Mākslīgais intelekts finanšu pārskatu sagatavošanai un analīzei: Mazāk montāžas, vairāk ieskatu
Būtiska ir finanšu pārskatu sniegšana. Tā ir veids, kā uzzināt, kas noticis. Tā vadība pieņem lēmumus. Tā ir veids, kā valde novērtē darbības rezultātus.
Tā ir arī neticami atkārtojas.
Datu iegūšana no piecām dažādām sistēmām. Eksportējiet uz Excel. Notīriet to. Aprēķiniet novirzes. Izveidojiet tās pašas tabulas, ko izveidojāt pagājušajā mēnesī. Formatējiet visu. Uzrakstiet komentāru, paskaidrojot, kas mainījies. Pārbaudiet visas formulas. Nosūtiet to. Tad kāds uzdod papildjautājumu, un jūs visu darāt vēlreiz.
Saturs mainās. Struktūra nemainās. Analīze ir vērtīga. Montāža ir tikai darbs.
Mākslīgais intelekts neaizstāj finanšu analīzi. Tas veic montāžas daļu. Datu vākšanu. Aprēķinu. Pirmais projekts. Tādējādi jūsu komanda var koncentrēties uz to, ko skaitļi patiesībā nozīmē.
Ziņošanas problēma
Finanšu komandas tērē ļoti daudz laika atskaišu sagatavošanas mehānismiem:
Dati dzīvo visur:
Ieņēmumi ERP. Klientu rādītāji CRM. Darbinieku skaits HRIS. Mārketinga izdevumi savā sistēmā. tīmekļa analītika vēl vienā rīkā. Pārdošanas operatīvie dienesti uztur atsevišķas izklājlapas.
Manuāla datu vākšana:
Piesakieties katrā sistēmā. Eksportējiet pareizos datus. Kopējiet un ielīmējiet galvenajā izklājlapā. Ceru, ka neko nepalaidāt garām. Ceriet, ka formāti sakrīt. Ceru, ka neviens nav mainījis kolonnu nosaukumus.
Atkārtoti aprēķini:
Budžets pret faktisko. Mēneša laikā. Gada griezumā. Ceturkšņa tendences. Tās pašas formulas. Dažādi skaitļi. Katrā periodā.
Manuāla dispersijas analīze:
Kāpēc ieņēmumi ir palielinājušies 8%? Jūs iedziļināties datos. Produktu klāsts. Ģeogrāfiskais sortiments. Cenu izmaiņas. Apjoma izmaiņas. Tad to uzraksti. Katru mēnesi.
Formatēšana un noformējums:
Skaitļiem ir jābūt pareiziem. Tabulas ir konsekventi formatētas. Diagrammas pareizajās lappusēs. Pareizi virsraksti un pēdas. Atjaunināti PowerPoint slaidi.
Versiju kontroles galvassāpes:
Jūs nosūtāt v1. Kāds atrod kļūdu. Jūs nosūtāt v2. Kāds vēlas atšķirīgus izcirtņus. Nosūtāt v3. Tagad ir pieejamas trīs versijas.
Līdz ziņojuma sagatavošanas brīdim jūs esat noguris. Un jūs vēl neesat veicis nekādu faktisko analīzi. Jūs esat tikai apkopojis informāciju.
Ko mākslīgais intelekts dara ziņošanas un analīzes jomā
Automātiski lejupielādē datus no jebkuras vietas
Mākslīgais intelekts ir savienots ar visām jūsu sistēmām:
- ERP sistēmas (SAP, Oracle, NetSuite, Dynamics u. c.)
- CRM sistēmas (Salesforce, HubSpot u. c.)
- Datu noliktavas un datubāzes
- Izklājlapas un koplietojamie diski
- Mākoņglabāšanas un sadarbības rīki
- Trešo personu datu avoti
Nevajag vairs pieteikties un eksportēt. Nekad vairs nav kopēšanas un ielīmēšanas. Mākslīgais intelekts izgūst tieši to, kas jums nepieciešams, kad tas nepieciešams.
