Una previsione finanziaria, o forecast può essere aggiornato all’ultima settimana e incorporare, nello stesso momento, scadenze di incasso obsolete, costi industriali provvisori e investimenti ancora da approvare. Il risultato è recente da un punto di vista formale, ma la sua affidabilità dipende da informazioni che hanno stati e tempi di aggiornamento diversi.
Per il CFO, questa distinzione incide sulla possibilità di decidere quanto investire, quali impegni assumere e quando ricorrere al credito. Non serve ricordare che, anche nel controllo dei flussi finanziari, dati imprecisi conducono a decisioni non ottimali.
Un problema di primo piano per la governance finanziaria, che definisce responsabilità, regole e controlli attraverso cui l’azienda produce, valida e utilizza le informazioni economiche, patrimoniali e finanziarie. E che può essere risolto adottando strumenti informativi adeguati.
In Regesta affrontiamo questo tema attraverso il modello di Agile Finance: una funzione che mantiene il presidio amministrativo e dedica più capacità all’interpretazione dei risultati e alla valutazione delle alternative. ERP, data integration, analytics e AI nel finance sostengono questo passaggio quando operano all’interno di processi governati.
A partire da una domanda realistica: quali informazioni giustificano la decisione che stiamo per prendere?
Per trasformare questo modello in un sistema replicabile, abbiamo creato CFO View, la soluzione Regesta sviluppata da Regesta LAB su tecnologia SAP per la pianificazione economico-finanziaria e il bilancio consolidato. Il suo contributo alla governance riguarda il collegamento tra questi processi, le informazioni utilizzate e il controllo delle elaborazioni.
Quali informazioni servono al CFO per governare le decisioni
Per governare le decisioni, il CFO ha bisogno di una lettura integrata delle performance e della posizione finanziaria dell’impresa, che colleghi risultati, previsioni, rischi e fabbisogni di capitale. Questa visione comprende redditività, liquidità, capitale circolante, investimenti e indebitamento, con la possibilità di approfondire le cause degli scostamenti.
Pensiamo, per esempio, a una business unit che aumenta il fatturato e registra contemporaneamente un peggioramento della cassa. Il dato commerciale può essere positivo, mentre le dilazioni concesse ai clienti e l’aumento delle scorte assorbono risorse. Per valutare la situazione occorre mettere in relazione margini, crediti, condizioni di pagamento e magazzino. Altrimenti si rischia di interpretare la crescita dei ricavi come una maggiore capacità di finanziare lo sviluppo.
La qualità di questa visione dipende anche dalla distinzione tra consuntivi e previsioni. Un saldo contabile, un ordine acquisito e una trattativa commerciale hanno livelli di certezza differenti. Riunirli nella stessa analisi richiede regole definite: perimetro societario, periodo, valuta, versione del piano e ipotesi utilizzate. Il CFO deve poter riconoscere ciò che è già avvenuto e ciò che il modello assume avverrà.
Qualità del dato e controllo di gestione: dove nasce il rischio
La frammentazione dei sistemi diventa un problema finanziario quando produce interpretazioni incompatibili dello stesso fenomeno. Un cliente può avere codici diversi nel CRM e nell’ERP; una società del gruppo può classificare un costo in modo differente dalle altre; la tesoreria può lavorare su scadenze aggiornate rispetto a quelle presenti nel reporting.
In queste condizioni, le riconciliazioni manuali assorbono tempo e introducono passaggi difficili da ricostruire. Il rischio riguarda anche il controllo di gestione: un margine apparentemente insufficiente può dipendere da un’allocazione errata, mentre una performance positiva può nascondere costi registrati in ritardo.
Un dato finanziario affidabile deve essere corretto, completo, tempestivo e coerente con la decisione da supportare. La correttezza dell’importo, infatti, perde utilità se manca il centro di costo necessario per attribuirlo o se la registrazione arriva dopo la chiusura del forecast.
