Nel mondo dell’innovazione tecnologica, uno dei termini più ricorrenti è “Machine Learning” (ML), spesso affiancato all’intelligenza artificiale. Ma cosa significa davvero, e perché dovrebbe interessare un Commercialista?
Cos’è il Machine Learning
Il machine learning è una branca dell’intelligenza artificiale che consente ai computer di apprendere dai dati, riconoscere pattern (modelli ricorrenti) e prendere decisioni senza essere programmati in modo esplicito per ogni situazione.
Cosa sono i Pattern?
Un pattern, nel contesto del machine learning, è una regolarità nei dati. In pratica, è un comportamento o una combinazione di elementi che si ripete frequentemente. Il machine learning si basa proprio sul riconoscimento di questi pattern per “capire” cosa succede nei dati.
Esempi pratici di pattern:
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Se un cliente tende a pagare sempre in ritardo quando supera un certo livello di fatturato mensile, questo è un pattern.
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Se nelle aziende che aumentano gli investimenti in immobilizzazioni segue quasi sempre un calo di liquidità, anche questo è un pattern.
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Se un’azienda con un certo livello di indebitamento e calo del margine operativo ha una maggiore probabilità di default, questo è un pattern che un algoritmo può riconoscere e segnalare.
Come Funziona il Machine Learning (in parole semplici)
Immagina di voler insegnare a un software a riconoscere le fatture sospette. Invece di scrivere regole rigide (tipo: “se l’importo è troppo alto, segnala”), gli fornisci migliaia di fatture reali già classificate come regolari o sospette. Il sistema analizza questi dati, riconosce i pattern ricorrenti e impara da solo a distinguere i due tipi. Una volta “allenato”, può esaminare nuove fatture e segnalare quelle che sembrano deviare dai pattern normali.
Esempi Pratici per lo Studio Commercialista
1. Prevenzione di errori e anomalie nei bilanci
Un modello ML può essere addestrato sui bilanci storici dei clienti per riconoscere pattern che indicano errori o anomalie, come variazioni improvvise nei costi che non seguono l’andamento storico.
2. Previsione di cash flow
Analizzando i dati contabili passati, l’algoritmo riconosce pattern stagionali o comportamentali (es. incassi che calano sempre a dicembre) e riesce a prevedere il flusso di cassa futuro.
3. Analisi del rischio clienti
Il ML può riconoscere pattern di rischio: ad esempio, clienti che iniziano a pagare in ritardo, riducono i volumi d’acquisto e non rispondono alle comunicazioni, spesso finiscono per diventare insolventi. Il sistema segnala questi segnali d’allarme in tempo.
4. Automazione nella classificazione contabile
Il machine learning può riconoscere pattern nel linguaggio delle descrizioni di pagamento e associare automaticamente le operazioni alla corretta voce contabile, velocizzando la registrazione.
Perché il Commercialista deve interessarsene ora
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I clienti vogliono soluzioni smart, non solo adempimenti.
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Il tempo risparmiato con l’automazione può essere dedicato alla consulenza.
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Il machine learning permette di offrire nuovi servizi, come l’analisi predittiva e il monitoraggio proattivo della salute aziendale.
Se l’AI fornisce la risposta più probabile, come fa a dare risposte matematicamente certe?
Bella domanda, e tocca proprio un punto chiave: l’intelligenza artificiale – in particolare il machine learning – non nasce per dare risposte matematicamente certe, ma per fare previsioni o analisi basate sulla probabilità e sui pattern appresi dai dati.
Ti spiego meglio.
AI = Risposta Probabile, non Certa
Quando diciamo che l’AI fornisce la “risposta più probabile”, intendiamo che sceglie l’opzione che ha più probabilità di essere corretta, secondo i dati su cui è stata addestrata. Non è una dimostrazione matematica come in algebra o un calcolo deterministico, ma un sistema statistico che “impara” dai casi passati e generalizza.
Per esempio:
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Se un algoritmo di ML prevede che un cliente ha l’80% di probabilità di diventare insolvente, non significa che sicuramente lo sarà. Ma segnala un alto rischio, basato su pattern osservati in migliaia di casi simili.
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Se riconosce una scrittura come “spese di rappresentanza”, lo fa perché descrizione, importo e contesto corrispondono a molti casi simili già visti.
Quando serve la certezza matematica?
In ambiti dove è richiesta precisione assoluta (tipo calcoli fiscali, liquidazione IVA, gestione contabile), l’AI può supportare, controllare, o automatizzare parti del processo, ma il risultato finale deve comunque seguire regole contabili e fiscali certe. Per questo l’AI viene spesso affiancata da sistemi a regole (rule-based), che assicurano il rispetto della normativa.
Quindi a cosa serve davvero l’AI al Commercialista?
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A trovare errori o anomalie nei dati che sfuggono all’occhio umano.
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A fare previsioni ragionate su scenari futuri (cassa, rischio, andamenti).
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A velocizzare e rendere più intelligenti i processi ripetitivi.
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A offrire consulenza proattiva grazie all’analisi predittiva.
In sintesi: l’AI non sostituisce il ragionamento certo, ma potenzia l’intuito del professionista, basandosi sui dati.
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