L'intelligenza artificiale per la pianificazione e le previsioni finanziarie: Meno meccanica, più strategia
La pianificazione finanziaria richiede un'eternità. Raccogliere i contributi di tutti i reparti. Costruire il modello di budget. Consolidare tutto. Controllare gli errori e le incongruenze. Eseguire scenari. Presentare alla leadership. Ottenere un feedback. Rivedere. Ripetere.
Quando si finisce, i presupposti sono cambiati.
Le previsioni sono lo stesso ciclo, solo più frequenti. Aggiornare il modello. Spiegare le variazioni rispetto al piano. Adattare le proiezioni. Presentare i risultati. Ancora e ancora.
La maggior parte del tempo è dedicata alla meccanica. Raccogliere dati. Consolidare i fogli di calcolo. Aggiornare le formule. Correggere i collegamenti interrotti. Riformattazione per la presentazione.
Il lavoro prezioso consiste nel pensare al business. Quali sono i fattori chiave? Cosa potrebbe cambiare? A quali scenari dobbiamo prepararci? Come allocare le risorse?
L'intelligenza artificiale non si occupa del pensiero strategico. Si occupa della meccanica. La raccolta dei dati. Il consolidamento. La costruzione dello scenario. La prima bozza.
Il vostro team si concentra sulla strategia e sul giudizio. L'intelligenza artificiale si occupa del foglio di calcolo.
Il problema della pianificazione e della previsione
La pianificazione e la previsione sono essenziali. Ma sono anche incredibilmente dispendiosi in termini di tempo.
Il ciclo annuale del bilancio:
- Inizia mesi prima della fine dell'anno
- Ogni reparto costruisce il proprio budget nel proprio foglio di calcolo.
- La finanza raccoglie e consolida tutti gli input
- Trova errori, incongruenze, ipotesi non realistiche.
- Torna ai dipartimenti per le correzioni
- Si consolida di nuovo
- La leadership vuole scenari diversi
- Ricostruzione per ogni scenario
- Ottenere finalmente l'approvazione a dicembre per un bilancio che inizierà a gennaio.
Previsioni mensili o trimestrali:
- Aggiornare i dati effettivi del periodo più recente
- Adattare le proiezioni in base alle tendenze recenti
- Raccogliere input aggiornati dalle unità aziendali
- Consolidare e verificare la ragionevolezza
- Calcolo degli scostamenti rispetto alle previsioni e al budget precedenti
- Scrivere un commento che spieghi le modifiche
- Presentare alla leadership
- Pongono domande che richiedono un'analisi più approfondita
- Ripetizioni del ciclo
Pianificazione di scenari ad hoc:
"E se le vendite crescessero di 5% invece che di 10%? E se ci espandessimo in Canada? E se i costi aumentassero di 15%? Potete analizzare questi scenari?".
Ogni scenario è costituito da ore di lavoro. Aggiustare le ipotesi. Ricalcolare tutto. Controllare gli errori. Quando si finisce, la leadership vuole vedere diversi scenari.
Il risultato: I team FP&A dedicano 80% del loro tempo alla meccanica e 20% all'analisi. Dovrebbe essere il contrario.
Cosa fa l'intelligenza artificiale per la pianificazione e le previsioni
Analizza i modelli storici
Prima di prevedere il futuro, capire il passato. L'intelligenza artificiale eccelle nel riconoscimento dei modelli.
Identificazione delle tendenze:
Qual è il tasso di crescita sottostante una volta eliminato il rumore? L'intelligenza artificiale separa il segnale dal rumore. Crescita reale e non eventi unici.
Rilevamento della stagionalità:
Il quarto trimestre è sempre forte. Luglio è sempre lento. L'IA quantifica i modelli stagionali in modo che le previsioni li riflettano.
Analisi di correlazione:
Quando le vendite aumentano 10%, cosa succede ai costi di spedizione? Quando l'organico cresce, come cambiano le spese d'ufficio? L'IA trova le relazioni tra i driver.
Identificazione del conducente:
Cosa spinge effettivamente i ricavi? Il mix di prodotti? I prezzi? I volumi? Le condizioni di mercato? L'intelligenza artificiale analizza quali sono i fattori più importanti.
