli.