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best practice

Deloitte, ecco la cassetta degli attrezzi digitali “abilitanti” per il CFO

La digitalizzazione sta impattando profondamente anche sulla funzione Finance aziendale e sul lavoro del Chief Financial Officer. Soluzioni tecnologiche già affidabili di Mobility, Software-as-a-Service (SaaS), Visualization e In-Memory Computing introducono più efficacia ed efficienza nelle attività quotidiane di amministrazione, finanza e controllo

08 Mar 2016

redazione

La digitalizzazione nelle aziende ha già forti impatti anche sulla funzione Finance in senso lato (AFC, amministrazione, finanza e controllo) e sul lavoro del Chief Financial Officer (CFO). Sono già disponibili sul mercato soluzioni affidabili, basate su tecnologie di Mobility, Software-as-a-Service (SaaS), Visualization e In-Memory Computing, che aiutano a fare con più efficacia ed efficienza appunto le attività quotidiane di AFC. Ma questo è solo l’inizio. Un’altra ondata di tecnologie, ora in fase sperimentale, entro 3-5 anni rivoluzionerà l’attività stessa della funzione Finance, cambiandone il ruolo in azienda. Si tratta di Big Data, Predictive e Cognitive Analytics, Social Media e Crowdsourcing.

Questi i concetti di una recente intervista a Matt Schwenderman, principal e leader della Performance Management Technology practice di Deloitte Consulting, riportata nella sezione CFO Journal del Wall Street Journal.

Il primo gruppo di tecnologie, chiamate “enabling”, impattano su attività che si fanno già, e abilitano innovazioni che da tempo sono richieste da molte organizzazioni Finance, spiega Schwenderman, perché accelerano il raggiungimento di obiettivi che da tempo sono sull’agenda del CFO.

I Chief Financial pressati sulla riduzione dei costi e l’efficienza per esempio devono considerare le opportunità offerte dal modello Software-as-a-Service di fruizione dei sistemi gestionali di AFC, che può aiutarli a trasferire una parte dei costi IT dal budget Capex, cioè dagli investimenti in conto capitale ammortizzabili in vari anni, al budget Opex, le spese operative, perché invece di comprare un asset si compra un servizio.

Ma al di là del vantaggio di variabilizzazione dei costi, le soluzioni SaaS permettono anche una flessibilità e agilità prima impossibile nell’applicare modelli di analisi a singole parti del business. «Prendiamo per esempio un’azienda che fa spesso fusioni e acquisizioni: la funzione Finance può applicare all’organizzazione appena acquisita soluzioni di performance management e analytics in SaaS acquisendo informazioni fondamentali ben prima di investire pesantemente nell’integrazione dei sistemi informativi».

Passando alla Mobility, queste soluzioni possono integrare ed estendere le capacità della funzione Finance all’interno dell’organizzazione. Con dispositivi e App mobili il Finance può supportare le esigenze del business per esempio di report self-service e di analytics tarati esattamente su una decisione da prendere.

Quanto alla Visualization è un altro potente strumento. «Da una parte può dare evidenza a tendenze, andamenti e correlazioni “nascoste” tra variabili operative e risultati finanziari. Dall’altra aiuta a definire i KPI (Key Performance Indicator) più significativi, e a migliorare fortemente la capacità del Finance di comunicarli alle altre funzioni di business e al top management, perché traduce i dati e le analisi finanziarie in un “linguaggio” grafico leggibile da tutti».

Infine l’In-Memory Computing, sottolinea Schwenderman, è fondamentale per il Finance perché accelera fortemente le capacità di elaborazione e analisi dei dati. In poche parole, lo ricordiamo, l’In-Memory Computing lavora sui dati direttamente nella memoria principale del server, senza doverli prelevare da memorie esterne, riducendo così fortemente i tempi di analisi, e permettendo analisi di grandi volumi di dati non aggregati, e applicazioni di pianificazione e simulazione in tempi molto inferiori alle soluzioni precedenti.

L’In-Memory rende una realtà praticamente fattibile il sogno di decenni del CFO e di molti manager, e cioè il reporting in tempo reale. Inoltre permette di differenziare facilmente la profondità e granularità delle analisi. «Si possono condurre previsioni e pianificazioni finanziarie più dettagliate per KPI real-time, e più sintetiche per indicatori meno critici. Per esempio un operatore Retail può “modellizzare” le previsioni di volumi di vendita e i profitti dei singoli prodotti utilizzando dati di vendita a livello di negozio, e modellizzare invece le allocazioni delle risorse corporate basandosi su dati a livello regionale e appunto corporate».

Fin qui quindi le tecnologie “abilitanti” per la funzione Finance: in un prossimo articolo parleremo di quelle che secondo Deloitte sono le tecnologie “dirompenti” (disruptive), in grado di cambiare profondamente il ruolo di questa funzione e la sua interazione con le altre linee di business dell’azienda.

Immagine fornita da Shutterstock

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