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Oltre l’onere: Come l’AI trasforma la conformità fiscale in un asset strategico

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Pochi cose nel mondo cambiano così spesso come le norme fiscali e l’attuale spostamento verso i pagamenti in tempo reale ha accelerato ancora di più questo ritmo. La crescita dei sistemi di pagamento in tempo reale, del commercio elettronico globale e di nuovi modelli di business come le abbonamenti digitali significa che ogni transazione è un potenziale evento fiscale che deve essere classificato, calcolato e segnalato con precisione. Allo stesso tempo, i team di conformità sono tenuti a mantenere le aziende sul lato giusto di migliaia di regole locali, statali e nazionali che cambiano costantemente.

Il risultato è una pressione per muoversi più velocemente mentre si naviga nella complessità giurisdizionale e nelle nuove direttive digitali come la fatturazione elettronica obbligatoria. La Tax Foundation ha scoperto che 7,1 miliardi di ore sono necessarie per conformarsi alle norme fiscali, il che equivale a 388,1 miliardi di dollari all’anno in produttività persa. I team di contabilità e finanza, in particolare quelli che operano su piattaforme globali basate su ERP, affrontano due problemi persistenti: i risultati fiscali dipendono da attributi di prodotto precisi, e quegli attributi sono raramente archiviati in un unico luogo. Gli attributi sono sparsi tra piattaforme di catena di approvvigionamento, ERP e commercio, costringendo i team a ore di mappatura manuale dei campi ogni volta che una regola cambia. Quel livello di lavoro ripetitivo semplicemente non si scala.

Molti team stanno ancora lavorando all’interno di sistemi legacy che non sono stati progettati per il volume di transazioni moderne. Mentre le regole evolvono, quei sistemi introducono errori, rallentano la segnalazione e allontanano i team di conformità da analisi e lavori di rischio di valore più alto.

Automatizzare e collaborare con gli ERP

Mentre il commercio globale si espande, il lavoro di conformità è diventato più complesso a causa della crescente frammentazione dei dati all’interno degli ecosistemi ERP incorporati. I team di contabilità e finanza spendono quantità straordinarie di tempo mappando manualmente i dati tra questi sistemi per riconciliare i campi, correggere le incoerenze e assicurarsi che i dati dei prodotti siano formattati correttamente per la classificazione fiscale. Anche una semplice discordanza tra una descrizione di prodotto su una piattaforma di commercio elettronico e il formato di codice fiscale richiesto in un’altra può rallentare il processo di segnalazione. Questi flussi di lavoro manuali sono tediosi, consumano molto tempo e sono quasi impossibili da scalare per le aziende che gestiscono migliaia di SKU attraverso i confini. Le sfide di scalabilità si intensificano solo mentre le organizzazioni allargano le loro categorie di prodotti o si espandono in nuovi mercati con regole uniche.

L’AI sta ora intervenendo per colmare quella lacuna per i team di finanza. Leggendo e analizzando le norme fiscali e i codici di prodotto vari, l’AI può assegnare il codice fiscale appropriato e allegare un punteggio di confidenza a ogni risultato. Ciò sostituisce ore di revisione manuale degli SKU con classificazioni coerenti e punteggi di confidenza chiari. In effetti, l’automazione del flusso di lavoro ha dimostrato di ridurre i compiti ripetitivi del 60% al 95%, portando a risparmi di tempo fino al 77% sulle attività di routine. Ciò crea più tempo per i team di conformità per risolvere le discordanze prima che si trasformino in problemi di segnalazione più grandi e riduce l’onere del monitoraggio continuo.

Nonostante l’efficienza e la velocità delle nuove capacità AI, una certa revisione manuale rimane importante. Il punteggio di confidenza aiuta i team a priorizzare quali risultati richiedono la supervisione, riducendo la revisione amministrativa a basso valore. Secondo un sondaggio di KPMG, il 92% delle aziende statunitensi riferisce che le iniziative AI delle funzioni di finanza stanno soddisfacendo o superando le loro aspettative di ROI, dimostrando che l’automazione con un tocco di supervisione umana può ridurre la ripetitività e diminuire gli errori.

Ridurre gli errori e migliorare l’efficienza

I sistemi fiscali legacy mettono i team finanziari attraverso una serie di compiti tediosi che rallentano la produttività e possono risultare in penalità che vanno dalle multe alla revoca delle licenze commerciali quando eseguiti in modo errato. La Tax Foundation stima che il rispetto dei requisiti fiscali costa all’economia statunitense l’equivalente dell’1,8% del PIL, che è più di quanto si prevede che l’imposta sul reddito societario generi nel 2025. Quel numero riflette il costo reale dei processi di conformità manuali e obsoleti che non possono stare al passo con l’evoluzione accelerata della politica fiscale.

