di Riccardo Bovetti*
È difficile immaginare una funzione o un insieme di competenze che saranno maggiormente impattate dalla digital transformation di quelle afferenti all’ambito finance “allargato”.
Per loro natura le attività di carattere “amministrativo/contabile” sono serbatoi di efficienza potenziale dovuti ad una (alcune volte cronica) mancanza di standardizzazione dei processi e dei sistemi a supporto. Per quanto riguarda il tema trasformativo interno alla funzione stessa (ovverosia l’impatto dell’evoluzione digitale nel lavoro del CFO ed in generale della funzione finance) tre sono le tecnologie emergenti che devono essere monitorate in modo compiuto: Blockchain, Data Analytics. e RPA (Robotic Process Automation).
La Blockchain può essere definita come un database distribuito, aperto e protetto, che sfrutta la tecnologia peer-to-peer per effettuare e registrare transazioni attraverso strumenti valutari virtuali come il Bitcoin. Il meccanismo configura una sorta di ledger condiviso (una copia identica del ledger è disponibile a tutti i partecipanti alla catena) tra i diversi nodi della rete che rende sicure le transazioni grazie alla verifica distribuita delle stesse. L’impatto è potenzialmente dirompente sulla funzione finance perché potrebbe ridisegnare in modo radicale aree come il corporate reporting che potrebbe evolvere anche verso una sorta di real time aumentando considerevolmente la fiducia e la credibilità finanziaria di una società grazie alla assoluta trasparenza delle transazioni e dei conti aziendali coinvolti. Il finance del futuro userà la blockchain per gestire catene del valore che si estendono al di fuori della propria azienda: non sarà più necessario attendere informazioni da fornitori e clienti ma le stesse potranno essere reperite direttamente da blocchi della catena condivisa ed anche le regole ed i termini di pagamento od incasso (limiti di fido, posizioni creditorie e debitorie, scaduti ecc.) potranno essere cablate nella catena instaurando dei meccanismi automatici di transazione. Evidentemente questa trasparenza imporrà un rigore ed una pulizia di comportamenti agiti che dovrà necessariamente tradursi in un ulteriore rafforzamento del ruolo del CFO come faro guida dell’etica aziendale.
Con la nomenclatura Data Analytics vogliamo in questo contesto indicare (anche per spianare la strada ad una concezione “4.0” del controllo di gestione) tutte quelle modalità di modellazione, analisi e costruzione di informazione che si appoggia tanto sulla incredibile disponibiità informativa odierna quanto sulla possibilità di utilizzare (a costi e con difficoltà accessibili) motori di calcolo con capacità di inferenza di tipo statistico matematico. La congiunzione “astrale” di questi due fattori è in grado di rivoluzionare l’approccio all’analisi delle informazioni e più propriamente la trasformazione dei dati disponibili in veri oggetti di decisione. Analizzare stream di informazioni senza doverli correlare “a priori” ma, al contrario, lasciando proprio ai metodi dell’analisi statistica (come regressioni multivariate ed analisi probabilistica) il compito di identificare quali relazioni possono emergere in modo fattuale permette di complementare i modelli di controllo con tutta una serie spiegazioni circa le ragioni di accadimento di un evento (“tutte le volte che si è verificato questo è successo questo…”) nonché di indicazioni di carattere “predittivo” (“se si verificano queste condizioni è altamente probabile che succeda questo…”) che si affiancano alle consuete viste di controllo.
In quest’ottica è evidente il valore aggiunto che si può portare al business fornendo una sorta di second guess basato su fatti numerici tangibili al modello di controllo stesso (che nella sua stessa definizione dichiara il suo limite di essere una modellizzazione a priori di cosa ci aspettiamo di leggere come output). Valore aggiunto che riposa, però, non solo sull’adozione di tecnologie e di sistemi informatici evoluti bensì sulle competenze del team finance che deve avere nel suo background anche rudimenti di statistica, teoria della probabilità ed una curiosità (interesse?) per la data visualization (e quindi sulle tecniche di rappresentazione delle informazioni e sul visual storytelling). Il limite in questo caso è solo la fantasia e quindi un pizzico di creatività può fare la differenza.