La governance assegna quindi una responsabilità definita alle informazioni e stabilisce chi corregge le anomalie. Per esempio, il Finance definisce le regole di imputazione economica, mentre acquisti e funzioni operative presidiano le informazioni generate dai rispettivi processi. Il controllo avviene anche all’origine: un’anagrafica incompleta dovrebbe essere intercettata prima di propagarsi nei report e nei modelli previsionali.
Digitalizzazione del Finance: che cosa indicano i benchmark 2026
Il rapporto KPMG Global AI in Finance 2026¹ si basa su 1.013 responsabili Finance di 20 Paesi e 13 settori, intervistati a marzo 2026, in organizzazioni con ricavi annui di almeno 250 milioni di dollari. I risultati descrivono dunque un campione di imprese strutturate presenti sul mercato globale, che possono aiutarci a inquadrare meglio lo scenario verso cui si muove la digitalizzazione della gestione finanziaria.
| Indicatore | Risultato | Come interpretarlo |
|---|---|---|
| AI in linea con le aspettative di ROI o superiore | 71% | Valutazione dichiarata dagli intervistati |
| AI superiore alle aspettative | 23% | Sottoinsieme del precedente 71% |
| Miglioramento dell’accuratezza del forecasting | 64% | Quota di organizzazioni che segnala un miglioramento, non aumento percentuale dell’accuratezza |
| Qualità, integrazione e interoperabilità dei dati come maggiore opportunità | 36% | Indicazione sulle priorità per ottenere più valore dall’AI |
Questi dati misurano esperienze e percezioni aziendali: il divario tra aspettative soddisfatte e superate suggerisce di valutare ogni progetto attraverso risultati misurabili, anziché usare la diffusione dell’AI come prova della sua efficacia.
Un’indagine Gartner su 204 responsabili Finance², condotta a marzo 2026 e pubblicata il 20 luglio, rileva inoltre che il 45% orienta gli investimenti AI prevalentemente alla produttività, mentre il 20% privilegia la qualità delle decisioni. Per la governance finanziaria, il dato propone un tema interessante: distinguere il risparmio di tempo dal miglioramento delle scelte su capitale, rischio e sviluppo.
ERP, data integration e analytics: ruoli differenti, regole comuni
L’ERP registra le transazioni e collega gli eventi operativi ai loro effetti contabili. Un acquisto, una consegna o un investimento alimentano così le informazioni utilizzate dal Finance. La solidità di questa base dipende dalla configurazione dei processi, dalle anagrafiche e dai controlli sulle registrazioni.
La data integration estende il perimetro a informazioni provenienti da tesoreria, CRM, sistemi produttivi e applicazioni delle società del gruppo. Integrare significa anche rendere confrontabili codici, gerarchie e periodi, verificando che il trasferimento non perda documenti o duplichi importi. Ogni flusso dovrebbe rendere visibili esito del caricamento, anomalie e ultimo aggiornamento.
Analytics e pianificazione utilizzano questa base per analizzare scostamenti e costruire scenari; l’utilità operativa dipende poi dalla progettazione del modello aziendale e dalla qualità degli input.
Questa architettura può comprendere piattaforme e fonti differenti. La coerenza deriva da definizioni condivise e tracciabilità: il margine discusso dal CFO deve poter essere ricondotto ai ricavi, ai costi e alle regole che lo hanno generato.
Forecasting e pianificazione: collegare risultato economico e cassa
La pianificazione finanziaria diventa verificabile quando esplicita i driver, cioè le variabili che determinano i risultati. Volumi, prezzi, fabbisogni produttivi, costi del personale, investimenti e tempi di pagamento devono produrre effetti coerenti su conto economico, stato patrimoniale e rendiconto finanziario.
Un aumento delle vendite, per esempio, può richiedere più acquisti e maggiori scorte prima di generare gli incassi. Il piano deve rendere visibile questa sequenza temporale, perché il finanziamento della crescita dipende anche dall’intervallo tra uscite ed entrate.
