La gestione dei dati finanziari con l’ERP in cloud

Gestione dei dati finanziari con ERP in cloud

La gestione dei dati finanziari può essere svolta grazie ai sistemi ERP (Enterprise Resource Planning), si tratta di software gestionali che consentono alle imprese di automatizzare i processi aziendali, tra cui finanza, contabilità, vendite, acquisti, magazzino, gestione delle risorse umane e altri processi operativi.

Questi sistemi sono progettati per integrare tutti i dati e le informazioni aziendali in un’unica base di dati centralizzata, consentendo una maggiore trasparenza e una migliore pianificazione delle risorse.

I software ERP cloud consentono la gestione delle risorse aziendali attraverso l’accesso a internet e sono indispensabili per le imprese che devono coordinare diversi processi, generalmente distribuiti come servizio (software-as-a-service o SaaS ERP).

Vediamo quali vantaggi comporta l’utilizzo di questi strumenti e come i programmi Microsoft possano fornire una valida soluzione in questo campo.

Gestione dei dati finanziari aziendali con Microsoft dynamics 365         

L’adozione di un software per la gestione dei dati finanziari è fondamentale per la crescita di una qualsiasi azienda. Attraverso di esso è possibile monitorare costantemente il proprio business attraverso delle dashboard intuitive che ne facilitano la lettura e l’interpretazione.

Tra i vantaggi principali della gestione dei dati aziendali si possono elencare i seguenti:

1. Supervisione e controllo dei dati finanziari aziendali, attraverso software gestionali, si possono controllare in tempo reale i flussi di operativi.

2. La possibilità di automatizzare determinati processi, comporta un notevole risparmio di denaro e di tempo. Il sistema di notifiche e l’avvio automatizzato di operazioni finanziarie, che di solito vede impegnati più dipendenti, permette di agevolare l’attività del reparto finanziario.

3. Aumento della visibilità nell’intera organizzazione, i sistemi di gestione finanziaria includono strumenti di business intelligence che utilizzano dashboard interattive molto intuitive. In questo modo è possibile consultare in tempo reale metriche e KPI per supportare strategicamente le decisioni aziendali.

4. Pianificazione e previsione aziendale, avendo la possibilità di avere sotto controllo i dati di gestione dell’azienda, si migliorano anche i processi di decision making. L’impatto di movimenti, acquisizioni o fusioni, così come la gestione dei budget, diventano facilmente monitorabili migliorando la pianificazione delle azioni future.

Microsoft Dynamics 365 Finance è uno strumento gestionale finanziario che fornisce informazioni dettagliate basate sui dati per prevedere il futuro finanziario della propria attività.

Controllo di gestione: cos’è e perché è importante per le aziende         

Il controllo di gestione dei dati finanziari consente alle aziende di monitorare e valutare i propri risultati economici al fine di prendere decisioni e migliorare la loro performance. Si basa sull’analisi dei dati e delle informazioni raccolte da diversi processi aziendali, tra cui finanza, contabilità, vendite e produzione.

Il controllo di gestione è importante per l’attività aziendale, perché?

  • Permette di monitorare costantemente la performance aziendale e di individuare tempestivamente eventuali problemi o opportunità;
  • Consente di pianificare e gestire efficacemente le risorse aziendali;
  • Aiuta a prendere decisioni informate e a migliorare l’efficienza operativa;
  • Facilita la comunicazione e la trasparenza all’interno dell’azienda, favorendo una maggiore collaborazione tra i diversi reparti;
  • Supporta la creazione di budget e previsioni finanziarie più accurate.

Il controllo di gestione è un processo continuo che si adatta alle esigenze e alle specificità dell’azienda, che permette di adattare il proprio business model alle mutevoli condizioni di mercato e di mantenere un vantaggio competitivo.

La gestione finanziaria può essere sia strategica, in capo soprattutto alla pianificazione manageriale, che tattica quando è riferita all’insieme delle operazioni quotidiane.

