L’intelligenza artificiale della finanza agente migliora l’efficienza aziendale e il ROI solo se implementata con una governance rigorosa e chiari obiettivi di ritorno sugli investimenti.
Un recente Longitudine FT Un sondaggio condotto su 200 leader finanziari negli Stati Uniti, nel Regno Unito, in Francia e in Germania ha mostrato che il 61% ha utilizzato agenti di intelligenza artificiale solo a scopo sperimentale. Nel frattempo, un dirigente su quattro ammette di non comprendere appieno come appaiono questi agenti nella pratica.
Far progredire l’intelligenza artificiale della finanza agente oltre gli esperimenti
I dipartimenti finanziari necessitano di sistemi governati che combinino l’elaborazione del linguaggio con la logica aziendale per fornire valore reale.
I fornitori di piattaforme di gestione del ciclo di vita delle fatture stanno introducendo nuovi agenti progettati per accelerare l’elaborazione delle fatture e spingere i conti fornitori verso una maggiore autonomia. Le recenti soluzioni di mercato utilizzano l’intelligenza artificiale generativa, il deep learning e l’elaborazione del linguaggio naturale per gestire l’intero flusso di lavoro, dall’acquisizione iniziale dei dati fino alla riconciliazione finale.
Questi compagni di squadra digitali gestiscono l’esecuzione delle attività, consentendo ai dipendenti umani di concentrarsi sulla pianificazione aziendale di livello superiore anziché sostituirli completamente.
All’interno di questi ecosistemi, agenti commerciali specializzati forniscono indicazioni contestuali e in tempo reale sulle migliori azioni successive per la gestione delle fatture. Gli agenti dati consentono al personale di interrogare le informazioni di sistema utilizzando il linguaggio naturale, trovando facilmente risposte sulle approvazioni in attesa in regioni specifiche o identificando i fornitori che offrono sconti per pagamenti anticipati.
Governare i flussi di lavoro finanziari autonomi
I team finanziari cederanno i compiti all’intelligenza artificiale degli agenti solo se manterranno il controllo. I dipartimenti finanziari richiedono audit trail verificabili e una logica spiegabile per ogni azione, evitando reti di bot disconnessi.
I leader del settore sottolineano che l’autonomia senza fiducia non è accettabile, soprattutto in settori sensibili come quello finanziario. Le piattaforme devono garantire che ogni decisione relativa all’intelligenza artificiale sia spiegabile, verificabile e governata attraverso i controlli finanziari esistenti. Questo approccio aiuta a delegare in modo sicuro i carichi di lavoro agli algoritmi pur rimanendo completamente conformi e protetti.
Per abilitare questa fiducia, ogni azione eseguita da un agente AI viene instradata attraverso un motore di policy centrale. Prima di eseguire qualsiasi attività, il sistema fa passare l’azione proposta attraverso specifici cancelli di autonomia che fanno rispettare le regole aziendali, le soglie di rischio e i requisiti di conformità del cliente. Questa architettura garantisce che gli algoritmi gestiscano la maggior parte del carico di lavoro mentre il personale finanziario mantiene una visibilità totale e una traccia di controllo completa.
Creazione di operazioni di procurement automatizzate
Le future funzionalità di intelligenza artificiale della finanza agente automatizzeranno la risoluzione dei problemi e collegheranno i dati tra i sistemi per un processo decisionale più rapido.
Le funzionalità moderne del 2026 includono agenti fornitori progettati per gestire controversie sulle fatture e richieste di pagamento. Questi agenti telefoneranno automaticamente ai fornitori per spiegare le discrepanze, riassumere la conversazione e delineare i passaggi successivi per ottenere risoluzioni più rapide. Gli agenti professionisti, nel frattempo, assisteranno gli impiegati nella risoluzione delle domande di elaborazione in tempo reale utilizzando il linguaggio naturale per ridurre lo sforzo manuale e i ritardi.
L’intelligenza artificiale deve funzionare come una componente aziendale integrale piuttosto che come una caratteristica aggiuntiva, richiedendo un’applicazione intelligente, sicura ed etica per favorire l’efficienza dei costi e migliorare le operazioni. Centralizzando il controllo e garantendo che ogni decisione automatizzata dell’intelligenza artificiale degli agenti passi attraverso controlli di conformità stabiliti, le organizzazioni possono elevare in sicurezza le loro operazioni finanziarie a un’esecuzione completamente autonoma.
Vedi anche: La demo dei pagamenti tramite intelligenza artificiale di Mastercard punta al commercio gestito da agenti
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
