La data analytics per il CFO non è più un tema confinato alle dashboard di controllo o ai report di fine trimestre. È diventata un elemento strutturale nella gestione della complessità finanziaria, normativa e tecnologica che attraversa oggi il settore bancario. I sistemi legacy garantiscono stabilità, sì, ma faticano a tenere il passo con la velocità del mercato. Perciò, la funzione finance si trova al centro di una trasformazione profonda: da presidio del controllo a motore di decisioni sempre più rapide, supportate dai dati e potenziate dall’automazione.
Per un CFO, la sfida non è soltanto migliorare il reporting, ma governare un ecosistema fatto di regolamentazione stringente, sicurezza informatica, aspettative degli azionisti e pressione competitiva: tutte queste situazioni devono essere governate insieme e al meglio. Per questi motivi, analytics e l’AI non rappresentano una sperimentazione tecnologica, ma strumenti operativi che incidono direttamente su efficienza, qualità del dato e capacità decisionale.
Indice degli argomenti
Quando la data analytics per il CFO diventa leva strategica
Le strutture finanziarie operano su sistemi costruiti per garantire stabilità e sicurezza nel lungo periodo. “Sono programmi ventennali, persino trentennali, perché ci sono investimenti su questo tipo di strutture che devono garantire solidità, sicurezza, stabilità e un processo di lungo periodo”, spiega Francesco Marsico, CFO di BNP Paribas CIB succursale Italia. Il problema non è l’affidabilità di questi sistemi, ma la loro rigidità. “Ancora oggi posso costruire un sistema legacy, ma devo essere consapevole che già dopodomani diventerà obsoleto, di fatto”, osserva.
In un mondo in cui le esigenze cambiano rapidamente, il CFO deve poter contare su strumenti in grado di integrare i dati dei sistemi esistenti e trasformarli in insight più veloci e più affidabili. Da qui la scelta di affiancare ai motori core strumenti analitici esterni capaci di migliorare la qualità del dato a monte e il reporting a valle. L’obiettivo non è sostituire, ma orchestrare: sfruttare gli output dei sistemi legacy per costruire un layer analitico più agile, orientato al decision-making e all’efficienza operativa.
Competizione, regolamentazione e pressione interna
Bisogna tenere a mente che l’adozione di soluzioni di data analytics per il CFO nasce da una doppia spinta: interna ed esterna. Da un lato, quella interna, la necessità di rispondere a esigenze organizzative sempre più complesse in una struttura composta da molte società e funzioni; dall’altro, quella esterna, il confronto con i competitor che stanno seguendo traiettorie simili.
Il settore bancario, in più, è altamente regolato e le priorità sono chiare: sicurezza della clientela, qualità del dato e solidità informatica non sono “plus”, ma sono imprescindibili. Normative come Basilea III o CRR 3 impongono standard sempre più stringenti. “La necessità di avere strumenti che ti garantiscono, da una parte, un flusso di data quality e, dall’altra, una disponibilità di dati il più velocemente possibile con un grado di accuratezza e di confidenza elevato, è una priorità massima”, sottolinea Marsico.
Il risultato è un equilibrio delicato: innovare senza compromettere né la sicurezza né la compliance.
Automazione sì, ma per risposte migliori non più veloci
Un aspetto interessante riguarda la percezione esterna di questi investimenti. Il cliente finale non vede la trasformazione tecnologica dietro le quinte. “Al cliente non interessa se il nostro percorso ci porta a un’efficienza operativa maggiore. Al cliente interessa il risultato finale”, osserva Marsico. Eppure, l’impatto c’è.
Perché strumenti migliori liberano tempo e risorse, consentendo ai banker di concentrarsi su attività a maggiore valore aggiunto. “Avere strumenti che ti facilitano il processo migliora la qualità del tuo output perché la parte neuronale umana la puoi dedicare per più tempo ad attività che offrono un valore aggiunto”, fa notare Marsico.
Il punto non è anticipare le scadenze attraverso l’automazione, bensì migliorare la qualità delle risposte. Per fare un esempio più concreto, se prima servivano tre giorni per preparare una risposta a una RFP, oggi può bastarne uno. Ma anziché anticipare la risposta, il tempo così ottenuto viene sfruttato per verifiche ulteriori, controlli e affinare la proposta finale. L’efficienza diventa così un moltiplicatore di qualità.
E l’AI? Efficienza industriale, non sostituzione
Quando si parla di Intelligenza Artificiale, Marsico invita a distinguere tra analytics e AI generativa. Gli analytics rappresentano l’evoluzione naturale del processo decisionale; l’AI, invece, interviene come acceleratore dei flussi produttivi. “Gli analytics sono la parte più esteriore di un processo più industriale, che ti serve prima di tutto per il processo decisionale”, spiega. L’AI e i modelli LLM, invece, non cambiano la natura dei processi, ma li rendono più efficienti. “Non ti cambia il processo produttivo, però ti rende possibile che un processo fatto di otto passaggi si riduca a sei e che quei sei siano fatti più velocemente”, evidenzia Marsico.
Gli esempi sono concreti: riconciliazioni bancarie automatizzate, analisi di precedenti contrattuali per strutturare operazioni complesse, riduzione dei tempi di ricerca documentale da settimane a pochi giorni. Tutte situazioni che vengono avvantaggiate, persino potenziate, da un uso intelligente e curato degli strumenti moderni di AI. Una tecnologia che, nella visione di Marsico, non sostituisce il giudizio umano nelle negoziazioni complesse, ma riduce drasticamente il tempo necessario per arrivare preparati al tavolo.
Per un CFO, questo significa poter contare su processi più fluidi, minori errori manuali e maggiore affidabilità complessiva del sistema informativo.
Data analytics per il CFO, tra compliance e cybersecurity
Se la qualità del dato è centrale, la sicurezza lo è ancora di più. “Abbiamo l’incubo del mondo della sicurezza informatica”, ammette Marsico. In un settore dove la minaccia informatica è una delle più severe da gestire, ogni nuovo strumento rappresenta potenzialmente una superficie di rischio.
Per questo la scelta dei partner tecnologici diventa strategica. Non basta la potenza analitica: servono certificazioni, standard qualitativi elevati, capacità di operare all’interno di ambienti regolamentati. “Si lavora con coloro che possono garantirti un set qualitativo tale da poter lavorare in completa sicurezza”, riassume. Nel caso specifico, BNP Paribas si è affidata a The Information Lab, società specializzata nel data analytics con una solida esperienza in caso d’uso delicati.
Il CFO come orchestratore della complessità
Oggigiorno, dunque, la figura del CFO è sempre meno focalizzata esclusivamente sul controllo dei numeri e sempre più impegnata nell’orchestrare sistemi, dati, persone e vincoli regolamentari. Perché efficienza operativa, soddisfazione del cliente, compliance normativa e ritorno per gli azionisti sono elementi di un unico ecosistema. “Il miglioramento della qualità e dell’efficienza interna comporta un circolo virtuoso che porta alla soddisfazione di tutte le sfere”, conclude Marsico.
Ecco perché la data analytics per il CFO non è un progetto tecnologico isolato, ma un abilitatore strategico. Può essere considerata il ponte tra sistemi legacy e innovazione, tra regolamentazione e competitività, tra complessità e decisioni più rapide e informate. Ed è proprio su questo equilibrio che si gioca oggi, nell’era dell’AI, l’evoluzione della funzione finance.