Chiariamo con un esempio: un’azienda con 36,5 milioni di euro di vendite annue a credito, distribuite uniformemente, incassa in media 100.000 euro al giorno. Un allungamento di dieci giorni dei tempi medi di incasso implica circa un milione di euro aggiuntivo immobilizzato nei crediti commerciali, a parità delle altre condizioni. Il calcolo semplificato esclude IVA e stagionalità; chiarisce però perché una modifica delle condizioni commerciali debba entrare nella valutazione finanziaria.
Il rolling forecast aggiorna periodicamente la previsione mantenendo un orizzonte futuro definito. La sua frequenza deve essere compatibile con i tempi di aggiornamento delle fonti. Ogni revisione dovrebbe conservare ipotesi, versione precedente e motivazioni delle modifiche: diventa così possibile capire se lo scostamento deriva dal mercato, dai dati disponibili o da una scelta del management.
AI Finance: applicazioni e limiti dell’AI nella gestione finanziaria
L’AI nel finance comprende applicazioni diverse, che richiedono criteri di controllo specifici. I modelli predittivi possono stimare incassi, domanda o costi; i sistemi di rilevazione delle anomalie individuano movimenti inconsueti; l’AI generativa assiste nella consultazione delle informazioni e nella preparazione dei commenti ai risultati.
Per il forecasting, la verifica riguarda la capacità del modello di funzionare su dati non utilizzati nell’addestramento. Un modello di previsione degli incassi va confrontato con un riferimento semplice, per esempio le scadenze contrattuali corrette sulla base dei ritardi storici. Occorre inoltre separare temporalmente i dati di addestramento da quelli di valutazione, evitando di utilizzare informazioni che al momento della previsione non erano disponibili.
Gli indicatori di errore vanno scelti in funzione della grandezza osservata. Sui flussi netti di cassa, che possono avvicinarsi a zero o cambiare segno, alcune misure percentuali diventano poco informative. Sono utili anche l’errore assoluto in euro e la verifica di una tendenza sistematica a sovrastimare gli incassi. Un errore contenuto in media può comunque nascondere un rischio significativo proprio nel mese di maggiore fabbisogno.
L’AI generativa introduce un controllo differente. Una spiegazione dello scostamento è utile quando richiama dati verificabili; la fluidità del testo non prova la correttezza della causa indicata. Calcoli e aggregazioni devono essere affidati a strumenti verificabili, mentre l’assistente può rendere più accessibile l’analisi. Le correlazioni possono suggerire un approfondimento, ma l’attribuzione causale richiede una verifica del processo aziendale.
Compliance e audit trail: rendere ricostruibili numeri e decisioni
La compliance finanziaria richiede che informazioni e operazioni siano coerenti con gli obblighi applicabili all’impresa e con le procedure interne. Il perimetro dipende da struttura societaria, mercati, settore e attività svolte; la piattaforma deve essere configurata su questa realtà. La segregazione dei compiti separa attività incompatibili. Chi modifica le coordinate bancarie di un fornitore, per esempio, dovrebbe essere distinto da chi autorizza il pagamento, oppure soggetto a controlli compensativi formalizzati. La digitalizzazione rende eseguibili queste regole attraverso ruoli, autorizzazioni e workflow.
L’audit trail ricostruisce chi ha eseguito un’operazione, quando e su quali informazioni. Nel consolidamento riguarda anche rettifiche, conversioni valutarie ed eliminazioni infragruppo. Nella pianificazione comprende versioni, ipotesi e approvazioni. Il data lineage aggiunge la provenienza del dato e le trasformazioni subite fino all’indicatore finale.