Previsioni finanziarie aziendali: da dove iniziare

Per quanto riguarda la pianificazione della gestione dei dati finanziari bisogna considerare che le valutazioni a lungo termine devono essere integrate con quelle a medio-breve. Alla luce di questa considerazione le tappe possono essere riassunte nelle seguenti fasi:

1. Raccolta dei dati: raccogliere informazioni sull’azienda, il mercato e le condizioni economiche generali.

2. Analisi dei dati aziendali: analizzare i dati storici dell’azienda per comprendere le tendenze passate e identificare i fattori che hanno influito sulla performance finanziaria (scadenziari clienti e fornitori, ordini attivi e passivi, costi fissi analizzabile cc.). In questa fase i software ERP cloud per la gestione dei dati finanziari sono preziosi.

3. Identificazione delle tendenze future: utilizzare le informazioni raccolte e l’analisi storica per identificare le tendenze future, come le previsioni delle vendite e delle entrate.

4. Costruzione di un modello finanziario utilizzando le informazioni raccolte e le tendenze future identificate, per simulare diversi scenari e valutare le loro conseguenze finanziarie.

5. Analisi dei rischi: valutare i rischi associati ai diversi scenari e incorporarli nelle previsioni finanziarie.

6. Presentazione dei risultati, delle previsioni finanziarie e delle relative analisi ai decision maker per supportare le scelte da effettuare.

7. Monitoraggio e revisione: monitorare i risultati effettivi e confrontarli con le previsioni e fare eventuali revisioni delle previsioni in base ai nuovi dati.

Come migliorare il processo decisionale finanziario      

Ci sono diverse tecniche che possono essere utilizzate per migliorare il processo decisionale finanziario. Tra gli strumenti disponibili si può far ricorso ad analisi quantitative, metodi statistici e di analisi dei dati per raccogliere informazioni e valutare le opzioni.

Un’altra possibilità è quella di costruire modelli matematici per simulare diversi scenari e valutare le loro conseguenze finanziarie. La valutazione del rischio è parte integrante della serie di attività volte a migliorare il processo decisionale. Infatti, elaborando un’analisi dei rischi, è possibile integrare gli esiti della valutazione all’interno delle strategie future.

Il ricorso a software appositi facilita la gestione dei dati finanziari al fine di stabilire obiettivi a lungo termine invece di prendere decisioni basate sulle emozioni o sulle notizie del momento. Infine, c’è da considerare il grosso contributo che l’intelligenza artificiale sta portando nelle strategie di business.

Decisioni finanziarie: gestione dei dati finanziari e l’intelligenza artificiale    

L’intelligenza artificiale viene impiegata sempre di più per supportare e migliorare le decisioni finanziarie. L’analisi di grandi quantità di dati finanziari (i cosiddetti Big Data) sono demandati a software che in autonomia identificano tendenze e modelli, generano previsioni finanziarie accurate e forniscono supporto per la pianificazione e la gestione delle risorse.

Tra le metodologie di intelligenza artificiale utilizzate per supportare le decisioni finanziarie, c’è il machine learning ovvero l’elaborazione del linguaggio naturale. Ad esempio, il machine learning può essere utilizzato per creare modelli predittivi basati sui dati storici, mentre l’elaborazione del linguaggio naturale può essere utilizzata per estrarre informazioni dai documenti finanziari e dalle conversazioni.

Il Machine learning è utilizzato per analizzare i dati finanziari e prevedere la performance futura, in modo da aiutare gli investitori e le aziende a prendere decisioni oculate. Ad esempio, può essere utilizzato per identificare le azioni che hanno maggiori probabilità di successo o per identificare i rischi finanziari.

Inoltre, l’intelligenza artificiale può essere utilizzata per generare report finanziari in tempo reale e analizzare i dati in modo veloce e preciso, consentendo alle aziende di prendere decisioni informate in merito a budget, previsioni e altri aspetti cruciali della gestione finanziaria dell’azienda.

In sintesi, le decisioni finanziarie basate su intelligenza artificiale si riferiscono all’utilizzo di tecnologie e metodologie per analizzare i dati finanziari, generare previsioni finanziarie accurate e fornire supporto per la pianificazione e la gestione delle risorse, per migliorare la performance finanziaria.