Tā automātiski apstrādā dažādus datu formātus. Datumi dažādos formātos? Dažādas valūtas? Dažādas mērvienības? Mākslīgais intelekts visu normalizē, lai viss darbotos kopā.
Datu atjaunināšana? Mākslīgais intelekts tiek atjaunināts automātiski. Nekādu atrunu "šajā pārskatā izmantoti dati no...", jo otrdienas rītā jūs tos manuāli ievācāt.
Aprēķina visu uzreiz
Standarta finanšu aprēķini, kas manuāli aizņem minūtes, tiek veikti dažu sekunžu laikā:
Noviržu aprēķini:
- Budžets pret faktisko (dolāros un procentos)
- Prognoze pret faktisko
- Iepriekšējo periodu salīdzinājumi
- Iepriekšējo gadu salīdzinājumi
- Plāna novirze no gada līdz gada beigām kumulatīvi
Tendenču analīze:
- Mēneša pieauguma tempi
- Ceturkšņa tendences
- Kustīgie vidējie rādītāji
- Sezonalitātes korekcijas
- Darbības ātruma aprēķini
Koeficientu analīze:
- Maržas (bruto, darbības, neto)
- Peļņas rādītāji (ROA, ROE, ROIC)
- Efektivitātes rādītāji (aktīvu apgrozījums, krājumu apgrozījums)
- Likviditātes rādītāji (tekošās likviditātes koeficients, ātrās likviditātes koeficients)
- Pielāgotie jūsu uzņēmumam specifiskie KPI
Mākslīgais intelekts ne tikai aprēķina. Tas tiek galā arī ar kaitinošiem gadījumiem. Dalīšana ar nulli? Trūkst datu? Strukturālas izmaiņas jūsu kontu plānā? Tas tos inteliģenti pārvalda, nevis izjauc.
Paskaidro, kas mainīts
Šeit mākslīgais intelekts kļūst interesants. Tas ne tikai parāda skaitļus. Tas tos izskaidro.
Automātisks noviržu komentārs:
"Salīdzinājumā ar iepriekšējo mēnesi ieņēmumi palielinājās par $2,3M (12%), ko noteica 15% pieaugums produktā X ($1,8M) un 8% pieaugums produktā Y ($0,6M), ko daļēji kompensēja 3% samazinājums produktā Z ($0,1M)."
Mākslīgais intelekts raksta pirmo projektu. Jūs to pārskatāt, precizējat un papildināt kontekstu. Taču jūs nesākat darbu no tukšas lapas.
Autovadītāja identifikācija:
Mākslīgais intelekts ne tikai saka, ka ieņēmumi ir palielinājušies. Tas nosaka, kāpēc:
- Apjoma izmaiņas pret cenu izmaiņām
- Izstrādājumu sortimenta maiņa
- Ģeogrāfiskie rādītāji
- Klientu segmenta izmaiņas
- Sezonalitāte pret patieso izaugsmi
Tajā ir noteikts katra transportlīdzekļa vadītāja devums. "Apjoms palielinājās par 8%, cenas palielinājās par 3%, ietekme uz sortimentu +1%." Tagad jūs zināt, kas patiesībā izmainīja situāciju.
Dabiskās valodas kopsavilkumi:
Tā vietā, lai liktu vadītājiem lasīt tabulas, mākslīgais intelekts raksta kopsavilkumus vienkāršā valodā. "Šomēnes mēs pārspējām plānu par 5%, galvenokārt pateicoties lielākam pieprasījumam ziemeļaustrumu reģionā, nekā gaidīts."
Plankumu modeļi un anomālijas
Cilvēki lieliski prot analizēt. Cilvēkiem ir briesmīgi pārbaudīt tūkstošiem datu punktu, meklējot likumsakarības.
Mākslīgais intelekts ir pretējs.
Tendenču noteikšana:
Bruto peļņa ir samazinājusies trīs mēnešus pēc kārtas. Katru mēnesi neliels kritums. Viegli palaist garām katru atsevišķi. Mākslīgais intelekts pamana tendenci un atzīmē to.
