Financial Controller, il nuovo scenario

Nel panorama altamente competitivo del fashion luxury, le aziende si trovano oggi ad affrontare sfide senza precedenti, ed in particolare si potrebbe dire che nell’ultimo quinquennio, a partire dall’evento della Pandemia, lo scenario mondiale è diventato caratterizzato sempre più da condizioni di volatilità, incertezza, complessità e ambiguità (VUCA scenario): mercati volatili, supply-chain complesse, cambiamenti disruptive nei processi di acquisto e di vendita da parte di tutti gli attori coinvolti e tendenze ad avere consumatori sempre più attenti e preparati nella selezione dei prodotti ed esigenti.
In questo contesto, si è toccato con mano quanto il Financial Controlling nei Gruppi multinazionali debba continuare ad evolversi. Nonostante l’implementazione già avvenuta di soluzioni avanzate di Reporting multidimensionale con DataWarehouse e sistemi di Business Intelligence, è necessario continuare a migliorare per supportare decisioni strategiche sempre più tempestive. L’ambiente attuale richiede decisioni rapidissime che possano basarsi su dati completi e affidabili.
Una realtà come la nostra, leader di mercato, porta proprio all’interno dei suoi core values il miglioramento continuo e l’evoluzione digitale (evolution beyond revolution).
Nel 2024 OTB ha avviato un programma strategico di armonizzazione e digitalizzazione delle operazioni aziendali attraverso una nuova piattaforma integrata per supportare la crescita globale del Gruppo e il miglioramento dell’efficienza operativa. Il progetto, che coinvolge tutti i brand di OTB (e quindi anche Diesel) e le loro operation a livello globale, ha l’obiettivo di trasformare e semplificare il modello operativo delle funzioni Finance e Sales & Distribution.(nota: fonte: https://www.otb.net/it/news/otb-presenta-i-risultati-al-31-dicembre-2024).
All’interno del Gruppo OTB dove lavoro, ricopro il ruolo di Financial Controlling Manager per Diesel, uno dei brand del Gruppo, e mi occupo principalmente di questo specifico business. Nei prossimi paragrafi condividerò quindi la mia esperienza professionale in questo ambito, caratterizzata da una costante collaborazione con i colleghi della Holding OTB Spa e dall’utilizzo delle risorse e dei servizi che il Gruppo mette a disposizione per tutti i suoi mondi di business.
In OTB è evidente che la trasformazione digitale del Financial Controlling rappresenti non una semplice evoluzione tecnologica, ma una vera evoluzione, un cambio di paradigma. Questa trasformazione eleva la funzione aziendale a partner strategico del business, capace di generare valore concreto attraverso insight predittivi, analisi avanzate e supporto decisionale tempestivo. Il controller moderno da noi, grazie agli strumenti digitali, può anticipare tendenze, identificare opportunità di ottimizzazione e fornire al management una visione prospettica basata su dati in tempo reale, contribuendo così direttamente alla creazione di vantaggio competitivo e alla definizione delle strategie future dell’organizzazione.

OBIETTIVI CHIAVE DELLA DIGITALIZZAZIONE PER UN FINANCIAL CONTROLLER IN DIESEL

Il processo di trasformazione digitale si è mosso principalmente con 4 obiettivi strategici.

1. Dall’efficienza operativa all’efficacia strategica
Il primo obiettivo è consentire ai financial controller di elaborare in tempi rapidissimi le analisi sul Reporting di chiusura a livello numerico per poter dedicare più tempo ad analizzare gli scostamenti dal Budget e da consuntivi precedenti con valutazioni quali-quantitative. Possiamo identificare rapidamente le cause profonde degli scostamenti e distinguere tra fattori congiunturali e strutturali, grazie anche ad un più rapido confronto con i business partner di area o di Region con una base dati unica e condivisa. Allo stesso tempo abbiamo accelerato la comunicazione verso l’Alta Direzione con template modulari con un format standardizzato caratterizzato da coerenza informativa cross funzionale che elimina discrepanze interpretative e consente di avere una visualizzazione delle informazioni più rilevanti in modo chiaro e oggettivo.

