재무 계획 및 예측을 위한 AI: 역학은 줄이고 전략은 강화
재무 계획은 시간이 오래 걸립니다. 모든 부서로부터 입력을 수집합니다. 예산 모델을 구축합니다. 모든 것을 통합하세요. 오류와 불일치를 확인합니다. 시나리오를 실행합니다. 경영진에게 프레젠테이션하세요. 피드백을 받습니다. 수정하세요. 반복합니다.
완료할 때쯤이면 가정이 바뀌었을 것입니다.
예측은 주기는 같지만 빈도만 더 잦아집니다. 모델을 업데이트합니다. 계획에 대한 차이를 설명합니다. 예측을 조정합니다. 결과를 발표합니다. 반복해서 반복합니다.
대부분의 시간은 정비사에게 돌아갑니다. 데이터 수집. 스프레드시트 통합. 수식 업데이트. 끊어진 링크 수정. 프레젠테이션을 위한 서식 변경.
가치 있는 작업은 비즈니스에 대해 생각하는 것입니다. 핵심 동인은 무엇인가요? 무엇이 바뀔 수 있나요? 어떤 시나리오에 대비해야 할까요? 리소스를 어떻게 할당해야 할까요?
AI는 전략적 사고를 하지 않습니다. 기계가 하는 일입니다. 데이터 수집. 통합. 시나리오 구축. 초안 작성.
팀은 전략과 판단에 집중하세요. 스프레드시트 작업은 AI가 처리합니다.
계획 및 예측 문제
계획과 예측은 필수입니다. 또한 시간이 엄청나게 많이 걸리는 작업이기도 합니다.
연간 예산 주기입니다:
- 연말 몇 달 전부터 시작
- 모든 부서는 자체 스프레드시트에서 예산을 수립합니다.
- 재무는 모든 입력을 수집하고 통합합니다.
- 오류, 불일치, 비현실적인 가정을 찾아냅니다.
- 수정을 위해 부서로 돌아갑니다.
- 다시 통합
- 경영진은 다양한 시나리오를 원합니다.
- 각 시나리오에 대한 재구축
- 1월부터 시작되는 예산에 대해 12월에 최종 승인을 받습니다.
월별 또는 분기별 예측:
- 가장 최근 기간의 실제 업데이트
- 최근 동향에 따라 예상치 조정
- 사업부로부터 업데이트된 입력 수집
- 통합 및 합리성 확인
- 이전 예측 및 예산과의 차이를 계산합니다.
- 변경 사항을 설명하는 댓글 작성
- 경영진에게 프레젠테이션
- 더 많은 분석이 필요한 질문을 합니다.
- 주기 반복
임시 시나리오 계획:
"매출이 101조원이 아닌 51조원으로 증가하면 어떨까요? 캐나다로 확장하면 어떨까요? 비용이 151조3천억 원이 증가하면 어떨까요? 이러한 시나리오를 실행할 수 있나요?"
각 시나리오는 몇 시간씩 걸리는 작업입니다. 가정을 조정합니다. 모든 것을 다시 계산합니다. 오류를 확인합니다. 작업을 마칠 때쯤이면 경영진은 다양한 시나리오를 보고 싶어합니다.
결과: FP&A 팀은 80%의 시간을 메카닉에, 20%의 시간을 분석에 소비합니다. 그 반대가 되어야 합니다.
계획 및 예측을 위한 AI의 역할
과거 패턴 분석
미래를 예측하기 전에 과거를 이해하세요. AI는 패턴 인식에 탁월합니다.
트렌드 파악:
노이즈를 제거하면 기본 성장률은 어떻게 되나요? AI는 신호와 노이즈를 분리합니다. 실제 성장률과 일회성 이벤트.
계절성 감지:
4분기는 항상 강세입니다. 7월은 항상 한산합니다. AI는 계절적 패턴을 정량화하여 예측에 이를 반영합니다.
상관관계 분석:
매출이 10% 증가하면 배송비는 어떻게 되나요? 인원이 증가하면 사무실 비용은 어떻게 변할까요? AI가 운전자 간의 관계를 찾아냅니다.
운전자 식별:
실제로 수익을 창출하는 요인은 무엇일까요? 제품 구성? 가격 책정? 판매량? 시장 상황? AI는 어떤 요인이 가장 중요한지 분석합니다.