Anomāliju noteikšana:
Mārketinga izdevumi Dalasas birojā ir 40% lielāki nekā parasti. Tas varētu būt likumīgi. Iespējams, kļūda. Jebkurā gadījumā ir vērts pārbaudīt. Mākslīgais intelekts to atzīmē.
Korelācijas analīze:
Palielinoties pārdošanas apjomiem, parasti proporcionāli palielinās arī piegādes izmaksas. Šomēnes tas nenotika. Kāpēc? Mākslīgais intelekts to pamana un apšauba.
Sliekšņa uzraudzība:
Jebkuram kontam, kas pārsniedz $50K, nepieciešama finanšu direktora pārbaude. Jebkurai novirzei, kas pārsniedz 10%, nepieciešams paskaidrojums. Jebkura negatīva starpība ir jāizmeklē. Mākslīgais intelekts nepārtraukti uzrauga un brīdina, kad tiek pārsniegtas robežvērtības.
Jūsu komanda nevar katru mēnesi manuāli pārbaudīt katru pozīciju. Mākslīgais intelekts var. Tas pievērš jūsu uzmanību svarīgām lietām, nevis ļauj tām paslēpties milzīgās datu kopās.
Automātiski ģenerē pārskatus
Tiklīdz mākslīgais intelekts zina jūsu standarta pārskatu formātu, tas tos izveido automātiski:
Ikmēneša finanšu paketes:
Peļņas un zaudējumu aprēķins, bilance, naudas plūsma, noviržu komentāri, KPI paneļi. Vienāds formāts katru mēnesi. Skaitļi tiek atjaunināti automātiski.
Valdes paketes:
Kopsavilkums, galvenie rādītāji, segmenta darbība, riski un iespējas. Tiek ģenerēts automātiski, gatavs jūsu pārskatīšanai un pilnveidošanai.
Departamenta ziņojumi:
Katrai nodaļai ir savs peļņas un zaudējumu aprēķins un rādītāji. Ģenerē no viena un tā paša datu avota. Konsekventas definīcijas. Nav manuālas sadalīšanas.
Pielāgotie skati:
Pārdošana vēlas redzēt ieņēmumus pa reģioniem. Operācijas vēlas redzēt izmaksas pa objektiem. Mārketings vēlas ROI pa kanāliem. Mākslīgais intelekts izveido katru skatu no vieniem un tiem pašiem pamatdatiem.
Mākslīgais intelekts ģenerē pirmo projektu. Jūs to pārskatāt. Pievienojiet kontekstu. Pielāgojiet, kas jālabo. Taču katru reizi jūs neveidojat projektu no nulles.
Ātri sniedz atbildes uz ad hoc jautājumiem
Valdes sēde notiks pēc 30 minūtēm. Kāds jautā: "Kāda ir mūsu ieņēmumu tendence no produkta X Vidējos rietumos pēdējo 6 ceturkšņu laikā?"
Pirms AI: panika. Eksporta dati. Filtrējiet. Aprēķināt. Izveidojiet ātru diagrammu. Ceriet, ka tā ir pareiza.
Ar mākslīgo intelektu: uzdodiet jautājumu. Saņem atbildi dažu sekunžu laikā. Pārbaudiet, vai tā izskatās pamatota. Parādiet to padomei.
Mākslīgais intelekts var sagriezt jūsu finanšu datus, kā vien vēlaties:
- Pēc produkta, reģiona, klienta, kanāla, laika perioda
- Izmantojot jebkuru definēto metriku
- Tabulās, diagrammās vai aprakstos.
- Eksportēts uz jebkuru vajadzīgo formātu
Ad hoc vairs nenozīmē darba stundas. Tas nozīmē - dažādi jautājumi, tāds pats ātrums.
Ko tas nozīmē jums
Finanšu direktoriem un finanšu vadītājiem
Ātrāki slēgšanas cikli:
Ja atskaišu montāža ir automātiska, jūs ātrāk aizverat. Divu dienu slēgšana piecu dienu vietā. Tāda pati kvalitāte, mazāk laika.
