Nell’odierno panorama aziendale in rapida evoluzione, dove i dati sono abbondanti ma le informazioni possono essere sfuggenti, le società di consulenza d’élite stanno sfruttando il potere dell’intelligenza artificiale generativa (GenAI) per trasformare la finanza aziendale.
In prima linea in questa trasformazione c’è Kirill Iaroshenko, consulente senior management presso una potenza di consulenza globale, specializzato in tecnologia finanziaria e trasformazioni digitali. Con esperienza in intelligenza artificiale e fintech, Kirill ha guidato la creazione di una piattaforma basata su GenAI che sta già rimodellando il modo in cui i dati finanziari vengono utilizzati nei settori pubblico e privato.
Kirill apporta una prospettiva unica alla discussione sull’impatto dell’intelligenza artificiale generativa sulla finanza aziendale. Qui condivide gli approfondimenti su questo progetto rivoluzionario, pronto a stabilire nuovi standard di settore per l’analisi dei dati, la valutazione e il processo decisionale.
Qual è stata la motivazione alla base della creazione di questa piattaforma GenAI e quali sfide del settore affronta?
– La nostra motivazione principale era colmare un divario significativo osservato nell’analisi finanziaria aziendale. Gli strumenti di analisi tradizionali, sebbene potenti, spesso non offrono il contesto richiesto dall’ambiente frenetico di oggi. I decisori finanziari hanno bisogno di informazioni che non siano solo accurate ma anche immediatamente utilizzabili, qualcosa che vada oltre i semplici numeri e i fogli di calcolo.
Questa piattaforma GenAI è stata creata per soddisfare questa esigenza. È progettato per fornire in pochi secondi approfondimenti concisi e contestualizzati da una vasta gamma di documenti finanziari, tra cui richieste di utili e dichiarazioni trimestrali. Con GenAI, i nostri utenti possono attingere a un patrimonio di conoscenze da dati finanziari complessi senza le solite barriere. L’obiettivo era rendere il processo decisionale non solo più rapido ma anche più accurato. Lo strumento è diventato rapidamente prezioso sia per i nostri team interni che per i clienti, in particolare quelli focalizzati sull’ottimizzazione del ritorno sul capitale investito (ROIC) in scenari competitivi o sul miglioramento del rendimento totale per gli azionisti (TRS).
Puoi descrivere alcune delle innovazioni tecniche che il tuo team ha apportato alla piattaforma?
– Abbiamo introdotto diverse innovazioni chiave per adattare GenAI specificatamente alla finanza aziendale. Ad esempio, abbiamo sviluppato un modo unico di incorporare i dati provenienti dalle chiamate sugli utili e dai report finanziari per creare una sorta di “memoria aziendale” a cui il nostro modello potrebbe attingere per approfondimenti contestualmente rilevanti. Non si trattava solo di fornire dati; si trattava di creare un sistema che potesse “comprenderlo” e spiegarlo.
Il modello di intelligenza artificiale fondamentale è stato messo a punto su quadri di valutazione proprietari e altre risorse per elevarne le capacità analitiche. Abbiamo integrato API per ottenere dati finanziari in tempo reale, che il modello GenAI analizza poi per spiegare le tendenze in ROIC e TRS. Fornisce essenzialmente una narrazione, spiegando non solo i numeri ma anche i fattori che li determinano. Questa struttura aggiunge un valore immenso per i decisori che necessitano di risposte rapide senza sacrificare la profondità.
In cosa differisce questa piattaforma dalle altre soluzioni di intelligenza artificiale nel settore finanziario e cosa la rende così preziosa per le società di consulenza d’élite e i loro clienti?
– A differenza della maggior parte delle soluzioni di intelligenza artificiale, che possono essere eccessivamente generiche o troppo rigide, questa piattaforma è adattata specificamente alle sfumature della finanza e della valutazione aziendale. Molti strumenti presenti sul mercato mancano di adattabilità o di contesto, il che li rende meno pratici nel complesso mondo del processo decisionale finanziario. Abbiamo progettato questa piattaforma per essere flessibile, precisa e informata dal rigore analitico dello Studio.
Ciò che lo distingue è il modo in cui combina la raffinatezza tecnica con una comprensione intima delle sfumature finanziarie. La piattaforma può generare spiegazioni dei cambiamenti nel ROIC e nel TRS nel tempo e tra un insieme di concorrenti, trasformando i dati grezzi in una storia di performance aziendale. Ciò ci ha permesso di creare un hub unico per l’intelligence finanziaria che è già utilizzato quotidianamente da oltre 10.000 dipendenti dell’azienda e più di 1.000 clienti utenti. È diventato uno strumento essenziale per i decisori, soprattutto nell’attuale contesto economico incerto.
Qual è stato il processo di messa a punto del modello AI e quali vantaggi ha portato alla piattaforma?
– Il perfezionamento è stato un passo essenziale per adattare il modello specificatamente alla finanza aziendale. L’abbiamo addestrato sui quadri di valutazione e sui contenuti proprietari della nostra azienda per creare un’intelligenza artificiale in grado di interpretare i dati finanziari a livello di esperti. Questa messa a punto ha reso l’intelligenza artificiale particolarmente abile nel generare approfondimenti basati su una profonda comprensione degli standard di MBB in materia di valutazione e strategia aziendale.
