AI untuk Perencanaan & Peramalan Keuangan: Lebih Sedikit Mekanisme, Lebih Banyak Strategi
Perencanaan keuangan membutuhkan waktu lama. Kumpulkan masukan dari setiap departemen. Bangun model anggaran. Konsolidasikan semuanya. Periksa kesalahan dan ketidakkonsistenan. Jalankan skenario. Presentasikan kepada pimpinan. Dapatkan umpan balik. Merevisi. Ulangi.
Pada saat Anda menyelesaikannya, asumsi tersebut sudah berubah.
Peramalan adalah siklus yang sama, hanya saja lebih sering. Perbarui model. Jelaskan varians untuk merencanakan. Menyesuaikan proyeksi. Mempresentasikan hasil. Lagi dan lagi.
Sebagian besar waktu dihabiskan untuk mekanik. Mengumpulkan data. Mengkonsolidasikan spreadsheet. Memperbarui rumus. Memperbaiki tautan yang rusak. Memformat ulang untuk presentasi.
Pekerjaan yang berharga adalah memikirkan bisnis. Apa pendorong utamanya? Apa yang mungkin berubah? Skenario apa yang harus kita persiapkan? Bagaimana kita harus mengalokasikan sumber daya?
AI tidak melakukan pemikiran strategis. AI melakukan mekanika. Pengumpulan data. Konsolidasi. Pembuatan skenario. Draf pertama.
Tim Anda berfokus pada strategi dan penilaian. AI menangani pekerjaan spreadsheet.
Masalah Perencanaan & Peramalan
Perencanaan dan prakiraan sangat penting. Keduanya juga sangat memakan waktu.
Siklus anggaran tahunan:
- Dimulai beberapa bulan sebelum akhir tahun
- Setiap departemen membuat anggaran mereka dalam spreadsheet mereka sendiri
- Keuangan mengumpulkan dan mengkonsolidasikan semua masukan
- Menemukan kesalahan, ketidakkonsistenan, asumsi yang tidak realistis
- Kembali ke departemen untuk diperbaiki
- Mengkonsolidasikan lagi
- Pimpinan menginginkan skenario yang berbeda
- Bangun kembali untuk setiap skenario
- Akhirnya mendapatkan persetujuan pada bulan Desember untuk anggaran yang dimulai pada bulan Januari
Perkiraan bulanan atau triwulanan:
- Perbarui data aktual dari periode terakhir
- Menyesuaikan proyeksi berdasarkan tren terkini
- Mengumpulkan masukan terbaru dari unit bisnis
- Konsolidasi dan periksa kewajarannya
- Menghitung varians terhadap perkiraan dan anggaran sebelumnya
- Tulis komentar yang menjelaskan perubahan
- Hadir di hadapan pimpinan
- Mereka mengajukan pertanyaan-pertanyaan yang membutuhkan lebih banyak analisis
- Siklus berulang
Perencanaan skenario ad hoc:
"Bagaimana jika penjualan tumbuh 5%, bukan 10%? Bagaimana jika kita berekspansi ke Kanada? Bagaimana jika biaya meningkat 15%? Dapatkah Anda menjalankan skenario-skenario tersebut?"
Setiap skenario adalah jam kerja. Menyesuaikan asumsi. Menghitung ulang semuanya. Memeriksa kesalahan. Pada saat Anda selesai, pimpinan ingin melihat skenario yang berbeda.
Hasilnya: Tim FP&A menghabiskan 80% waktu mereka untuk mekanik dan 20% untuk analisis. Seharusnya yang terjadi adalah sebaliknya.
Apa yang Dilakukan AI untuk Perencanaan & Perkiraan
Menganalisis Pola Historis
Sebelum meramalkan masa depan, pahami masa lalu. AI unggul dalam pengenalan pola.
Identifikasi tren:
Berapa tingkat pertumbuhan yang mendasari setelah Anda menghilangkan noise? AI memisahkan sinyal dari noise. Pertumbuhan nyata vs. kejadian satu kali.
Deteksi musim:
Kuartal 4 selalu kuat. Juli selalu lambat. AI mengukur pola musiman sehingga prakiraan mencerminkan pola tersebut.
Analisis korelasi:
Ketika penjualan meningkat 10%, apa yang terjadi pada biaya pengiriman? Ketika jumlah karyawan bertambah, bagaimana biaya kantor berubah? AI menemukan hubungan di antara para pengemudi.
Identifikasi pengemudi:
Apa yang sebenarnya mendorong pendapatan? Bauran produk? Penetapan harga? Volume? Kondisi pasar? AI menganalisis faktor mana yang paling penting.