이상 징후 식별:
작년 2분기의 엄청난 급증은 일회성 고객 주문이었습니다. 이를 올해 2분기를 예측하는 데 사용하지 마세요. AI는 어떤 과거 데이터 포인트가 대표적인지, 어떤 것이 이상치인지 식별합니다.
이러한 분석은 데이터를 파헤치는 데 며칠이 걸리곤 했습니다. 이제 AI가 몇 분 만에 분석하여 중요한 사항을 보여줍니다.
자동으로 예측 작성
패턴이 이해되면 AI는 초기 예측을 구축합니다:
통계 예측:
AI는 과거 추세, 계절성, 성장률을 기반으로 미래 기간을 예측합니다. 이것이 기준선입니다.
운전자 기반 예측:
드라이버를 제공합니다. "다음 분기에 10명을 채용할 예정입니다. 두 개의 새로운 주에서 시작할 예정입니다." AI는 과거 관계를 기반으로 영향을 계산합니다.
여러 가지 방법을 결합했습니다:
AI는 한 가지 예측 방법에만 의존하지 않습니다. 여러 가지 접근 방식을 사용하고 역사적으로 가장 정확했던 방식을 기준으로 가중치를 매깁니다.
신뢰 구간:
단순한 숫자가 아닙니다. "수익은 80%의 신뢰도로 $10-12M이 될 것이며, 가장 가능성이 높은 것은 $11M입니다." 이는 가능한 결과의 범위를 보여줍니다.
자동 업데이트:
실제 결과가 들어오면 AI가 자동으로 예측을 업데이트합니다. 월말에 수정할 때까지 기다릴 필요가 없습니다. 지속적인 예측.
여전히 검토하고 조정할 수 있습니다. 하지만 빈 스프레드시트가 아닌 확실한 기준선에서 시작합니다.
자동으로 요금제 통합
예산 책정의 악몽: 모든 사람의 의견을 수집하고 통합하는 일.
AI가 도와드립니다:
일관된 템플릿:
모두가 동일한 형식과 정의를 사용합니다. AI는 일관성을 유지합니다.
자동 통합:
부서에서 입력을 제출하면 AI가 자동으로 통합합니다. 수동으로 복사하여 붙여넣을 필요가 없습니다. 공식이 깨지지 않습니다.
오류 확인:
A 부서의 인원 계획이 인사팀의 계획과 일치하지 않습니다. B 부서의 매출 가정이 영업팀의 계획과 일치하지 않습니다. AI는 불일치를 즉시 표시합니다.
합리성 점검:
마케팅 예산이 설명 없이 300% 증가했습니다. 아마도 오타인 것 같습니다. 인력 계획에는 50명의 신규 채용이 포함되어 있지만 시설 계획에는 더 많은 공간이 포함되어 있지 않습니다. 그건 안 되죠. 수동으로 발견하기 전에 AI가 문제를 플래그합니다.
버전 관리:
더 이상 "Final_Budget_v7_FINAL_revised.xlsx"가 필요하지 않습니다. AI가 자동으로 버전을 추적합니다. 모두가 현재 버전에서 작업합니다.
결과: 며칠이 걸리던 통합이 이제 몇 시간이면 완료됩니다. 제출 전에 문제를 파악하는 데 더 많은 시간을 할애하고, 제출 후에는 문제를 수정하는 데 더 적은 시간을 할애합니다.
시나리오 즉시 실행
경영진은 다양한 시나리오를 보고 싶어 합니다. AI 이전: 각 작업 시간. AI 사용 시: 몇 분.
매개변수 변경:
"51%, 101%, 151% 매출 성장률 보여주세요." AI는 각 시나리오에 대해 모든 것을 즉시 다시 계산합니다.
드라이버 변경:
"10명 대신 20명을 고용하면 어떨까요? 새로운 지점을 두 개 열면 어떨까요?" AI는 모든 다운스트림 영향을 자동으로 계산합니다.
민감도 분석:
어떤 가정이 가장 중요할까요? AI는 어떤 변수가 결과에 가장 큰 영향을 미치는지 보여줍니다. 무엇이 실제로 결과를 움직이는지에 대해 집중적으로 논의하세요.
위험 시나리오:
최상의 경우, 예상되는 경우, 최악의 경우. AI는 이 세 가지를 모두 구축하여 다양한 가능성을 보여줍니다.