Le imposte indirette come l’IVA e l’imposta sulle vendite intensificano queste sfide. L’IVA rappresenta circa il 20% dei ricavi fiscali totali nei paesi dell’OCSE e le nuove regole dell’UE hanno generato più di 33 miliardi di euro nel 2024. I governi di tutto il mondo stanno implementando sistemi di segnalazione in tempo reale, analisi dei dati transazionali e trigger di audit automatici. Gli errori che potrebbero essere passati inosservati in passato sono ora identificati quasi immediatamente. Per le aziende che intendono rimanere conformi, la velocità è un nuovo fattore nel processo. Rimuovendo i sistemi e i processi manuali, le aziende possono assicurarsi una risposta rapida. Oggi, l’automazione sta giocando un ruolo significativo nell’aiutare le aziende a rimanere conformi.

Le aziende che operano a livello internazionale devono ora fare affidamento su nuovi processi e sistemi per evolversi. Con l’espansione internazionale e le direttive in evoluzione, le aziende ora si affidano a processi e tecnologie che possono evolversi insieme alla regolamentazione. Ciò sta guidando un’adozione rapida dell’AI attraverso le funzioni di finanza. La conformità diventa più prevedibile grazie all’automazione e con meno tempo speso sul lavoro manuale dei dati, i professionisti della conformità possono spostare l’attenzione verso la strategia e la mitigazione del rischio, rafforzando la resilienza finanziaria e la crescita dell’organizzazione.

Man mano che più aziende si espandono in nuovi modelli di business o nuovi mercati, il volume degli eventi fiscali si moltiplica. L’AI aiuta i team a navigare questi nuovi modelli di business segnalando casi limite, applicando le regole giuste e mantenendo l’accuratezza su larga scala. Questo livello di precisione e automazione consente alle aziende di espandersi in nuovi mercati con maggiore fiducia e supporta relazioni più solide con i partner e i clienti.

Dal costo di conformità al driver di crescita

La conformità fiscale potrebbe non diventare mai semplice, ma non deve più essere un onere costante. Con l’AI integrata negli ecosistemi ERP e di commercio elettronico, le aziende possono rispondere ai cambiamenti regolamentari in tempo reale, mantenere l’accuratezza su larga scala e assicurarsi che ogni transazione sia gestita correttamente indipendentemente dal volume o dalla complessità. Questa adattabilità in tempo reale assicura che le funzioni fiscali siano pronte a essere conformi anche durante scenari inaspettati.

In definitiva, questo spostamento eleva la funzione fiscale. Invece di affannarsi ogni volta che una regola cambia, i team guadagnano sistemi proattivi che evolvono insieme all’azienda. L’automazione libera i team dalle attività a basso valore e ad alto volume in modo che possano concentrarsi sulla pianificazione, sulla previsione e sulla mitigazione del rischio strategico.

In un panorama aziendale definito da un cambiamento incessante, l’AI non è più opzionale. È un vantaggio competitivo sottovalutato che trasforma la conformità fiscale da una spesa a una fonte proattiva di ROI per le aziende.

Kevin Akeroyd è il CEO di Sovos, una piattaforma SaaS leader focalizzata sull'abilitazione della conformità al 100% in un mondo digitale, transfrontaliero e regolamentato. Con esperienza in aziende Fortune 500 come Oracle e Salesforce, nonché in aziende supportate da venture capital e private equity, è noto per guidare la crescita attraverso una visione strategica e un'eccellenza operativa.

In precedenza, Kevin era CEO di Magnit, crescendo i ricavi da 700 milioni di dollari a oltre 2 miliardi di dollari e consegnando un rendimento di oltre 4 volte. A Cision, ha guidato l'azienda attraverso un'offerta pubblica di azioni di successo (NYSE: CISN) e il suo successivo acquisto da private equity da diversi miliardi di dollari. A Oracle, ha cresciuto la divisione Marketing Cloud da 100 milioni di dollari a oltre 1 miliardo di dollari attraverso acquisizioni strategiche e crescita organica.

La leadership di Kevin si concentra su iniziative guidate da uno scopo, cultura inclusiva e crescita sostenibile, guadagnandogli il riconoscimento come leader visionario nel settore tecnologico.