Identificazione delle anomalie:
L'enorme picco nel secondo trimestre dell'anno scorso è stato un ordine di un solo cliente. Non usatelo per prevedere il secondo trimestre di quest'anno. L'intelligenza artificiale identifica quali punti di dati storici sono rappresentativi e quali sono anomali.
Questa analisi richiedeva giorni di ricerca tra i dati. L'intelligenza artificiale la esegue in pochi minuti e mostra ciò che conta.
Costruisce previsioni automatiche
Una volta compresi i modelli, l'IA costruisce le previsioni iniziali:
Previsione statistica:
Sulla base delle tendenze storiche, della stagionalità e dei tassi di crescita, l'IA proietta i periodi futuri. Questa è la linea di base.
Previsione basata sui driver:
Voi fornite gli autisti. "Nel prossimo trimestre assumeremo 10 persone. Ci stiamo lanciando in due nuovi stati". L'intelligenza artificiale calcola l'impatto in base alle relazioni storiche.
Metodi multipli combinati:
L'intelligenza artificiale non si basa su un solo metodo di previsione. Utilizza più approcci e li pondera in base a quelli che storicamente sono stati più accurati.
Intervalli di confidenza:
Non solo un numero. "Le entrate saranno di $10-12M con 80% di confidenza, molto probabilmente $11M". Questo mostra la gamma dei possibili risultati.
Aggiornamenti automatici:
Quando arrivano i risultati effettivi, l'intelligenza artificiale aggiorna automaticamente le previsioni. Non si deve aspettare la fine del mese per rivederle. Previsioni continue.
Si continua a rivedere e ad aggiustare. Ma si parte da una base solida invece che da un foglio di calcolo vuoto.
Consolida automaticamente i piani
L'incubo del budget: raccogliere e consolidare i contributi di tutti.
L'intelligenza artificiale aiuta:
Modelli coerenti:
Tutti utilizzano lo stesso formato e le stesse definizioni. L'IA fa rispettare la coerenza.
Consolidamento automatico:
Man mano che i reparti inviano i dati, l'AI li consolida automaticamente. Nessun copia-incolla manuale. Non ci sono formule sbagliate.
Controllo degli errori:
Il piano di organico del reparto A non corrisponde a quello delle Risorse Umane. L'ipotesi di ricavi del reparto B non corrisponde al piano delle vendite. L'IA segnala immediatamente le incongruenze.
Controlli di ragionevolezza:
Il budget per il marketing è aumentato di 300% senza alcuna spiegazione. Probabilmente si tratta di un errore di battitura. Il piano per l'organico prevede 50 nuove assunzioni, ma il piano per le strutture non prevede più spazio. Non funziona. L'intelligenza artificiale segnala i problemi prima che voi li scopriate manualmente.
Controllo della versione:
Niente più "Final_Budget_v7_FINAL_revised.xlsx". L'AI tiene traccia delle versioni automaticamente. Tutti lavorano a partire dalla versione corrente.
Risultato: Il consolidamento che richiedeva giorni ora richiede ore. Più tempo per individuare i problemi prima dell'invio, meno tempo per risolverli dopo.
Esegue istantaneamente gli scenari
La leadership vuole vedere diversi scenari. Prima dell'IA: ore di lavoro a testa. Con l'IA: minuti.
Modifiche ai parametri:
"Mostrami la crescita dei ricavi di 5%, 10% e 15%". L'intelligenza artificiale ricalcola tutto all'istante per ogni scenario.
Cambiamento del conducente:
"E se assumessimo 20 persone invece di 10? E se aprissimo due nuove sedi?". L'intelligenza artificiale calcola automaticamente tutti gli impatti a valle.
Analisi di sensibilità:
Quali sono le ipotesi più importanti? L'IA mostra quali variabili hanno il maggiore impatto sui risultati. Concentrate la discussione su ciò che effettivamente sposta l'ago della bilancia.
Scenari di rischio:
Caso migliore, caso previsto, caso peggiore. L'IA li costruisce tutti e tre e mostra la gamma di possibilità.