Funzioni di questo tipo sono perfettamente integrate nei tool di Microsoft Dynamic 365.

Integrazione e gestione dei dati finanziari con Excel e Power BI    

L’integrazione e la gestione dei dati finanziari con Excel e Power BI consente alle aziende di creare report e dashboard interattivi che possono essere utilizzati per monitorare e valutare la performance finanziaria dell’azienda.

Excel è uno strumento potente per l’elaborazione dei dati finanziari, che consente di creare fogli di calcolo con formule e funzioni avanzate per l’analisi dei dati stessi. Con Excel, è possibile creare tabelle pivot, grafici e diagrammi per visualizzare i dati finanziari in modo chiaro e intuitivo.

Power BI, d’altra parte, è una piattaforma di Business Intelligence che consente di trasformare i dati in informazioni visive e interattive. Con Power BI, è possibile creare dashboard e report finanziari basati sui dati provenienti da Excel o da altre fonti di dati. In questo modo, è possibile visualizzare i dati finanziari in modo da poter valutare come agire in merito a budget, previsioni e altri aspetti cruciali della gestione finanziaria dell’azienda.

L’integrazione di Excel e Power BI consente di creare report finanziari automatizzati, che possono essere aggiornati in tempo reale e in modo continuo, senza la necessità di effettuare manualmente i calcoli. Ciò consente di risparmiare tempo e di evitare errori di calcolo.

Inoltre, l’integrazione di Excel e Power BI consente di condividere i report finanziari con altri dipendenti dell’azienda, indipendentemente dalla loro posizione geografica. Ciò consente di aumentare la trasparenza e la collaborazione all’interno dell’azienda, favorendo una maggiore efficienza operativa.

In sintesi, l’integrazione dei dati finanziari con Excel e Power BI consente di creare report finanziari avanzati, di monitorare e valutare la performance finanziaria dell’azienda, di prendere decisioni informate, di risparmiare tempo e di aumentare la trasparenza e la collaborazione all’interno dell’azienda.

Report finanziari in tempo reale basati su intelligenza artificiale                           

I report in tempo reale sono possibili grazie all’utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico. Ciò significa che nella gestione dei dati finanziari, questi vengono elaborati e analizzati in modo automatico, senza la necessità di intervento umano.

L’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella generazione dei report finanziari consente di:

  • Analizzare grandi quantità di dati finanziari in modo veloce e preciso;
  • Identificare tendenze e modelli nascosti nei dati finanziari;
  • Generare previsioni finanziarie accurate;
  • Creare report finanziari personalizzati in base alle esigenze specifiche dell’azienda;
  • Automatizzare la generazione dei report finanziari, risparmiando tempo e riducendo la possibilità di errori umani.
  • Ridurre i rischi operativi.

L’utilizzo dell’intelligenza artificiale consente di creare report finanziari interattivi e facili da utilizzare, che possono essere visualizzati su dispositivi mobili e condivisi con dipendenti e dirigenti dell’azienda.                                       

Tra le funzionalità di intelligenza artificiale di Dynamics 365 si possono segnalare:

AI for Customer Service che offre metriche di prestazioni critiche, dati operativi e tendenze emergenti dell’azienda. Dashboard integrati, grafici interattivi e filtri di elementi che permettono di valutare rapidamente gli indicatori di prestazioni chiave (KPI) e i livelli di soddisfazione del cliente per rispondere in modo adeguato.

AI for Sales. Questa integrazione consente agli addetti alla vendita di identificare i colleghi che possono presentare nuovi clienti, favorendone l’acquisizione attraverso discorsi basati su argomenti individuati grazie all’analisi delle interazioni già avvenute.

AI for Market Insights. Questo strumento permette di comprendere e interpretare ciò che i clienti dicono, fanno e pensano in merito al loro marchio e ai loro prodotti. In questo modo è possibile intercettare i bisogni degli utenti e focalizzarsi sulle parole chiave che rispondono alle loro esigenze.


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