Sotto il termine ombrello di RPA (Robotic Process Automation) rientrano invece tutte quelle automazioni di processo che permettono lo svolgimento per tramite di robot od automi (che corrispondono, in una sorta di logica evoluzione della macchina di Turing ad algoritmi e routine software) di task semplici, ripetitivi con la velocità e la precisione tipici di un processo industriale. L’impatto sulle attività routinarie e di backoffice (processo degli ordini di vendita, registrazioni amministrative e verifica contabile, riconciliazioni bancarie sono solo alcuni dei processi che si vedono affrontare in first adoption di questa tecnologia) può essere molto importante traducendosi in reali efficienze di costo. Alcune valutazioni (sui dati ad oggi disponibili) posizionano il costo per transazione effettuato da un robot in un range tra un quinto ed un terzo del costo espresso da un FTE ed i primi impatti (con risonanza mediatica importante) sono già sotto gli occhi di tutti: Fukoku Mutual Life, una compagnia di assicurazione Giapponese, ha licenziato 34 dipendenti sostituendo in toto le mansioni di backoffice con un sofisticato robot. La dinamica di prezzo di qualsiasi innovazione tecnologica soggiace alla legge di Moore: pertanto possiamo solamente aspettarci che il business case diventi sempre più favorevole alle macchine rispetto agli umani. Questa è probabilmente la base di proiezione di calcolo sulla base della quale la Nomura (un importante istituto di ricerca Giapponese) stima che, nel volgere dei prossimi vent’anni circa, il 50% delle attività ad oggi svolte da umani in Giappone potrà essere svolta da Robot. Se nel caso degli Analytics il limite è la fantasia, nel caso degli RPA il limite è l’abitudine. Gli esempi di early adoption degli strumenti robotizzati in azienda dimostrano che, una volta entrati nell’ottica dell’automazione mediante questa tipologia di approccio, a valle del primo pilota (prototipale) inizia ad emergere nelle diverse funzioni la consapevolezza che molte delle attività ripetitive, manuali o time consuming possono (in modo veramente semplice, a volte) essere delegate a questi infaticabili oggetti.
Al di là della questione etica che questa nuova (ri)evoluzione comporta e delle infinite (sterili) discussioni che probabilmente saranno intavolate sull’argomento (almeno fino a che non sarà troppo tardi per prepararsi adeguatamente) la storia insegna che raramente l’evoluzione è clemente con i più deboli. Per questa ragione nell’agenda del CFO e dei finance leader c’è oggi un tema di risorse, competenze e formazione che si presenta con una intensità completamente differente rispetto ad un passato prossimo nel quale i percorsi formativi nonché quelli aziendali erano ampiamente (e rigidamente) codificati.
La buona notizia è che le attività che non possono essere (ancora) automatizzate sono quelle a valore aggiunto di controllo, valutazione e presa di decisione. Pertanto un approccio non ostile nei confronti dell’automazione può veramente tradursi in una incredibile opportunità di efficienza e di step up in termini qualitativi del lavoro della famiglia professionale del finance. Ai robot potranno essere (e saranno) delegate attività a basso valore aggiunto e molto time consuming come:
- integrare fonti diverse per costruire reporting integrati indirizzando ricorrenti problemi di codifica, riallineamento informativo ecc.
- superare inefficienze dovute a processi supportati da sistemi non integrati orizzontalmente (diversi sistemi per fasi di processo) o verticalmente (diversi sistemi sullo stesso processo in diverse società, ad esempio per effetto di una non integrazione post merge)
- costruire e tenere allineati registri di transazioni utili allo svolgimento automatizzato di processi e procedure di controllo e compliance.
Agli umani, per contro, rimarranno la valutazione, l’interpretazione e la presa di decisioni conseguente all’elaborazione massiva da parte dei robot. A patto però di essere adeguatamente preparati a farlo, cosa che ci fa pesantemente ritornare a rimarcare il fondamentale ruolo che le risorse umane (e la loro adeguata formazione/ri-formazione) giocheranno nel prossimo futuro.
*Partner, Financial Accounting Advisory Services, EY SPA
Consumer Product and Retail Middle Market Cluster Leader Italy
Growth Navigator ™ Platform Leader Italy, Spain and Portugal
Relatore FINANCE DAY – 22 giugno 2017
CUOA Business School