Esiti ponderati per la probabilità:
Non solo "ecco tre scenari". Ma "c'è una probabilità di 20% di caso migliore, 60% di caso previsto, 20% di caso peggiore". Più utile per il processo decisionale.
Quando gli scenari sono veloci, si esplorano più opzioni. Le decisioni migliori derivano dal considerare più possibilità.
Spiega automaticamente le variazioni
I risultati effettivi sono stati diversi da quelli previsti. Cosa è cambiato?
L'IA analizza:
Analisi della varianza dei conducenti:
"Avevamo previsto entrate per $10M, ma abbiamo ottenuto $11M. Lo scostamento è dovuto a: volumi in aumento di 8% (+$800K), prezzi in aumento di 2% (+$200K), impatto mix neutro".
Non solo "abbiamo sforato di $1M le previsioni". Ma esattamente il perché.
Spiegazioni a cascata:
Iniziare con le previsioni. Aggiungere l'impatto di ciascun driver. Terminare con la realtà. Una cascata visiva che mostra come si è passati dal piano alla realtà.
Generazione di commenti:
L'AI scrive la prima bozza: "I ricavi hanno superato le previsioni di 10%, grazie soprattutto a una domanda più forte del previsto nella regione del Sud-Est e a un valore medio degli ordini più elevato".
Si rivede e si perfeziona. Ma non si parte da zero.
Impatto in avanti:
Questo scostamento suggerisce di adeguare le previsioni per il resto dell'anno. L'AI suggerisce di rivedere le proiezioni sulla base di quanto effettivamente accaduto.
L'analisi della varianza che richiedeva ore ora richiede minuti. Più tempo per comprendere le implicazioni, meno per calcolare le differenze.
Migliora nel tempo
L'intelligenza artificiale impara dall'esperienza.
Monitoraggio dell'accuratezza delle previsioni:
Quali metodi di previsione sono stati più accurati? Quali ipotesi erano realistiche o ottimistiche? L'intelligenza artificiale tiene traccia di ciò che ha funzionato.
Rilevamento delle distorsioni:
Le vendite fanno sempre previsioni ottimistiche. Le operazioni hanno sempre un buffer nelle loro stime. L'intelligenza artificiale rileva le distorsioni e si adegua.
Affinamento del modello:
Man mano che si accumulano dati, l'IA affina la sua comprensione delle relazioni e dei driver. Le previsioni migliorano nel tempo.
Verifica delle ipotesi:
"Avevamo ipotizzato che l'aumento di prezzo di 5% non avrebbe avuto alcun impatto sui volumi. In realtà il volume è diminuito di 3%". L'AI coglie questo aspetto e migliora la modellazione degli scenari futuri.
Il vostro processo di previsione diventa più intelligente ad ogni ciclo.
Cosa significa per voi
Per i CFO e i responsabili finanziari
Previsioni migliori:
Proiezioni più accurate perché basate su un'analisi completa dei modelli e dei driver, non solo su sensazioni e semplici tendenze.
Cicli di pianificazione più rapidi:
Il bilancio annuale che richiedeva tre mesi ora richiede sei settimane. Le previsioni mensili che richiedevano una settimana ora richiedono due giorni. Più cicli significano più opportunità di aggiustamento.
Più esplorazione dello scenario:
Quando gli scenari sono veloci, si esplorano più possibilità prima di prendere impegni. Decisioni migliori se si considerano più opzioni.
Migliori discussioni strategiche:
Meno tempo per le riunioni a discutere se i calcoli sono giusti. Più tempo per discutere la strategia e l'allocazione delle risorse.
Pianificazione continua:
Invece di bilanci annuali che sono obsoleti a febbraio, aggiornamento continuo basato sulla realtà. Il piano rimane attuale per tutto l'anno.
Per i team FP&A
Smettete di fare i meccanici dei fogli di calcolo:
Meno tempo per consolidare e controllare gli errori. Più tempo ad analizzare e consigliare.