2. Da dati rigidi a dati flessibili anche su sistemi altamente automatizzati di Reporting
Tutti i sistemi di Reporting più avanzati e automatizzati, devono avere un certo grado di flessibilità e cioè devono necessariamente prevedere meccanismi controllati che permettano modifiche manuali ai dati in circostanze specifiche. Questo apparente paradosso risponde alle esigenze concrete del nostro business e permette di evitare rielaborazioni fuori sistema dei dati.
In Diesel, il sistema di reporting consolidato riceve automaticamente i dati da tutte le filiali, ma consente ai controller regionali di effettuare aggiustamenti sulle allocazioni di costi corporate in fase di pre-closing. Questi interventi sono soggetti a approvazione gerarchica, completamente tracciati nel sistema e sono autostornanti (vanno automaticamente cancellati nel periodo successivo), garantendo agilità senza perdere controllo e trasparenza. Inoltre anche a livello consolidato è prevista la possibilità di intervenire con scritture di “adjustment” fatte in partita doppia su tutto il piano dei conti e con possibilità di essere convogliate a livello corporate o di singola legal entity.

3. Dalla reportistica statica al data storytelling dinamico
Il terzo obiettivo è superare il concetto di reporting tradizionale, spesso costituito da tabelle e grafici statici, in favore di dashboard interattive che permettano agli stakeholder di esplorare autonomamente i dati secondo diverse dimensioni di analisi.
In aziende del settore fashion come Diesel, è necessario visualizzare rapidamente l’andamento delle performance di collezioni diverse su differenti mercati eterogenei. Un sistema digitalizzato consente di creare rappresentazioni visive che evidenziano immediatamente criticità e opportunità, come ad esempio la bridge analysis che scompone le variazioni di marginalità tra diversi fattori (effetto prezzo, volume, mix prodotto, efficienza), facilitando decisioni correttive immediate.

4. Dall’analisi retrospettiva alla predittività
Il quarto obiettivo è il passaggio da un’analisi di scostamenti dei dati da consuntivi e dai Budget dei dati finanziari a un approccio sempre più predittivo. Nel settore fashion luxury, dove le tendenze di mercato cambiano rapidamente e le collezioni seguono cicli stagionali, la capacità di prevedere l’andamento dei KPI finanziari diventa cruciale.
La digitalizzazione permette di implementare modelli predittivi che, basandosi su serie storiche e alimentati da algoritmi di machine learning, possono anticipare trend di vendita, prevedere variazioni di marginalità per linea di prodotto, o stimare l’impatto di fluttuazioni valutarie sui mercati internazionali. Ora questo tipo di modelli matematici previsionali sono già a nostra disposizione da molti anni ma negli ultimi 2 anni grazie all’avvento dell’AI si è assistito ad una fortissima accelerazione della capacità e modalità di analisi dei dati che quindi possono essere stimati in tempi molto minori e con aumento della gestione delle complessità delle variabili e delle dimensioni da predire. Ma per ottenere tutto questo è necessario che l’AI sia collegata ad una base dati integrata ed è quindi determinante andare verso un modello di Single Source of Truth.

PROCESSI, STRUMENTI E COMPETENZE PER L’EVOLUZIONE DELLA TRASFORMAZIONE DIGITALE

1. Revisione end-to-end dei processi di pianificazione e analisi finanziaria
Anzitutto vanno riprogettati anche i processi di Financial Planning & Analysis (FP&A) in ottica digitale. Nel fashion luxury, caratterizzato da cicli stagionali di prodotto, questo significa:

  • Implementare processi di budgeting e forecasting continui e rolling, in sostituzione del numero “limitato” di pianificazioni attuali
  • Adottare approcci di scenario planning per simulare gli impatti delle variabili esogene (es. variazioni valutarie, crisi geopolitiche)
  • Sviluppare logiche di allocazione dei costi più granulari per comprendere la reale profittabilità di prodotti, canali e mercati.

L’obiettivo è passare da un processo di pianificazione quasi statico e calendarizzato a un approccio dinamico e reattivo, capace di riadattarsi rapidamente ai cambiamenti di mercato e concretizzare plani di azione tempestivi sull’esercizio in corso a beneficio del risultato del Gruppo.

2. Democratizzazione dell’accesso ai dati finanziari
La seconda direttrice strategica prevede di rendere le informazioni economico- finanziarie accessibili a una platea più ampia di stakeholder interni, con profilazioni comunque differenziata che consentano l’accesso ad informazioni più o meno dettagliate a seconda del livello aziendale. Nel fashion luxury, dove le decisioni coinvolgono funzioni diverse (Style, Planning, Sales, Finance, Marketing, Retail, Operations), la condivisione delle informazioni economico finanziarie in formato comprensibile diventa fondamentale.
Strumenti di self-service analytics (es. Power BI) permettono ai manager di accedere autonomamente ai dati di loro pertinenza, riducendo la dipendenza dal team di controlling e accelerando i processi decisionali. Ad esempio, un retail manager potrà analizzare in tempo reale le performance di vendita, scontistica, kpi del proprio negozio, comparandole con budget e trend storici.

