Machine learning e professione contabile: tra tecnologia e necessità di aggregazione

Ormai l’Intelligenza Artificiale è una tecnologia già ben inserita negli aspetti della nostra vita quotidiana. Un ambito specifico e forse meno noto dell’Intelligenza Artificiale è rappresentato dal machine learning.

Questo settore, fondamentale per lo sviluppo di sistemi capaci di apprendere e migliorare autonomamente, impiega algoritmi e tecniche avanzate per elaborare e interpretare grandi volumi di dati, consentendo alle macchine di adattarsi e prendere decisioni basate sull’esperienza. È un processo che assomiglia al modo in cui un bambino impara dalle esperienze, adattandosi e migliorando le proprie capacità con il tempo.

Esso trova applicazione in un’ampia gamma di settori, nella guida autonoma delle auto o nella ricerca di cure contro il cancro ma anche in interfacce che utilizziamo quotidianamente, come nel sistema che gestisce la sezione spam delle nostre caselle mail o nel riconoscimento vocale, integrato in assistenti virtuali come Siri, Google Assistant e Alexa.

Quindi, questa tecnologia è ben integrata nella vita quotidiana, e usiamo la parola “integrata” non a caso. Infatti, se venisse lasciata a sé stessa non sarebbe in grado di sviluppare modelli utili in maniera autonoma, ma è grazie alla collaborazione uomo-macchina che si possono ottenere risultati interessanti.

Anche nello studio del commercialista, il machine learning può essere sfruttato in vari modi, in particolare per ottimizzare i processi, migliorare l’accuratezza delle analisi e offrire servizi innovativi ai clienti. Ad esempio:

• è alla base dell’automazione nella registrazione delle fatture e la riconciliazione bancaria, automazione che già diversi studi in Italia hanno cominciato a sfruttare;
• può consentire la personalizzazione dei servizi ai clienti basandosi sull’analisi dei dati raccolti. Ad esempio, utilizzando i dati storici di flussi di cassa, bilanci e transazioni bancarie dei clienti, lo studio potrebbe offrire servizi proattivi di alert per segnalare tempestivamente eventuali segnali di deterioramento della salute finanziaria, come diminuzioni significative nel capitale circolante o aumenti nel livello di debito;
• utilizzando il machine learning per analizzare dettagliatamente le dichiarazioni fiscali passate, le spese deducibili, gli investimenti e altre variabili dei clienti, il sistema può identificare pattern e opportunità per massimizzare le deduzioni fiscali e suggerire strategie di investimento o di spesa che minimizzino il carico fiscale futuro. Ad esempio, Continua a leggere qui