Identifikasi anomali:
Lonjakan besar di Q2 tahun lalu adalah pesanan pelanggan yang hanya terjadi sekali. Jangan gunakan itu untuk memprediksi Q2 tahun ini. AI mengidentifikasi titik data historis mana yang representatif dan mana yang merupakan pencilan.
Analisis ini biasanya membutuhkan waktu berhari-hari untuk menggali data. AI melakukannya dalam hitungan menit dan menunjukkan kepada Anda apa yang penting.
Membuat Prakiraan Secara Otomatis
Setelah pola-pola dipahami, AI membuat prakiraan awal:
Perkiraan statistik:
Berdasarkan tren historis, musim, dan tingkat pertumbuhan, AI memproyeksikan periode mendatang. Ini adalah garis dasar.
Perkiraan berbasis pengemudi:
Anda menyediakan para pengemudi. "Kami akan merekrut 10 orang pada kuartal berikutnya. Kami akan meluncurkannya di dua negara bagian baru." AI menghitung dampak berdasarkan hubungan historis.
Gabungan beberapa metode:
AI tidak hanya bergantung pada satu metode prakiraan. AI menggunakan beberapa pendekatan dan menimbangnya berdasarkan mana yang paling akurat secara historis.
Interval keyakinan:
Bukan hanya satu angka. "Pendapatan akan menjadi $10-12M dengan keyakinan 80%, kemungkinan besar $11M." Ini menunjukkan kisaran hasil yang mungkin terjadi.
Pembaruan otomatis:
Saat hasil aktual masuk, AI memperbarui prakiraan secara otomatis. Tidak perlu menunggu akhir bulan untuk merevisi. Prakiraan yang berkelanjutan.
Anda masih meninjau dan menyesuaikan. Namun, Anda memulai dengan dasar yang kuat, bukan dengan spreadsheet kosong.
Mengkonsolidasikan Rencana Secara Otomatis
Mimpi buruk penyusunan anggaran: mengumpulkan dan mengkonsolidasikan masukan dari semua orang.
Kecerdasan buatan (AI) membantu:
Templat yang konsisten:
Semua orang menggunakan format dan definisi yang sama. AI menegakkan konsistensi.
Konsolidasi otomatis:
Saat departemen mengirimkan masukan, AI akan mengkonsolidasikan secara otomatis. Tidak ada salin-tempel manual. Tidak ada rumus yang rusak.
Pemeriksaan kesalahan:
Rencana jumlah karyawan Departemen A tidak sesuai dengan rencana SDM. Asumsi pendapatan Departemen B tidak sesuai dengan rencana Penjualan. AI langsung menandai ketidakkonsistenan.
Pemeriksaan kewajaran:
Anggaran pemasaran naik 300% tanpa penjelasan. Mungkin salah ketik. Rencana jumlah karyawan mencakup 50 karyawan baru, namun rencana fasilitas tidak mencakup lebih banyak ruang. Itu tidak berhasil. AI menandai masalah sebelum Anda menemukannya secara manual.
Kontrol versi:
Tidak ada lagi "Final_Budget_v7_FINAL_revisi.xlsx". AI melacak versi secara otomatis. Semua orang bekerja dengan versi saat ini.
Hasil: Konsolidasi yang membutuhkan waktu berhari-hari kini hanya membutuhkan waktu beberapa jam saja. Lebih banyak waktu untuk menemukan masalah sebelum pengiriman, lebih sedikit waktu untuk memperbaikinya setelahnya.
Menjalankan Skenario Secara Instan
Pimpinan ingin melihat skenario yang berbeda. Sebelum AI: Setiap jam kerja. Dengan AI: Beberapa menit.
Perubahan parameter:
"Tunjukkan pada saya pertumbuhan pendapatan 5%, 10%, dan 15%." AI menghitung ulang semuanya secara instan untuk setiap skenario.
Pergantian pengemudi:
"Bagaimana jika kita mempekerjakan 20 orang, bukan 10 orang? Bagaimana jika kita membuka dua lokasi baru?" AI menghitung semua dampak hilir secara otomatis.
Analisis sensitivitas:
Asumsi mana yang paling penting? AI menunjukkan kepada Anda variabel mana yang memiliki dampak terbesar pada hasil. Fokuskan diskusi pada apa yang benar-benar menggerakkan jarum.
Skenario risiko:
Kasus terbaik, kasus yang diharapkan, kasus terburuk. AI membangun ketiganya dan menunjukkan berbagai kemungkinan.