3. Data integration e Single Source of Truth
La terza linea di indirizzo consiste nel superare la frammentazione dei dati finanziari creando un unico repository centralizzato. Nel fashion luxury, dove i dati provengono da sistemi eterogenei (ERP, CRM, sistemi di retail, piattaforme e-commerce), l’integrazione rappresenta una sfida significativa ma imprescindibile. Ecco perché nel nostro Gruppo l’ufficio IT è costantemente a supporto del Finance per un aggiornamento dei sistemi di contabilità attuali con soluzione in cloud snelle e progettazione di un unico universo di data set economici- finanziari, alimentato automaticamente da tutti i sistemi gestionali, che possa garantire coerenza nelle analisi e ridurre drasticamente il tempo dedicato al controllo e alla riconciliazione dei dati. Inoltre, per elaborare grandi volumi di dati si sviluppano soluzioni di in memory processing (elaborazione in memoria), cioè elaborazione dei dati che mantiene l’intero set di dati nella memoria principale (RAM) del computer anziché leggerli da dischi o storage più lenti) che hanno performance elevate. Ciò permette, ad esempio, di avere una visione unificata quotidiana pressochè istantanea delle performance di vendita attraverso canali diversi che hanno logiche e strutture dei dati in partenza piuttosto differenti (wholesale, retail diretto, e-commerce) e mercati geografici eterogenei.
Per un brand come il nostro, che gestisce volumi significativi di dati transazionali provenienti da punti vendita globali, la migrazione verso piattaforme cloud ha rappresentato non solo un vantaggio tecnologico ma anche economico, riducendo il TCO (Total Cost of Ownership) dei sistemi informativi.
La Single Source of Truth (SSOT) crea un framework unificato che riconcilia automaticamente:

  • Nel canale wholesale: Dati di sell-in, aging inventory e resi dai clienti B2B, gestiti tipicamente attraverso sistemi ERP regionali con logiche di consolidamento specifiche per mercato
  • Nel retail diretto: Metriche granulari a livello di singolo punto vendita, includendo i principali KPI del business quali conversion rate, average ticket, footfall e performance per categoria merceologica, spesso raccolte con tecnologie proprietarie diverse a seconda del tipo di punto vendita da cui originano (store, concession,outlet).
  • Nell’e-commerce: Analytics avanzate dai canali digitali proprietari e marketplace, con metriche native digitali, che vengono ricondotte a KPI finanziari comparabili con gli altri canali.
  • Nei diversi mercati geografici: Performance provenienti da regioni con pratiche commerciali, sistemi fiscali e valute differenti, normalizzate secondo gli standard IFRS di Gruppo.

Un elemento fondamentale della SSOT è la gestione completa dei processi sul dato (il “data lineage”), che garantisce:

  • La completa tracciabilità di ogni dato dalla sua origine (transazione, interazione cliente, movimento logistico) fino alla sua rappresentazione nei report direzionali
  • La documentazione automatica di ogni trasformazione, aggregazione e arricchimento subito dal dato
  • La certificazione dell’integrità e accuratezza delle informazioni finanziarie utilizzate per decisioni strategiche
  • La possibilità di ottenere certificazioni di auditing complete richieste per compliance regolatorie e controlli interni ed esterni

Questo approccio consente agli Stake holders di navigare con fiducia tra diversi livelli di dettaglio dell’informazione finanziaria, dal macro-trend di mercato fino alla singola transazione, con la certezza di basare le proprie strategie su dati coerenti, aggiornati e rigorosamente validati.

4. Sviluppo di competenze nel team di Financial Controlling e non solo
Per guidare con successo la trasformazione digitale, è essenziale valorizzare e potenziare le competenze delle persone, non solo come requisito tecnico, ma come vero e proprio motore di crescita aziendale e leva strategica di engagement e fidelizzazione.
Il nostro team HR è con noi in prima linea in questo percorso di evoluzione, collaborando attivamente con i responsabili di funzione per progettare e implementare programmi formativi mirati. Questi percorsi abbracciano sia le competenze tecniche più avanzate sia le soft skills fondamentali per affrontare il cambiamento con agilità e proattività.
Adottiamo un approccio di continuous learning, con piani personalizzati in base ai ruoli aziendali e un sistema di assessment periodico per monitorare i progressi. Inoltre, integriamo metodologie di apprendimento innovative, come workshop interattivi e piattaforme di e-learning flessibili, per garantire un’esperienza formativa coinvolgente ed efficace.
Investire nelle competenze digitali non significa solo rendere più fluida l’adozione delle nuove tecnologie, ma anche innescare una trasformazione culturale profonda, promuovendo un mindset orientato all’innovazione, alla crescita e alla gestione del cambiamento. Insieme, costruiamo il futuro dell’azienda, dando alle persone gli strumenti per essere protagoniste di questa evoluzione.

