Chiusura contabile veloce: SAP S/4HANA e Ocra Group semplificano il closing di fine mese

La chiusura contabile di fine mese (o di fine anno) è spesso un processo stressante e dispendioso in termini di tempo. Molte aziende si trovano a raccogliere dati da più fonti, riconciliare differenze tra contabilità generale e moduli gestionali, e affrontare attività manuali ripetitive prima di poter tirare le somme del periodo. Con SAP S/4HANA, questo processo di closing diventa molto più snello e veloce, grazie all’automazione e all’integrazione nativa dei dati finanziari.

Un unico sistema, meno riconciliazioni

Uno dei motivi principali dei ritardi nel closing tradizionale è la necessità di allineare diverse contabilità (contabilità generale, contabilità clienti, fornitori, magazzino, etc.). In SAP S/4HANA, grazie al Universal Journal, tutte le transazioni confluiscono in un unico libro mastro esteso, che abbraccia sia gli aspetti finanziari sia quelli gestionali. Questo significa che al momento del closing non occorre più riconciliare manualmente i sub-ledger con la contabilità generale: i dati sono già coerenti e aggiornati in tempo reale.

Ad esempio, il valore di magazzino e i conti patrimoniali corrispondenti sono automaticamente

allineati, eliminando le differenze che in passato richiedevano aggiustamenti dell’ultimo minuto.

Inoltre, la disponibilità immediata dei dati consente di effettuare pre-chiusure o soft close durante il mese. Il CFO e i controller possono simulare l’andamento economico-finanziario anche a metà periodo, identificando eventuali anomalie quando sono ancora in tempo per intervenire, anziché scoprirle solo a fine mese.

Automazione delle attività ripetitive

SAP S/4HANA mette a disposizione strumenti per automatizzare molte attività tipiche del closing:

• Ratei e risconti: il sistema può calcolare automaticamente i ratei attivi/passivi e i risconti, registrando le quote di competenza senza intervento manuale.

• Conversioni valutarie e consolidamento: per aziende internazionali, S/4HANA esegue conversioni a tassi centralizzati e prepara i dati per il bilancio consolidato in tempi rapidi, riducendo al minimo le rielaborazioni manuali.

• Financial Closing Cockpit: questo strumento permette di orchestrare tutte le operazioni di chiusura tramite una checklist centralizzata. Compiti come la chiusura dei moduli logistici, la verifica di transazioni incomplete, la generazione di report finali e le comunicazioni ai responsabili possono essere monitorati in un unico pannello, con notifiche automatiche su eventuali ritardi o errori.

Grazie a queste automazioni, il team amministrativo può concentrarsi sull’analisi dei risultati invece che su attività meccaniche. Molte aziende che hanno implementato SAP S/4HANA riportano una drastica riduzione dei tempi di chiusura: ciò che prima richiedeva settimane ora può essere completato in pochi giorni, se non addirittura in tempo reale per alcune attività.

Analisi predittiva con SAP: anticipare i trend con machine learning

Le aziende di successo non si limitano a leggere i dati del passato, ma cercano di anticipare i trend futuri per prendere decisioni proattive. L’analytics predittiva mira proprio a prevedere cosa potrebbe accadere – nelle vendite, nella domanda di mercato, nei costi, nei guasti di produzione – utilizzando modelli statistici e di machine learning sui dati storici. SAP integra potenti funzionalità di analisi predittiva nelle sue soluzioni, rendendo queste tecnologie avanzate accessibili ai decision-maker aziendali senza bisogno di essere data scientist.

SAP Analytics Cloud e Smart Predict

Uno degli strumenti di punta per l’analytics predittiva in casa SAP è SAP Analytics Cloud (SAC), che include una componente chiamata Smart Predict. Questo modulo consente di creare in modo guidato modelli predittivi (come previsioni di valori numerici, classificazioni o segmentazioni) direttamente sui dati aziendali. Ad esempio, un responsabile vendite può, tramite pochi click in SAC, generare un modello che prevede le vendite del prossimo trimestre per prodotto e area geografica, basato sui pattern storici e tenendo conto di variabili come stagionalità o andamento economico. Il sistema di machine learning valuterà automaticamente diversi algoritmi (regressione, alberi decisionali, reti neurali, ecc.) e restituirà il modello migliore, spiegando anche quali fattori influenzano maggiormente la previsione (feature importance).

Questi risultati vengono poi incorporati nelle dashboard di SAC: il manager vedrà non solo il consuntivo e il budget, ma anche la forecast generata dall’AI, con indicazioni di confidenza (intervallo di probabilità). Ciò permette di individuare in anticipo possibili scostamenti rispetto agli obiettivi e di attuare correttivi. Ad esempio, se la previsione indica un calo di domanda su una certa linea di prodotti, si potrà agire per tempo aumentando le iniziative di marketing o ridefinendo l’assortimento.

Machine learning integrato nei processi SAP

Le capacità predittive non risiedono solo nei tool di BI, ma sono sempre più integrate nei processi operativi di SAP S/4HANA e della SAP Business Technology Platform. Qualche esempio:

• In ambito finance, S/4HANA offre funzioni di predictive accounting che stimano ricavi e costi futuri di periodi non ancora chiusi, basandosi su ordini in corso e trend attuali, così il CFO può avere un’idea del risultato a fine mese prima che tutte le fatture siano registrate.

• Nel supply chain, SAP IBP (Integrated Business Planning) utilizza algoritmi di forecasting avanzati per prevedere la domanda di prodotti, aiutando la pianificazione della produzione e degli approvvigionamenti con scenari “what-if”.

• Per la manutenzione industriale, SAP propone soluzioni di predictive maintenance (anche tramite SAP Predictive Asset Insights su SAP BTP) che analizzano i dati IoT dei macchinari per anticipare guasti o cali di performance: il sistema segnala con anticipo quando un componente darà problemi, così da sostituirlo durante una manutenzione programmata invece di subire un fermo improvviso.

Questi esempi mostrano come il machine learning stia diventando parte integrante delle applicazioni enterprise SAP, migliorando l’efficienza e riducendo i rischi in vari settori aziendali.

Decisioni più rapide e informate

Mettere SAP Analytics al servizio della finanza aziendale significa dotare CFO e controller di un potente motore per l’analisi decisionale. I benefici sono tangibili: meno tempo speso a raccogliere ed elaborare dati, più tempo dedicato a interpretare le informazioni e a definire strategie. In un contesto di mercato volatile, poter disporre di dati affidabili in tempo reale consente di reagire prontamente a trend negativi o opportunità improvvise (come un calo della domanda in una linea di prodotti o, al contrario, una crescita inattesa delle vendite in una certa area). In conclusione, l’analisi predittiva supportata da SAP rappresenta un vantaggio competitivo per le aziende orientate al dato. Se la tua funzione Finance necessita di strumenti più avanzati per il controllo di gestione e la pianificazione, Ocra Group può supportarti nell’implementazione di soluzioni SAP.

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