Budgeting and forecasting AI-Driven

Projlink.net organizza il workshop “Budgeting and Forecasting AI-Driven”, rivolto a CFO, Finance Director, Head of Controlling e responsabili FP&A, dedicato a come l’AI sta modificando concretamente il ciclo di pianificazione: dalla raccolta dei dati alla costruzione del forecast, dall’identificazione anticipata degli scostamenti alla simulazione degli scenari e al supporto alle decisioni.

L’obiettivo non è semplicemente automatizzare attività già esistenti, ma capire dove l’AI può migliorare qualità, velocità e capacità prospettica del processo, mantenendo sotto controllo:

• dati, driver e assunzioni;
• processo, responsabilità e ownership;
• qualità, spiegabilità e difendibilità delle previsioni;
• integrazione tra forecast quantitativo e giudizio manageriale.

In molte aziende il ciclo di budget e forecast continua a mostrare gli stessi limiti:

• tempi lunghi nella raccolta, riconciliazione e consolidamento dei dati;
• forecast costruiti prevalentemente come aggiornamento del budget, poco sensibili ai driver reali;
• difficoltà nell’individuare tempestivamente cambiamenti, anomalie e segnali di deterioramento;
• scenari limitati, costruiti manualmente e difficili da aggiornare;
• scarso utilizzo di dati esterni e indicatori forward-looking;
• troppo tempo dedicato alla produzione del forecast e troppo poco alla valutazione delle alternative e delle decisioni.

Focus dell’evento

1. Data Integration & Driver-Based Planning

• Integrare dati provenienti da ERP, CRM, HR, vendite, operations e altre fonti aziendali.
• Identificare i driver economici e operativi che spiegano ricavi, costi, margini, working capital e cash flow.
• Passare da un forecast basato prevalentemente sullo storico a modelli più sensibili alle variabili che realmente muovono il business.
• Capire quando l’AI può individuare relazioni utili e quando rischia semplicemente di replicare correlazioni già note.

2. Forecast Intelligence

• Utilizzare modelli quantitativi e AI per generare baseline, rolling forecast e scenari alternativi.
• Confrontare forecast statistico, forecast AI-assistito e valutazione del management.
• Applicazioni su ricavi, volumi, costi operativi, working capital, CAPEX e cash flow.
• Valutare qualità, stabilità e accuratezza delle previsioni nel tempo.

3. Variance Detection & Early Signals

• Individuare anomalie, scostamenti e cambiamenti di trend prima che emergano pienamente nella chiusura mensile.
• Distinguere eventi episodici da cambiamenti strutturali.
• Utilizzare segnali anticipatori per aggiornare tempestivamente forecast e assunzioni.
• Portare FP&A da una logica prevalentemente reattiva a una logica più anticipatoria.

4. Scenario Modeling & Decision Support

• Costruire rapidamente scenari alternativi modificando prezzi, volumi, mix, FX, energia, costo del lavoro, investimenti e altre variabili.
• Valutare contemporaneamente impatti su P&L, cash flow, margini e KPI.
• Analizzare sensitività, trade-off e combinazioni di decisioni.
• Utilizzare l’AI per aumentare il numero e la velocità delle simulazioni senza perdere trasparenza sulle assunzioni.

5. External Signals & Forward-Looking Planning

• Integrare nel processo di forecasting segnali esterni su domanda, inflazione, energia, tassi, cambio, mercato del lavoro e dinamiche settoriali.
• Collegare dati interni e informazioni esterne per costruire una visione maggiormente forward-looking.
• Capire quali indicatori anticipano realmente l’andamento aziendale e quali aggiungono solo rumore.
• Utilizzare gli external signals per aggiornare driver e scenari prima che gli effetti siano pienamente visibili nei consuntivi.

6. AI Agents, Workflow & Automation

• Utilizzare agenti a supporto della raccolta degli input, delle verifiche di coerenza e delle riconciliazioni tra sistemi e versioni.
• Automatizzare la preparazione di scenari, forecast package, commentary e materiali per business review.
• Utilizzare la Generative AI per interrogare dati e forecast, spiegare variazioni e sintetizzare le principali evidenze.
• Definire cosa può essere automatizzato e cosa deve rimanere sotto validazione FP&A.

7. Governance, Explainability & Control

• Definire ownership di dati, driver, assunzioni, modelli e versioni del forecast.
• Documentare logiche, fonti e modifiche introdotte nel processo.
• Rendere comprensibili differenze tra forecast umano, AI-assistito e output quantitativo.
• Garantire che CFO, CEO e board possano comprendere assunzioni, sensibilità, rischi e margini di errore.

8. Roadmap pragmatica

• Identificare i processi e le aree di forecast più adatte da cui iniziare.
• Valutare prerequisiti minimi in termini di dati, driver, modello gestionale e stabilità del processo.
• Misurare benefici, complessità, rischio e dipendenze organizzative dei diversi casi d’uso.
• Evitare la creazione di un processo AI parallelo al budgeting ufficiale.
• Definire progressivamente cosa automatizzare, cosa aumentare con l’AI e cosa mantenere sotto piena responsabilità manageriale.

A Chi è Rivolto:

• Chief Financial Officers (CFO) e Direttori Finanziari: professionisti responsabili della strategia finanziaria e della supervisione del controllo di gestione
• Controller e Responsabili del Controllo di Gestione: figure chiave nella pianificazione, monitoraggio ed analisi delle performance gestionali e finanziarie
• Analisti Finanziari e Business Analyst: esperti nell’interpretazione dei dati finanziari per supportare le decisioni strategiche
• Responsabili del Reporting e della Compliance: professionisti che garantiscono l’accuratezza e la conformità delle informazioni finanziarie divulgate.
• Consulenti Finanziari e Strategici: specialisti che supportano le aziende nell’ottimizzazione dei processi finanziari e strategici
• Imprenditori e Manager: leader aziendali interessati a comprendere come il controllo finanziario strategico, possa influenzare la crescita e la sostenibilità di lungo periodo delle proprie organizzazioni

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