확률 가중치 결과:
단순히 "여기 세 가지 시나리오가 있습니다."가 아니라. 하지만 "최상의 경우의 확률은 201조분의 3, 예상되는 경우의 확률은 601조분의 3, 최악의 경우의 확률은 201조분의 3입니다."라고 설명합니다. 의사 결정에 더 유용합니다.
시나리오가 빠르면 더 많은 옵션을 탐색할 수 있습니다. 더 많은 가능성을 고려할 때 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.
자동으로 분산 설명
실제 결과는 예상과 다르게 나왔습니다. 무엇이 달라졌나요?
AI가 분석합니다:
드라이버 분산 분석:
"10억 4,000만 달러의 매출을 예상했지만 10억 4,000만 달러를 달성했습니다. 이는 거래액 81% 증가(+$800만), 가격 21% 증가(+$200만), 믹스 영향 중립에 따른 것입니다."
단순히 "예상보다 $1M이 초과되었습니다."가 아닙니다. 하지만 정확한 이유는
폭포 설명:
예측으로 시작하세요. 각 드라이버의 영향을 추가합니다. 실제 결과로 마무리합니다. 계획에서 현실이 되는 과정을 시각적으로 보여주는 폭포수.
댓글 생성:
AI가 첫 번째 초안을 작성합니다: "매출은 예상보다 강한 동남아시아 지역의 수요와 평균 주문량 증가에 힘입어 예상치를 101% 초과 달성했습니다."
검토하고 수정합니다. 하지만 처음부터 다시 시작하는 것은 아닙니다.
전방 영향:
이 편차는 나머지 연도 예측을 조정해야 함을 시사합니다. AI는 실제로 일어난 일을 기반으로 수정된 예측을 제안합니다.
몇 시간이 걸리던 분산 분석이 이제 몇 분이면 끝납니다. 의미를 이해하는 데 더 많은 시간을 할애하고 차이를 계산하는 데 더 적은 시간을 할애할 수 있습니다.
시간이 지남에 따라 개선
AI는 경험을 통해 학습합니다.
예측 정확도 추적:
어떤 예측 방법이 가장 정확했나요? 어떤 가정이 현실적이고 어떤 가정이 낙관적인가? AI는 무엇이 효과가 있었는지 추적합니다.
편향성 감지:
영업은 항상 낙관적으로 예측합니다. 운영은 항상 예측에 버퍼가 있습니다. AI가 편향을 감지하고 조정합니다.
모델 개선:
더 많은 데이터가 축적됨에 따라 AI는 관계와 동인에 대한 이해를 개선합니다. 예측은 시간이 지날수록 더 정확해집니다.
가정 테스트:
"우리는 51조3천억 달러의 가격 인상이 거래량에 영향을 미치지 않을 것이라고 가정했습니다. 실제로 거래량은 3% 감소했습니다." AI는 이를 파악하여 향후 시나리오 모델링을 개선합니다.
예측 프로세스는 매 주기마다 더욱 스마트해집니다.
이것이 귀하에게 의미하는 것
CFO 및 재무 책임자 대상
더 나은 예측:
직감이나 단순한 추세가 아닌 패턴과 동인에 대한 종합적인 분석을 기반으로 하기 때문에 더욱 정확한 예측이 가능합니다.
계획 주기 단축:
3개월이 걸리던 연간 예산이 이제 6주가 소요됩니다. 일주일이 걸리던 월간 예측은 이제 이틀이면 끝납니다. 주기가 길어지면 조정할 수 있는 기회가 더 많아집니다.
더 많은 시나리오 탐색:
시나리오가 빠르면 약속을 하기 전에 더 많은 가능성을 탐색할 수 있습니다. 더 많은 옵션을 고려함으로써 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.
더 나은 전략적 토론:
계산이 맞는지 논쟁하는 회의 시간을 줄일 수 있습니다. 전략과 리소스 할당을 논의하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
지속적인 계획:
2월이 되면 구식이 되는 연간 예산 대신 현실에 맞게 지속적으로 업데이트합니다. 계획은 일 년 내내 관련성을 유지합니다.
FP&A 팀용
스프레드시트 기계가 되지 마세요:
통합 및 오류 확인 시간 단축. 분석과 조언에 더 많은 시간을 할애하세요.
