Planejamento financeiro, orçamento e previsão de processos em muitas empresas são lentos, rígidos e manuais. O plano anual pode levar meses para ser construído, e prevê que cada ciclo leva semanas frequentemente - o que significa que a versão atualizada está no espelho retrovisor assim que estiver completo.
The So What
Technologies like AI e o aprendizado de máquina pode servir os processos de planejamento e previsão, tornando-os muito mais rápidos e precisos. Previsões financeiras precisas.
A process we call “dynamic steering” combines AI- and machine learning-based algorithms, data automation, and driver-based calculation models to enable agile, accurate steering of the business.
Specifically, companies can build models that enable them to:
- Generate more accurate financial forecasts.
- Execute vários cenários com o clique de um botão. mais rápido.
- Update scenarios more frequently to gain better insights about what’s coming.
Based on our experience with clients, when companies transform planning and forecasting and incorporate AI, the efficiency and effectiveness gains can be substantial.
- Planning cycles are 30% faster.
- As previsões são de 20% a 40% mais precisas. Com os CFOs e as equipes financeiras liberadas dos processos mecânicos, o foco pode mudar para a geração de insights. Os funcionários em finanças e em toda a organização obtêm uma experiência melhor, com modelos de autoatendimento convenientes e oportunos.
- Overall productivity in finance increases 20% to 30%.
When CFOs have a clear picture of the current business performance and future trajectory, they can help the organization navigate change and quickly adapt to new circumstances. With CFOs and finance teams freed up from rote processes, the focus can shift to insight generation. Employees in finance and across the organization get a better experience, with self-serve models that are convenient and timely.
Dive Deeper
Dynamic steering has three main components.
Put infrastructure in place. Companies need to create a fully automated planning and forecasting system—piping Dados Fora de sistemas de origem, alimentando-o em um mecanismo de cálculo baseado em motorista e implementando uma ferramenta digital para análise rápida, iteração e construção de cenários. variação. Criticamente, esses modelos incluem dados internos e externos, como gastos com consumidores. (Consulte a exposição.)
Incorporate predictive models. Teams should leverage AI and machine learning models to build more accurate plans and forecasts, with less bias and variance. Critically, these models include both internal and external data, such as consumer spending. (See the exhibit.)
Gere insights. O fabricante de mercadorias viu a precisão de suas previsões financeiras caírem ao longo do tempo. Erros de previsão persistentes e crescentes levaram a um aumento de custos em áreas como mão -de -obra e horas extras, transporte e inventário. Para melhorar, a empresa construiu um sistema de previsão integrado que usou IA e aprendizado de máquina para prever com mais precisão demanda e receita. A visibilidade na demanda esperada ajudou a impulsionar as economias de compras e uma redução nos custos de retenção de estoque libertados capital de giro. Os 70% restantes estão no gerenciamento de mudanças Finance teams need ways to rapidly generate insights from their data using emerging technologies such as generative AI, which can allow analysts to rapidly uncover higher-order insights when conducting variance and root-cause analysis.
The Idea in Action
A global industrial goods manufacturer saw the accuracy of its financial forecasts decline over time. Persistent and growing forecasting errors led to increased costs in areas like labor and overtime, transport, and inventory. To improve, the company built an integrated forecasting system that used AI and machine learning to more accurately predict demand and revenues.
Through this approach:
- The company’s forecasting model became 50% more accurate, which had cascading benefits throughout the organization.
- Operations margins improved through improved labor planning and plant scheduling.
- Improved visibility in expected demand helped drive procurement savings and a reduction in inventory holding costs freed up working capital.
Now What
Companies that want to implement dynamic steering should focus on three main priorities.
Don’t just implement technology—change behaviors. In our experience, the digital aspects of a digital transformation only account for about 30% of the value and effort. The remaining 70% lies in change management entre pessoas, processos e organização . Que requer uma abordagem estruturada para Gerenciamento de mudança , fundamentado nos comportamentos do dia-a-dia dos funcionários, para que eles tenham uma idéia clara do que devem fazer de maneira diferente e por quê. Em vez disso, comece pequeno para provar o conceito e obter benefícios mensuráveis. Por exemplo, uma empresa pode desenvolver modelos de preenchimento de receita para produtos ou segmentos selecionados. Também pode lançar pilotos para planejamento, preços ou distribuição trabalhista mais inteligente. Através desse processo, a equipe pode criar recursos fundamentais e começar a aumentar a ambição de projetos maiores. Ao longo, a equipe financeira precisa aplicar uma mentalidade de teste e aprendizado, com uma forte disposição de correr riscos e aprender com as falhas.
Start small and move fast. Avoid the urge to tackle everything at once. Instead, start small to prove the concept and achieve measurable benefits. For example, a company can develop revenue-forecasting models for select products or segments. It can also launch pilots for smarter labor planning, pricing, or distribution. Through that process, the team can build foundational capabilities and start to ramp up the ambition for larger projects. Throughout, the finance team needs to apply a test-and-learn mindset, with a strong willingness to take risks and learn from failures.
Tome decisões inteligentes sobre tecnologia. Os CFOs devem tomar as decisões certas de compra-bunda-build-dependendo principalmente das soluções e plataformas corporativas existentes e potencialmente construir os modelos de IA que se alimentam desses sistemas. Dessa forma, as empresas mantêm o controle sobre o IP mais importante e desenvolvem modelos adequados para imagens que melhor atendem às necessidades de sua empresa. Inscreva -se While the most critical aspects of a transformation are centered around process, people, and value, companies still need to think carefully about the underlying technology. CFOs should make the right buy-versus-build decisions—primarily relying on existing enterprise solutions and platforms and potentially building the AI models that feed into those systems. In that way, companies retain control over the most important IP and develop fit-for-purpose models that best suit their company’s needs.