Quando interviene l’AI, la ricostruzione deve includere modello utilizzato, input, output e validazione umana. Un riferimento metodologico è il NIST AI Risk Management Framework 1.0³, che organizza la gestione dei rischi nelle funzioni Govern, Map, Measure e Manage. Specifichiamo però che si tratta di framework volontario, che offre un impianto di buone pratiche senza sostituire la verifica degli obblighi normativi.
Anche gli assistenti devono rispettare le autorizzazioni sui dati. Un utente abilitato a leggere soltanto una business unit dovrebbe ottenere risposte basate sul medesimo perimetro, comprese eventuali interrogazioni in linguaggio naturale. Le azioni che modificano registrazioni o dispongono pagamenti richiedono controlli proporzionati al loro impatto e responsabilità chiaramente assegnate.
Come CFO View collega pianificazione, consolidamento e controllo
La nostra soluzione CFO View collega due componenti: Planning, per la pianificazione economico-finanziaria, e Consolidation, per la redazione del bilancio consolidato.
- Planning integra i contributi di vendite, produzione, acquisti e investimenti nei budget economici, patrimoniali e finanziari. Le simulazioni what-if consentono di valutare gli effetti di variazioni nei prezzi o nei volumi.
- Consolidation supporta operazioni come eliminazioni intercompany e conversioni multivaluta, con consolidato gestionale e civilistico e tracciamento delle operazioni.
Queste componenti confluiscono nella Financial Boardroom. L’obiettivo è mettere a disposizione della direzione una lettura coordinata dei risultati e delle alternative, collegando il piano industriale alle sue conseguenze finanziarie.
Il rapporto con la governance emerge, per esempio, quando il management valuta una variazione dei volumi: il processo di pianificazione deve collegare il nuovo scenario alle ipotesi dei dipartimenti coinvolti e ai suoi effetti economico-finanziari. Nel consolidamento, invece, occorre ricostruire le operazioni che portano dai dati delle singole società al risultato del gruppo. Sono due esigenze differenti, che richiedono regole aziendali esplicite e una configurazione coerente della soluzione.
Il contributo di Reggy all’analisi finanziaria
Nell’ambito delle nostre soluzioni AI, Reggy Cash Assistant si propone come un assistente per l’analisi dei dati finanziari e per le azioni suggerite al CFO, integrato con SAP Analytics Cloud. Il suo impiego nell’analisi finanziaria richiede di progettare collegamenti, fonti accessibili e controlli coerenti con i processi aziendali.
La validazione dei risultati e la distinzione tra proposta e azione autorizzata restano parte del processo. La governance rimane una responsabilità organizzativa anche quando l’accesso alle informazioni diventa conversazionale.
Come misurare l’efficacia della governance finanziaria
Un progetto va valutato rispetto a una baseline definita prima dell’implementazione. Per chiusura e reporting sono utili il tempo necessario a produrre risultati validati, le rettifiche successive e le ore dedicate alle riconciliazioni. Accelerare la chiusura mantenendo un numero elevato di correzioni trasferisce il lavoro alle fasi successive.
Nella pianificazione occorre misurare accuratezza e tempestività del forecast, per orizzonte e grandezza: liquidità, ricavi, margini. Per i controlli contano anche le eccezioni aperte, il tempo di risoluzione e la possibilità di reperire le evidenze. Nel caso dell’AI, la valutazione economica deve includere integrazione, manutenzione e revisione umana, oltre ai costi della tecnologia.
Per il CFO, il valore della governance finanziaria emerge quando è possibile passare da uno scostamento alla verifica delle sue cause e alla valutazione delle alternative. Un investimento può apparire conveniente sul conto economico e richiedere una revisione quando viene confrontato con la cassa disponibile o con le condizioni di finanziamento. In questo processo, CFO View supporta pianificazione e consolidamento; dati controllati e ipotesi ricostruibili danno alla direzione una base efficace per assumere e motivare le decisioni.
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¹ Fonte: kpmg.com
² Fonte: gartner.com
³ Fonte: airc.nist.gov