CASO CONCRETO: LA BRIDGE ANALYSIS DIGITALIZZATA CON GEN-AI

Un esempio concreto di digitalizzazione nel Financial Controlling ottenuto recentemente con l’utilizzo dell’AI, è rappresentato dall’evoluzione della bridge analysis, strumento fondamentale per comprendere le variazioni di marginalità tra periodi diversi o tra actual e budget.
Nella versione tradizionale, questa analisi richiedeva elaborazioni manuali, con tempi lunghi e rischio di errori. Nella versione digitalizzata AI enabled, algoritmi automatizzati calcolano le componenti della variazione (effetto cambio, volume, prezzo, mix, efficienza) in tempo reale, permettendo di visualizzare immediatamente le cause profonde di over/under performance.
Il tutto avviene riducendo di molto la necessità di doversi interfacciare con colleghi IT (programmatori o consulenti) utilizzando un semplice linguaggio da specialista del controlling, interagendo direttamente tramite prompting al motore AI collegato alle base dati rilevanti.
La dashboard interattiva consente di “**navigare**” i dati a diversi livelli di dettaglio: dall’analisi complessiva della marginalità aziendale, alla scomposizione per area geografica, fino al singolo prodotto, evidenziando immediatamente dove si generano le maggiori variazioni e perché.
Non solo, consente anche di cambiare il livello di complessità dell’analisi in oggetto includendo o meno dati più articolati o dettagliati a seconda del livello di approfondimento che si desidera, senza la necessità di ripartire da rielaborazioni della base dati perché tutto è riprocessato dall’AI in tempo reale.
Questo approccio **data-driven** permette di:

  • identificare rapidamente le cause di variazioni rispetto al budget o all’anno precedente o addirittura alla contro-stagione precedente
  • prendere decisioni correttive tempestive (es. revisione pricing, riallocazione budget marketing)
  • diffondere nella organizzazione una cultura orientata ai dati
  • continuous improvement di scenari senza quasi coinvolgere l’IT nella fase esplorativa e di approfondimento delle analisi, attivandolo solo nel momento in cui, dopo aver comprovato l’utilità di portarle a standard, si procede all’ingegnerizzazione per renderle disponibili su ampia scala in logica di self service al management!

IL DIGITAL FINANCIAL CONTROLLER (INDUSTRY 5.0)

La digitalizzazione del Financial Controlling nelle aziende del fashion luxury non è solo un’evoluzione tecnologica, ma un vero e proprio cambio di paradigma che sta ridefinendo il ruolo di questa funzione aziendale.
L’accelerazione dell’Intelligenza Artificiale è senza precedenti: in meno di due anni, gli strumenti si sono evoluti in modo straordinario, con aggiornamenti rilasciati a ritmi sempre più serrati. Basti pensare alla rapida ascesa dei modelli OpenAI: dal primo ChatGPT del 2022 a GPT-3, poi GPT-3.5, fino a GPT-4.0, con già rumors su una versione 4.5. Parallelamente, Anthropic ha lanciato la serie Claude 3 nel marzo 2024, seguita da Claude 3.5 in estate e, solo due settimane fa, da Claude 3.7.
Grazie all’attenzione che OTB dedica a questa evoluzione, ho avuto l’opportunità di testare diverse di queste tecnologie nella loro versione professionale, constatando come ogni nuovo modello abbia migliorato in modo significativo le capacità di ragionamento, comprensione del contesto e analisi dati.
A partire dal 2025, il ruolo del Financial Controller non potrà più essere quello del semplice “custode dei numeri”, ma dovrà evolversi in un business partner strategico, capace di:

  • supportare decisioni complesse grazie a simulazioni e modelli predittivi basati sull’AI
  • anticipare trend e dinamiche di mercato per guidare le strategie aziendali
  • monitorare in tempo reale le performance e suggerire azioni correttive con tempestività.

Le aziende che sapranno abbracciare questa trasformazione con visione e determinazione non solo ottimizzeranno i propri processi interni, ma otterranno un vantaggio competitivo cruciale in un mercato sempre più dinamico, dove la velocità decisionale e l’adattabilità fanno la differenza.
OTB e Diesel sono pronti a essere protagonisti anche questa volta. L’innovazione è nel nostro DNA.

A cura di Mario Trivellato – Financial Controlling Manager, Gruppo Diesel