Hasil tertimbang probabilitas:
Bukan hanya "berikut ini ada tiga skenario." Tetapi "ada peluang 20% untuk kasus terbaik, 60% untuk kasus yang diharapkan, 20% untuk kasus terburuk." Lebih berguna untuk pengambilan keputusan.
Ketika skenario berjalan cepat, Anda menjelajahi lebih banyak pilihan. Keputusan yang lebih baik datang dari mempertimbangkan lebih banyak kemungkinan.
Menjelaskan Varians Secara Otomatis
Hasil aktualnya berbeda dari perkiraan. Apa yang berubah?
Analisis AI:
Analisis varians pengemudi:
"Kami memperkirakan pendapatan sebesar $10M tetapi mencapai $11M. Perbedaan ini disebabkan oleh: volume naik 8% (+$800K), kenaikan harga 2% (+$200K), dampak bauran yang netral."
Bukan hanya "kami melebihi perkiraan $1M." Tetapi mengapa.
Penjelasan air terjun:
Mulailah dengan perkiraan. Tambahkan dampak dari setiap driver. Akhiri dengan aktual. Air terjun visual yang menunjukkan bagaimana Anda mendapatkan dari rencana menjadi kenyataan.
Pembuatan komentar:
AI menulis draf pertama: "Pendapatan melebihi perkiraan sebesar 10%, terutama didorong oleh permintaan yang lebih kuat dari perkiraan di wilayah Tenggara dan nilai pesanan rata-rata yang lebih tinggi."
Anda meninjau dan menyempurnakan. Tetapi Anda tidak memulai dari awal.
Dampak ke depan:
Varians ini menunjukkan bahwa perkiraan sisa tahun ini harus disesuaikan. AI menyarankan revisi proyeksi berdasarkan apa yang sebenarnya terjadi.
Analisis varians yang membutuhkan waktu berjam-jam kini hanya membutuhkan waktu beberapa menit. Lebih banyak waktu untuk memahami implikasi, lebih sedikit waktu untuk menghitung perbedaan.
Meningkat dari Waktu ke Waktu
AI belajar dari pengalaman.
Pelacakan akurasi perkiraan:
Metode peramalan mana yang paling akurat? Asumsi mana yang realistis vs. optimis? AI melacak apa yang berhasil.
Deteksi bias:
Penjualan selalu memperkirakan dengan optimis. Operasi selalu memiliki penyangga dalam perkiraan mereka. AI mendeteksi bias dan menyesuaikan.
Penyempurnaan model:
Dengan semakin banyaknya data yang terkumpul, AI akan menyempurnakan pemahamannya tentang hubungan dan pendorong. Perkiraan menjadi lebih baik dari waktu ke waktu.
Pengujian asumsi:
"Kami mengasumsikan kenaikan harga 5% tidak akan berdampak pada volume. Kenyataannya, volume turun 3%." AI menangkap hal ini dan meningkatkan pemodelan skenario di masa depan.
Proses peramalan Anda menjadi lebih cerdas setiap siklusnya.
Apa Artinya Bagi Anda
Untuk CFO dan Pemimpin Keuangan
Perkiraan yang lebih baik:
Proyeksi yang lebih akurat karena didasarkan pada analisis pola dan pendorong yang komprehensif, bukan hanya firasat dan tren sederhana.
Siklus perencanaan yang lebih cepat:
Anggaran tahunan yang membutuhkan waktu tiga bulan sekarang menjadi enam minggu. Perkiraan bulanan yang membutuhkan waktu seminggu sekarang membutuhkan waktu dua hari. Lebih banyak siklus berarti lebih banyak kesempatan untuk menyesuaikan diri.
Lebih banyak eksplorasi skenario:
Ketika skenario berjalan cepat, Anda mengeksplorasi lebih banyak kemungkinan sebelum membuat komitmen. Keputusan yang lebih baik dengan mempertimbangkan lebih banyak pilihan.
Diskusi strategis yang lebih baik:
Lebih sedikit waktu rapat untuk memperdebatkan apakah perhitungannya benar. Lebih banyak waktu untuk mendiskusikan strategi dan alokasi sumber daya.
Perencanaan yang berkelanjutan:
Alih-alih anggaran tahunan yang sudah ketinggalan zaman pada bulan Februari, pembaruan terus menerus berdasarkan kenyataan. Rencana tetap relevan sepanjang tahun.
Untuk Tim FP&A
Berhentilah menjadi mekanik spreadsheet:
Lebih sedikit waktu untuk mengkonsolidasikan dan memeriksa kesalahan. Lebih banyak waktu untuk menganalisis dan memberi saran.