Questa personalizzazione consente all’intelligenza artificiale di interpretare le informazioni finanziarie con l’occhio di un esperto. Non si limita a rispondere a domande: fornisce approfondimenti che riflettono la profondità dell’esperienza del settore. Ad esempio, può identificare e spiegare i fattori che stanno dietro le fluttuazioni del ROIC nei vari settori, qualcosa che in genere richiederebbe ore o addirittura giorni per essere determinato dagli analisti. La messa a punto ha reso la piattaforma molto più di un semplice strumento di analisi; è una risorsa affidabile per decisioni ad alto rischio.
In che modo questo strumento ha influenzato finora le operazioni interne e le relazioni con i clienti?
– La piattaforma ha avuto un impatto significativo sia internamente che esternamente. Per i team interni, l’analisi dei dati è semplificata, riducendo il tempo dedicato a questa attività di circa il 40%. I consulenti sono ora liberi di concentrarsi sull’interpretazione dei risultati e sulla formulazione di strategie, piuttosto che sulla semplice elaborazione dei dati. Per i nostri clienti, la piattaforma ha aperto un nuovo livello di trasparenza ed efficienza. Sono in grado di ottenere informazioni quasi istantanee che in genere richiederebbero ore di lavoro manuale.
Inoltre, questa piattaforma ha suscitato interesse nel ridimensionare le applicazioni GenAI in tutto il settore. Molti dei nostri clienti stanno ora esplorando versioni su misura di questo strumento e molti stanno lavorando a stretto contatto con noi per creare soluzioni GenAI specifiche per le loro esigenze. Ha davvero convalidato la domanda di insight basati sull’intelligenza artificiale nella finanza aziendale e ha dimostrato che un approccio più programmatico all’implementazione dell’intelligenza artificiale non solo è possibile ma anche molto prezioso.
Quali sono state alcune delle sfide che hai dovuto affrontare durante lo sviluppo di questa piattaforma e come le hai affrontate?
– La sicurezza dei dati è stata una considerazione importante, data la sensibilità delle informazioni finanziarie. Abbiamo collaborato a stretto contatto con i nostri team di sicurezza dei dati e di rischio aziendale per garantire che i dati dei clienti e dell’azienda fossero protetti senza compromettere la funzionalità della piattaforma. Un’altra sfida è stata l’integrazione di questo strumento nei flussi di lavoro esistenti, soprattutto perché molti professionisti finanziari sono abituati ai metodi tradizionali.
Per facilitare una transizione graduale, abbiamo organizzato workshop e fornito ampio supporto agli utenti. Abbiamo inoltre progettato la piattaforma per integrarla perfettamente nei processi attuali, riducendo al minimo le interruzioni. Questi passaggi hanno reso la piattaforma ampiamente accettata in tutta l’azienda e hanno contribuito ad aumentare rapidamente i tassi di adozione.
Come immagini che GenAI possa plasmare il futuro della finanza aziendale?
– GenAI ha il potenziale per rimodellare radicalmente la finanza aziendale. Strumenti come questo diventeranno essenziali per fornire ai decisori informazioni rapide e affidabili. Il futuro risiede in un approccio al processo decisionale più analitico e basato sull’evidenza, in cui la GenAI possa anticipare i cambiamenti economici e fornire informazioni predittive in modo proattivo.
Questa piattaforma funge da prova di concetto e sta già aprendo la strada a implementazioni di intelligenza artificiale più estese. Stiamo ora esaminando come adattare in modo programmatico questi strumenti a tutti i settori, dall’investment banking alle assicurazioni. GenAI guiderà un nuovo standard di insight basato sui dati nella finanza aziendale, rendendo l’analisi complessa accessibile e immediata. Credo che questo strumento diventerà un modello per le applicazioni GenAI in altre aree, trasformando potenzialmente interi settori.
Quali sono le prospettive per te e per questa piattaforma GenAI?
– Il ridimensionamento è il passo successivo immediato. Abbiamo dimostrato il valore della piattaforma internamente e con i clienti, e ora stiamo espandendo ulteriormente le sue capacità. Stiamo aggiungendo ulteriori parametri finanziari e capacità predittive, con l’obiettivo di rendere questa piattaforma quanto più completa possibile. Sono particolarmente entusiasta di esplorare collaborazioni intersettoriali in cui le soluzioni GenAI possono essere personalizzate per affrontare sfide specifiche. GenAI è un campo in evoluzione e sono ansioso di continuare a spingere i confini di ciò che è possibile nella finanza aziendale.
L’intelligenza artificiale nella finanza aziendale
Attraverso il suo lavoro su questa piattaforma GenAI, Kirill Iaroshenko sta stabilendo un nuovo standard nella finanza aziendale, trasformando dati complessi in informazioni chiare e utilizzabili. Mentre l’intelligenza artificiale diventa parte integrante del business, il lavoro di Kirill mostra come gli strumenti di nuova generazione possano rivoluzionare il modo in cui le aziende pensano alla strategia finanziaria e al processo decisionale.
Credito immagine in primo piano: Sean Pollock/Unsplash
