Big Data e analisi per l'Ufficio finanziario

La vostra azienda è guidata dai dati? Domanda a trabocchetto. Ogni azienda lo è. Riuscite a immaginare un'azienda di successo che prende decisioni senza alcun dato? Per esempio, lanciando freccette o dadi? Le aziende data-driven si distinguono per la quantità e la qualità dei dati a loro disposizione. Inoltre, le organizzazioni più performanti hanno la capacità di elaborare i dati e generare approfondimenti significativi. È molto di più che equazioni di profitti e perdite e proiezioni di performance. È qui che entrano in gioco i big data, ovvero il grande volume di dati che le organizzazioni hanno a disposizione. Qui di seguito vi illustriamo come i big data possono fare la differenza per l'Ufficio finanziario.

Raccogliere e igienizzare i dati

Con l'enorme volume di dati esistenti oggi - il 90% dei quali è stato creato negli ultimi quattro anni - non è così difficile credere in un futuro in cui tutte le decisioni aziendali sono guidate dai dati. Ma occorre fare qualcosa per la qualità dei dati. Daniel Newman, Principal Analyst, Futurum Research, CEO, Broadsuite Media Group pensa che l'AI (intelligenza artificiale) sia all'altezza del compito. "Le aziende sono semplicemente sommerse dal volume dei dati", afferma. "La chiave è l'equilibrio e l'utilizzo di analytics, machine learning e AI come parte della strategia aziendale sarà per molti il primo passo per trarre vantaggio dall'AI, aumentando i ricavi e offrendo una migliore esperienza ai clienti" I principi guida per affrontare i grandi problemi dei big data sono tre:

Integrare i dati

L'integrazione dei dati aiuta i team finanziari a prendere il controllo della grande quantità di dati provenienti da fonti quali i sistemi di Customer Relationship Management (CRM) e di Enterprise Resource Planning (ERP), le analisi di mercato, gli input generati dagli utenti e il monitoraggio dei social media. L'utilizzo dell'intelligenza artificiale per l'acquisizione, la pulizia e la mappatura di un obiettivo consente all'amministrazione finanziaria di aggregare e ponderare l'importanza relativa dei dati estratti per ottenere informazioni più efficaci.

Consolidare l'infrastruttura

In poche parole, i big data hanno bisogno di una casa meglio costruita. Un'infrastruttura migliore è fondamentale per semplificare le analisi, snellire i flussi di lavoro e garantire una governance dei dati ottimale in tutta l'organizzazione. I responsabili della finanza devono cercare di consolidare i set di dati in espansione, introdurre un'archiviazione ricercabile e garantire che le nuove fonti di dati trovino una buona collocazione all'interno dell'architettura migliorata.

Collegare i sistemi - non migrare

Si potrebbe essere tentati di iniziare migrando i sistemi attuali in un processo aggiornato che sfrutti anche la potenza dell'IA. Secondo Oliver Christie, consulente, futurista e relatore in materia di IA, questo non è l'approccio migliore. "È necessario un punto di partenza pulito (per qualsiasi modello incentrato sull'IA), senza software e hardware preesistenti e, soprattutto, senza pensiero preesistente", spiega. "I vecchi modi di fare business saranno sempre più messi in discussione dalla prossima ondata di AI"

Standardizzare e definire le definizioni

Anche nel mondo della finanza, le parole contano, soprattutto quando si utilizzano numerosi titoli per indicare lo stesso tipo di input di dati. Se qualcuno intitola un campo "Conto", un altro lo intitola "Cliente" e un terzo usa "Conto cliente", i dati possono diventare molto brutti, molto velocemente. Lo stesso vale se un singolo termine viene usato per catturare dati in modo incoerente, ad esempio se "Cliente" viene usato a volte per catturare il nome della società e altre volte il nome del dipendente. Per sfruttare davvero i vantaggi dei big data e dell'IA, i dipartimenti finanziari dovrebbero cercare di ottenere il 100% di consenso per le etichette e le definizioni dei dati. Anche se può essere necessario mantenere alcune variazioni nei set di dati. Ad esempio, per un'azienda globale che tratta numerose valute, è fondamentale che i dati possano essere elaborati in modo da essere significativi per ogni membro del team.

Applicare l'analisi

Combinando i big data con l'intelligenza artificiale si ottengono analisi superiori e approfondimenti più efficaci in termini di valutazione dei rischi, nuove opportunità e tendenze gestionali. "Dato l'elevato volume di dati accurati e la natura quantitativa della finanza, l'IA si è dimostrata uno strumento molto utile per fornire migliori strumenti decisionali e migliorare le previsioni sui flussi di cassa", ha dichiarato Clara Durodié, AI Technology Strategist, presidente del Cognitive Finance Group.

Guardare oltre il dipartimento finanziario

Se state cercando di reclutare alleati che condividano il vostro entusiasmo per i big data, non dovrete cercare lontano. I reparti che si rivolgono ai clienti, come le vendite, il servizio clienti e il marketing, guardano sempre più ai big data per guidare il processo decisionale in materia di prezzi, soddisfazione dei clienti ed efficacia delle campagne. I dipartimenti delle risorse umane utilizzano i big data per aiutare la fidelizzazione dei dipendenti, il reclutamento e persino per aumentare la produttività. Fondamentalmente, i big data e l'IA possono trasformare un'azienda a tutti i livelli. "In termini di migliore gestione dell'azienda, la possibilità di stabilire i prezzi in tempo reale, di fare trading in modo automatico, di trovare i fornitori disonesti, le forniture che non vengono consegnate in modo automatico, queste sono soluzioni che ci sono e sono pronte", ha dichiarato David Talby, CTO di Pacific AI. "Stiamo passando dalla fase di innovatori a quella di early adopter. In questo momento c'è la possibilità di implementare alcuni di questi sistemi con un rischio molto più basso di quanto si pensi" I big data possono avere un grande impatto sull'Ufficio finanziario, dal miglioramento della raccolta dei dati alla fornitura di analisi migliori. Per saperne di più sull'IA nel settore finanziario, visitate la nostra ultima risorsa sull'IA.