Fokus pada penilaian dan strategi:
AI menangani "berapa banyak." Anda menangani "apakah ini realistis" dan "apa yang harus kita lakukan."
Menjawab pertanyaan dengan lebih cepat:
Analisis ad hoc yang membutuhkan waktu berhari-hari kini hanya membutuhkan waktu beberapa jam saja. Bersikaplah responsif alih-alih mengatakan "biarkan saya menghubungi Anda minggu depan."
Kemitraan bisnis yang lebih baik:
Ketika Anda dapat dengan cepat memodelkan berbagai opsi, Anda membantu para pemimpin bisnis membuat keputusan yang lebih baik. Anda menjadi penasihat strategis, bukan pengumpul data.
Lakukan pekerjaan yang benar-benar menarik:
Anda tidak masuk ke FP&A untuk mengkonsolidasikan spreadsheet. Anda ingin membantu mendorong strategi bisnis. AI memungkinkan Anda untuk fokus pada hal tersebut.
Untuk Pemimpin Bisnis
Visibilitas yang lebih baik ke masa depan:
Prakiraan yang mencerminkan kenyataan. Kisaran yang jelas dari hasil yang mungkin terjadi. Keyakinan pada angka-angka.
Jawaban yang lebih cepat untuk pertanyaan "bagaimana jika":
Jangan menunggu berhari-hari untuk melakukan analisis skenario. Jelajahi opsi-opsi dalam pertemuan yang sama.
Alokasi sumber daya yang lebih baik:
Ketika Anda dapat dengan cepat melihat dampak finansial dari berbagai pilihan, Anda dapat membuat keputusan sumber daya yang lebih baik.
Lebih sedikit waktu dalam rapat anggaran:
Lebih banyak waktu untuk menjalankan bisnis, lebih sedikit waktu untuk memperdebatkan detail spreadsheet.
Skenario Perencanaan & Perkiraan Umum
Pembaruan Perkiraan Bulanan
Bulan baru saja ditutup. Saatnya memperbarui prakiraan.
AI:
- Menarik hasil aktual secara otomatis
- Menghitung varians terhadap perkiraan sebelumnya
- Mengidentifikasi penyebab varians
- Memperbarui proyeksi bulan-bulan yang tersisa berdasarkan tren terkini
- Menghasilkan komentar varians
- Membuat paket prakiraan yang diperbarui
- Menandai area-area di mana asumsi harus dipertimbangkan kembali
Ulasan analis FP&A. Menyesuaikan jika pengetahuan bisnis menunjukkan asumsi yang berbeda dari yang ditunjukkan oleh tren. Menyetujui prakiraan yang diperbarui. Total waktu: Dua jam, bukan dua hari.
Perencanaan Skenario Strategis
CFO bertanya: "Kami sedang mempertimbangkan untuk mengakuisisi pesaing. Dapatkah Anda memodelkan dampak keuangan di bawah skenario integrasi yang berbeda?"
AI:
- Analis memberikan asumsi utama (pendapatan, biaya, waktu, sinergi)
- AI membangun model keuangan untuk setiap skenario
- Menghitung keuangan proforma, rasio, dampak arus kas
- Menunjukkan waktu impas dan ROI untuk setiap skenario
- Menghasilkan ringkasan perbandingan
- Membuat analisis sensitivitas yang menunjukkan asumsi mana yang paling penting
Total waktu: Tiga jam, bukan tiga hari. Keputusan dapat diambil minggu ini, bukan bulan depan.
Konsolidasi Anggaran Tahunan
Semua departemen telah menyerahkan masukan anggaran. Waktunya untuk melakukan konsolidasi.
AI:
- Menggabungkan semua pengajuan departemen secara otomatis
- Bendera 15 ketidakkonsistenan: jumlah karyawan tidak sesuai dengan rencana SDM dan departemen, asumsi pendapatan berbeda dengan rencana penjualan, permintaan belanja modal tidak sesuai dengan rencana infrastruktur TI
- Mengirimkan pertanyaan spesifik ke setiap departemen
- Menerima koreksi
- Konsolidasi ulang dengan koreksi
- Menghasilkan paket anggaran lengkap dengan P&L, neraca, arus kas
- Membuat analisis varians terhadap tahun sebelumnya dan target awal
Direktur FP&A meninjau anggaran konsolidasi. Membahas dengan CFO. Mempresentasikan kepada pimpinan. Konsolidasi yang tadinya memakan waktu dua minggu kini menjadi dua hari.
Apa yang Tidak Bisa Dilakukan AI
AI sangat ampuh untuk merencanakan mekanika. Tetapi masa depan tidak pasti dan membutuhkan penilaian manusia.
