Le tesorerie aziendali potrebbero subire trasformazioni significative nei prossimi tre anni, con la tecnologia del libro mastro distribuito (DLT) che presumibilmente svolge un ruolo in questi cambiamenti.
In un report innovativo intitolato "Tesoro 2030" di Citi GPS, si evidenzia la trasformazione imminente del ruolo del tesoriere aziendale, guidata principalmente dai progressi della tecnologia. Il report approfondisce l'impatto previsto dell'Intelligenza Artificiale (IA) e della Tecnologia del Registro Distribuito (DLT) su questo ruolo cruciale.
La priorità attuale principale per i tesorieri aziendali è l miglioramento dell'accesso ai dati per le decisioni. Questo dovrebbe essere notevolmente potenziato dall'integrazione di IA e DLT, che dovrebbe portare a un aumento dell'efficienza e dell'accuratezza nel ruolo del tesoriere aziendale.
La maggior parte dei tesorieri aziendali si aspetta l'utilizzo dell'IA nell'automazione nei prossimi tre-cinque anni. Questa automazione è prevista come un driver chiave per il passaggio dal processamento a batch alle operazioni continue, una trasformazione che le aziende dei settori come la manifattura, la logistica, la finanza e l'IT potrebbero affrontare nello stesso periodo di tempo.
Il ruolo del tesoriere aziendale in evoluzione è previsto per passare dall'attuale approccio batch a un'attività 24/7, un cambiamento visto come cruciale per le decisioni in tempo reale e l'efficienza operativa. Tuttavia, più della metà dei tesorieri aziendali è incerta sulle specifiche modifiche che si verificheranno.
Il report indica che il ruolo del tesoriere aziendale diventerà più orientato ai dati a causa dell'integrazione di IA e DLT. Questo approccio orientato ai dati è previsto per portare a un passaggio verso operazioni in tempo reale e continue nel ruolo del tesoriere aziendale.
Un numero significativo di tesorieri aziendali crede che l'IA giocherà un ruolo cruciale nel futuro del ruolo del tesoriere aziendale. Il report prevede che questo ruolo sarà strumentale nell migliorare l'accesso ai dati, nell'aumentare l'efficienza e nel fornire strumenti di decisione accurati per il ruolo del tesoriere.
Despite the uncertainty surrounding the specific changes, the report's findings suggest a clear direction for the future of corporate treasury: a more efficient, data-driven, and automation-focused function that operates on a continuous, real-time basis. This transformation, driven by AI and DLT, is set to redefine the corporate treasury landscape in the coming years.
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