Concentrarsi su giudizio e strategia:
L'intelligenza artificiale gestisce il "quanto". Voi vi occupate di "è realistico" e "cosa dobbiamo fare".
Rispondere più velocemente alle domande:
Le analisi ad hoc che richiedevano giorni ora richiedono ore. Siate reattivi invece di dire "ti richiamo la prossima settimana".
Una migliore partnership commerciale:
Quando potete modellare rapidamente diverse opzioni, aiutate i leader aziendali a prendere decisioni migliori. Diventate consulenti strategici anziché raccoglitori di dati.
Fare un lavoro che sia davvero interessante:
Non siete entrati in FP&A per consolidare fogli di calcolo. Volevate contribuire a guidare la strategia aziendale. L'intelligenza artificiale vi permette di concentrarvi su questo.
Per i dirigenti d'azienda
Migliore visibilità sul futuro:
Previsioni che riflettono la realtà. Una chiara gamma di risultati possibili. Fiducia nei numeri.
Risposte più rapide alle domande "e se":
Non aspettate giorni per l'analisi dello scenario. Esplorate le opzioni nella stessa riunione.
Migliore allocazione delle risorse:
Quando si può vedere rapidamente l'impatto finanziario delle diverse scelte, si prendono decisioni migliori in termini di risorse.
Meno tempo nelle riunioni di bilancio:
Più tempo per gestire l'attività, meno tempo per discutere i dettagli dei fogli di calcolo.
Scenari comuni di pianificazione e previsione
Aggiornamento mensile delle previsioni
Il mese si è appena chiuso. È ora di aggiornare le previsioni.
L'intelligenza artificiale:
- Estrae automaticamente i risultati effettivi
- Calcola la varianza rispetto alla previsione precedente
- Identifica i driver della varianza
- Aggiorna le proiezioni dei mesi restanti in base alle tendenze recenti.
- Genera commenti sulla varianza
- Crea un pacchetto di previsioni aggiornato
- Segnala le aree in cui è necessario riconsiderare i presupposti.
Analisi degli analisti FP&A. Adatta i casi in cui la conoscenza del business suggerisce ipotesi diverse da quelle indicate dalle tendenze. Approva le previsioni aggiornate. Tempo totale: Due ore invece di due giorni.
Pianificazione strategica dello scenario
Il direttore finanziario chiede: "Stiamo valutando l'acquisizione di un concorrente. Potete modellare l'impatto finanziario in diversi scenari di integrazione?".
L'intelligenza artificiale:
- L'analista fornisce ipotesi chiave (ricavi, costi, tempi, sinergie)
- L'intelligenza artificiale costruisce un modello finanziario per ogni scenario
- Calcola i dati finanziari proforma, i rapporti e l'impatto del flusso di cassa.
- Mostra i tempi di pareggio e il ROI per ogni scenario
- Genera un riepilogo del confronto
- Crea un'analisi di sensibilità che mostra quali sono le assunzioni più importanti
Tempo totale: Tre ore invece di tre giorni. La decisione può essere presa questa settimana anziché il mese prossimo.
Consolidamento del bilancio annuale
Tutti i dipartimenti hanno presentato il bilancio. È ora di consolidare.
L'intelligenza artificiale:
- Consolida automaticamente tutti gli invii dei reparti
- Segnala 15 incongruenze: l'organico non coincide con i piani delle risorse umane e dei dipartimenti, le ipotesi di ricavo differiscono dal piano di vendita, le richieste di capex non sono allineate con il piano dell'infrastruttura IT.
- Invia domande specifiche a ciascun dipartimento
- Riceve le correzioni
- Riconsolidamento con correzioni
- Genera un pacchetto di bilancio completo con P&L, bilancio, flusso di cassa.
- Crea un'analisi della varianza rispetto all'anno precedente e agli obiettivi iniziali.
Il direttore FP&A esamina il bilancio consolidato. Discute con il direttore finanziario. Presenta alla leadership. Il consolidamento che richiedeva due settimane ora richiede due giorni.
Cosa non può fare l'intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale è potente per la pianificazione meccanica. Ma il futuro è incerto e richiede il giudizio umano.