Ia tidak dapat memprediksi hal yang tidak dapat diprediksi:
Pesaing baru memasuki pasar. Pelanggan utama bangkrut. Pandemi menghentikan semuanya. Perkiraan AI berdasarkan pola. Kejadian yang benar-benar belum pernah terjadi sebelumnya tidak ada dalam pola.
Ia tidak dapat membuat pilihan strategis:
Haruskah kita berekspansi ke pasar baru? Haruskah kita berinvestasi dalam R&D atau penjualan? AI dapat memodelkan dampak finansial dari setiap pilihan. Pilihan itu sendiri membutuhkan strategi bisnis.
Ini tidak dapat menilai realisme asumsi:
Bagian Penjualan ingin mengasumsikan pertumbuhan 50%. Apakah itu realistis mengingat kondisi pasar, persaingan, dan kapasitas? Hal ini membutuhkan pertimbangan bisnis, bukan matematika.
Ini tidak dapat menjelaskan tindakan manajemen:
Perkiraan menunjukkan bahwa Anda akan meleset dari target. Jadi Anda akan mengambil tindakan. Memangkas biaya, mendorong penjualan lebih keras, menyesuaikan strategi. AI tidak dapat memprediksi tindakan apa yang akan Anda ambil atau seberapa efektif tindakan tersebut.
Ini tidak dapat menggantikan negosiasi:
Anggaran melibatkan negosiasi antara departemen dan pimpinan. Sumber daya terbatas. Konflik prioritas. AI dapat menginformasikan diskusi-diskusi tersebut namun tidak dapat menyelesaikannya.
Ini tidak dapat menjamin keakuratan:
Tidak ada prakiraan yang sempurna. AI meningkatkan akurasi tetapi tidak menghilangkan ketidakpastian. Masa depan masih belum pasti.
AI menangani mekanika analitis dengan sangat baik. Penilaian bisnis, strategi, dan pengambilan keputusan tetap merupakan pekerjaan manusia.
Memulai
Mulailah dengan proses perencanaan Anda yang paling menyakitkan:
Pilih satu perkiraan terlebih dahulu:
Perkiraan pendapatan bulanan? Perencanaan jumlah karyawan? Penganggaran belanja modal? Pilih salah satu yang penting dan berbasis data.
Bersihkan data historis Anda:
AI belajar dari sejarah. Pastikan data historis Anda bersih dan dikategorikan dengan benar. Waktu yang diinvestasikan di sini akan terbayar.
Mulailah dengan analisis pola:
Sebelum mengotomatiskan perkiraan, mintalah AI menganalisis pola historis Anda. Pelajari apa yang mendorong bisnis Anda. Hal ini akan membangun kepercayaan diri dan wawasan.
Membuat perkiraan dasar:
Biarkan AI membuat prakiraan statistik. Bandingkan dengan metode Anda saat ini. Sempurnakan pendekatan hingga akurasinya sebanding atau lebih baik.
Tambahkan penilaian Anda:
Dasar AI ditambah pengetahuan bisnis Anda sama dengan perkiraan yang lebih baik. Jangan pernah mengandalkan AI saja tanpa tinjauan.
Akurasi pengukuran:
Melacak perkiraan vs. aktual. Mengukur peningkatan dari waktu ke waktu. Mendokumentasikan di mana AI memberikan nilai tambah.
Perluas secara bertahap:
Satu perkiraan bekerja dengan baik? Tambahkan yang lain. Kemudian tambahkan kemampuan skenario. Kemudian otomatisasi konsolidasi. Bangun kemampuan dari waktu ke waktu.
Anda tidak dapat mengubah perencanaan dalam semalam. Mulailah fokus. Buktikan nilai. Perluas.
Siap Menghabiskan Lebih Sedikit Waktu untuk Mekanika Perencanaan?
Setiap perusahaan memiliki proses perencanaan yang berbeda. Penggerak yang berbeda. Sistem yang berbeda. Kompleksitas yang berbeda.
Kami tidak menjual template perencanaan umum. Kami melihat proses spesifik Anda. Data Anda. Kebutuhan Anda.
Kemudian kami membuat perencanaan bertenaga AI yang sesuai dengan cara kerja Anda. Ketelitian yang sama. Kontrol yang sama. Hanya lebih cepat dan lebih otomatis.
Kita mulai dengan satu area. Buktikan bahwa hal ini meningkatkan akurasi dan menghemat waktu. Kemudian perluas. Otomatisasi perencanaan praktis yang membuat tim Anda lebih strategis.