판단력과 전략에 집중하세요:
AI는 "얼마"를 처리합니다. 사람은 "이것이 현실적인가"와 "어떻게 해야 하는가"를 처리합니다.
질문에 더 빠르게 답변하세요:
며칠이 걸리던 임시 분석이 이제 몇 시간이면 끝납니다. "다음 주에 다시 연락드리겠습니다."라고 말하는 대신 신속하게 대응하세요.
더 나은 비즈니스 파트너십:
다양한 옵션을 신속하게 모델링할 수 있으면 비즈니스 리더가 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터 수집가가 아니라 전략적 조언자가 되는 것입니다.
실제로 흥미로운 일을 하세요:
스프레드시트를 통합하기 위해 FP&A를 도입한 것이 아닙니다. 비즈니스 전략 추진을 돕고 싶었겠죠. AI를 사용하면 그 일에 집중할 수 있습니다.
비즈니스 리더용
미래에 대한 가시성 향상:
현실을 반영한 예측. 가능한 결과의 범위가 명확합니다. 수치에 대한 신뢰.
"만약"이라는 질문에 더 빠르게 답하세요:
시나리오 분석을 위해 며칠을 기다리지 마세요. 같은 회의에서 옵션을 탐색하세요.
리소스 할당 개선:
다양한 선택의 재정적 영향을 빠르게 확인할 수 있으면 더 나은 리소스 결정을 내릴 수 있습니다.
예산 회의 시간 단축:
비즈니스를 운영하는 데 더 많은 시간을 할애하고 스프레드시트 세부 정보에 대해 토론하는 시간을 줄이세요.
일반적인 계획 및 예측 시나리오
월간 예측 업데이트
월이 방금 마감되었습니다. 예측을 업데이트할 시간입니다.
AI:
- 실제 결과를 자동으로 가져옵니다.
- 이전 예측에 대한 분산 계산
- 분산 요인 식별
- 최근 동향에 따라 남은 달의 예상치를 업데이트합니다.
- 분산 해설 생성
- 업데이트된 예측 패키지 만들기
- 가정을 재고해야 하는 영역에 플래그를 지정합니다.
FP&A 분석가 검토. 비즈니스 지식이 추세가 나타내는 것과 다른 가정을 제안하는 경우 조정합니다. 업데이트된 예측을 승인합니다. 총 시간: 이틀이 아닌 2시간.
전략적 시나리오 계획
CFO가 묻습니다: "경쟁사 인수를 고려하고 있습니다. 다양한 통합 시나리오에서 재무적 영향을 모델링할 수 있나요?"
AI:
- 분석가가 주요 가정(수익, 비용, 시기, 시너지 효과)을 제공합니다.
- AI가 각 시나리오에 맞는 재무 모델 구축
- 견적 재무, 비율, 현금 흐름 영향 계산
- 각 시나리오에 대한 손익분기점 타이밍 및 ROI 표시
- 비교 요약 생성
- 어떤 가정이 가장 중요한지 보여주는 민감도 분석을 생성합니다.
총 시간: 3일이 아닌 3시간. 다음 달이 아닌 이번 주에 결정할 수 있습니다.
연간 예산 통합
모든 부서에서 예산 입력을 제출했습니다. 통합할 시간입니다.
AI:
- 모든 부서별 제출물을 자동으로 통합합니다.
- 플래그 15 불일치: 인원과 부서 계획이 일치하지 않음, 매출 가정이 판매 계획과 다름, 자본 지출 요청이 IT 인프라 계획과 일치하지 않음
- 각 부서에 구체적인 질문 보내기
- 수정 사항 수신
- 수정 사항으로 다시 통합
- 손익, 대차 대조표, 현금 흐름이 포함된 완벽한 예산 패키지 생성
- 전년도 및 초기 목표에 대한 분산 분석 생성
FP&A 책임자가 통합 예산을 검토합니다. CFO와 논의합니다. 경영진에게 보고합니다. 2주가 걸리던 통합 작업이 이제 이틀이면 완료됩니다.
AI가 할 수 없는 일
인공지능은 계획 수립에 강력한 힘을 발휘합니다. 하지만 미래는 불확실하고 인간의 판단이 필요합니다.
예측할 수 없는 것을 예측할 수는 없습니다:
새로운 경쟁자가 시장에 진입합니다. 주요 고객이 파산합니다. 팬데믹으로 모든 것이 중단됨. 패턴에 기반한 AI 예측. 정말 전례 없는 사건은 패턴에 없습니다.