Non può prevedere l'imprevedibile:
Un nuovo concorrente entra nel mercato. Un cliente chiave fallisce. Una pandemia fa chiudere tutto. Le previsioni dell'intelligenza artificiale si basano su modelli. Gli eventi veramente senza precedenti non rientrano nei modelli.
Non può fare scelte strategiche:
Dobbiamo espanderci in nuovi mercati? Dovremmo investire in R&S o nelle vendite? L'intelligenza artificiale può modellare l'impatto finanziario di ogni scelta. La scelta stessa richiede una strategia aziendale.
Non può valutare il realismo delle ipotesi:
Le vendite vogliono ipotizzare una crescita di 50%. È realistico alla luce delle condizioni di mercato, della concorrenza e della capacità? Questo richiede un giudizio commerciale, non la matematica.
Non può tenere conto delle azioni di gestione:
Le previsioni indicano che mancherete gli obiettivi. Quindi prenderete provvedimenti. Tagliate i costi, spingete di più sulle vendite, modificate la strategia. L'intelligenza artificiale non può prevedere quali azioni intraprenderete o quanto saranno efficaci.
Non può sostituire la negoziazione:
I bilanci comportano una negoziazione tra i dipartimenti e la leadership. Le risorse sono limitate. Le priorità sono in conflitto. L'intelligenza artificiale può informare queste discussioni, ma non può risolverle.
Non può garantire l'accuratezza:
Nessuna previsione è perfetta. L'intelligenza artificiale migliora l'accuratezza, ma non elimina l'incertezza. Il futuro è ancora incerto.
L'intelligenza artificiale gestisce brillantemente i meccanismi analitici. Il giudizio commerciale, la strategia e il processo decisionale rimangono un lavoro umano.
Come iniziare
Iniziate dal processo di pianificazione più doloroso:
Scegliere prima una previsione:
Previsione delle entrate mensili? Pianificazione dell'organico? Budgeting delle spese generali? Sceglietene uno importante e basato sui dati.
Pulire i dati storici:
L'intelligenza artificiale impara dalla storia. Assicuratevi che i vostri dati storici siano puliti e categorizzati correttamente. Il tempo investito in questo ambito ripaga.
Iniziare con l'analisi dei modelli:
Prima di automatizzare le previsioni, fate analizzare all'IA i vostri modelli storici. Imparate a capire cosa guida la vostra attività. In questo modo si creano fiducia e intuizione.
Costruire previsioni di base:
Lasciate che l'intelligenza artificiale crei previsioni statistiche. Confrontatele con il vostro metodo attuale. Affinare l'approccio fino a ottenere un'accuratezza paragonabile o superiore.
Aggiungete il vostro giudizio:
La linea di base dell'IA più le vostre conoscenze aziendali equivalgono a previsioni migliori. Non affidatevi mai alla sola IA senza una revisione.
Accuratezza della misura:
Tenere traccia delle previsioni e dei dati effettivi. Misurare i miglioramenti nel tempo. Documentare dove l'IA aggiunge valore.
Espandersi gradualmente:
Una previsione funziona bene? Aggiungetene un'altra. Poi aggiungete funzionalità di scenario. Poi l'automazione del consolidamento. Costruire le capacità nel tempo.
La pianificazione non si trasforma da un giorno all'altro. Iniziate in modo mirato. Dimostrare il valore. Espandere.
Siete pronti a dedicare meno tempo alla pianificazione meccanica?
Ogni azienda ha processi di pianificazione diversi. Diversi driver. Sistemi diversi. Diversa complessità.
Non vendiamo modelli di pianificazione generici. Analizziamo i vostri processi specifici. I vostri dati. I vostri requisiti.
Poi costruiamo una pianificazione basata sull'intelligenza artificiale che si adatta al vostro modo di lavorare. Stesso rigore. Stessi controlli. Solo più veloce e più automatizzato.
Iniziamo con un'area. Dimostriamo che migliora la precisione e fa risparmiare tempo. Poi ci espandiamo. Un'automazione pratica della pianificazione che rende il vostro team più strategico.
Parlateci del vostro processo di pianificazione
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