전략적인 선택을 할 수 없습니다:
새로운 시장으로 확장해야 할까요? R&D에 투자해야 할까요, 아니면 영업에 투자해야 할까요? AI는 각 선택의 재무적 영향을 모델링할 수 있습니다. 선택 자체에는 비즈니스 전략이 필요합니다.
가정에 대한 현실성을 평가할 수는 없습니다:
영업팀은 50% 성장을 가정하고 싶어합니다. 시장 상황, 경쟁, 수용 능력을 고려할 때 이것이 현실적일까요? 여기에는 수학이 아닌 비즈니스 판단이 필요합니다.
관리 조치를 설명할 수 없습니다:
예측에 따르면 목표를 놓칠 수 있습니다. 따라서 조치를 취해야 합니다. 비용을 절감하고, 영업을 강화하고, 전략을 조정합니다. AI는 어떤 조치를 취할지, 얼마나 효과적인지 예측할 수 없습니다.
협상을 대체할 수는 없습니다:
예산에는 부서와 경영진 간의 협상이 수반됩니다. 리소스가 제한되어 있습니다. 우선 순위가 충돌합니다. AI는 이러한 논의를 알려줄 수는 있지만 해결할 수는 없습니다.
정확성을 보장할 수는 없습니다:
완벽한 예측은 없습니다. AI는 정확도를 향상시키지만 불확실성을 제거하지는 못합니다. 미래는 여전히 불확실합니다.
AI는 분석 메커니즘을 훌륭하게 처리합니다. 비즈니스 판단, 전략, 의사 결정은 여전히 사람이 해야 할 일입니다.
시작하기
가장 고통스러운 계획 프로세스부터 시작하세요:
먼저 하나의 예측을 선택합니다:
월별 매출 예측? 인력 계획? 자본 지출 예산? 중요하고 데이터에 기반한 것을 선택하세요.
기록 데이터를 정리하세요:
AI는 기록을 통해 학습합니다. 기록 데이터가 깨끗하고 올바르게 분류되어 있는지 확인하세요. 여기에 투자한 시간은 보상을 받습니다.
패턴 분석부터 시작하세요:
예측을 자동화하기 전에 AI가 과거 패턴을 분석하도록 하세요. 비즈니스를 이끄는 요인을 파악하세요. 이를 통해 자신감과 인사이트를 쌓을 수 있습니다.
기준 예측을 구축합니다:
AI가 통계적 예측을 생성하도록 하세요. 현재 방법과 비교합니다. 정확도가 비슷하거나 더 좋아질 때까지 접근 방식을 개선합니다.
여러분의 판단을 추가하세요:
AI 기준선에 비즈니스 지식이 더해지면 더 정확한 예측이 가능합니다. 검토 없이 AI에만 의존해서는 안 됩니다.
정확도를 측정합니다:
예측치와 실제치를 추적하세요. 시간 경과에 따른 개선 사항을 측정하세요. AI가 가치를 창출하는 부분을 문서화하세요.
점진적으로 확장하세요:
하나의 예측이 잘 작동하고 있나요? 다른 예측을 추가하세요. 그런 다음 시나리오 기능을 추가하세요. 그런 다음 통합 자동화를 추가하세요. 시간이 지남에 따라 기능을 구축하세요.
계획은 하루아침에 바뀌지 않습니다. 집중해서 시작하세요. 가치를 증명하세요. 확장하세요.
기획 메커니즘에 소요되는 시간을 줄일 준비가 되셨나요?
회사마다 계획 프로세스가 다릅니다. 동인도 다릅니다. 시스템도 다릅니다. 복잡성도 다릅니다.
일반적인 계획 템플릿은 판매하지 않습니다. 고객의 구체적인 프로세스를 살펴봅니다. 고객의 데이터. 요구 사항.
그런 다음 업무 방식에 맞는 AI 기반 계획을 수립합니다. 동일한 엄격함. 동일한 제어. 다만 더 빠르고 자동화되어 있을 뿐입니다.
한 영역부터 시작하겠습니다. 정확도가 향상되고 시간이 절약된다는 것을 증명하세요. 그런 다음 확장하세요. 팀을 더욱 전략적으로 만드는 실용적인 계획 자동화.