Vairāk laika stratēģiskajam darbam:
Jūsu komanda pavadīs mazāk laika, veidojot pārskatus, un vairāk laika, lai saprastu, ko tie nozīmē. Vairāk laika veltiet jautājumiem "vai mums vajadzētu", nevis "cik daudz".
Labāks lēmumu pieņemšanas atbalsts:
Ja uz jautājumiem var atbildēt dažu minūšu, nevis stundu laikā, vadītāji var pieņemt lēmumus, izmantojot labāku informāciju. Mazāk minējumu, vairāk datu.
Konsekventa ziņošana:
Katru reizi tās pašas definīcijas. Vienādi aprēķini katru reizi. Nekādu "pagaidiet, kā mēs to aprēķinājām pagājušajā mēnesī?" brīžu.
Vieglāka revīzija:
Revidenti vēlas saprast jūsu skaitļus. Ja atskaites tiek automātiski ģenerētas no pārbaudītiem datu avotiem ar dokumentētiem aprēķiniem, to ir daudz vieglāk izskaidrot un pamatot.
Kontrolieriem un grāmatvedības vadītājiem
Pārtrauciet atjaunot vienus un tos pašus ziņojumus:
Mēneša beigu paketes, kuru apstrādei bija nepieciešamas divas dienas, tagad aizņem divas stundas. Lielākā daļa no tās ir pārskatīšana, nevis montāža.
Novērsiet kļūdas, pirms tās tiek izsūtītas:
Mākslīgais intelekts atzīmē lietas, kurām nav jēgas. Neparastas tendences. Nepareizi aprēķini. Trūkstoši dati. Jūs novēršat problēmas, pirms kāds tās pamana.
Apstrādājiet ziņošanas pieprasījumus bez panikas:
"Vai varat apkopot pēdējo trīs gadu ieņēmumus pa reģioniem pa ceturkšņiem?" Agrāk tas bija projekts. Tagad tas ir piecas minūtes.
Koncentrējieties uz skaidrošanu, nevis aprēķināšanu:
Jūsu uzdevums ir palīdzēt cilvēkiem saprast skaitļus. Kad mākslīgais intelekts veic matemātiskos aprēķinus, jums ir laiks izskaidrot, kas notiek.
Finanšu analītiķiem
Ātrāk iegūstiet ieskatu:
Pārtrauciet tērēt 80% sava laika datu apstrādei un 20% - analīzei. Apgrieziet šo attiecību. Mākslīgais intelekts apstrādā datus. Tu analizē.
Izpētiet vairāk scenāriju:
Ja varat veikt analīzi dažu minūšu, nevis stundu laikā, varat izpētīt vairāk iespēju. Vairāk "kas, ja" scenāriju. Padziļināta interesantu modeļu izpēte.
Dariet darbu, kurā patiešām tiek izmantotas jūsu prasmes:
Jūs neaizgājāt uz finansēm, lai kopētu un ielīmētu datus. Jūs devāties uz finansēm, lai izprastu uzņēmējdarbības rezultātus. Mākslīgais intelekts ļauj jums koncentrēties uz to.
Kļūsti par labāku biznesa partneri:
Ja spējat ātri atbildēt uz jautājumiem, sniedzot labus datus, jūs kļūstat par personu, ar kuru visi vēlas runāt. Jūs palīdzat pieņemt lēmumus, nevis tikai ziņojat par rezultātiem.
Bieži ziņošanas scenāriji
Mēneša beigu slēgšanas pārskati
Slēgšana ir pabeigta. Grāmatas ir aizslēgtas. Tagad sākas atskaites.
Mākslīgais intelekts automātiski:
- no ERP sistēmas iegūst galīgos skaitļus.
- Aprēķina visas novirzes no budžeta un iepriekšējiem periodiem.
- Sagatavo standarta peļņas un zaudējumu, bilances un naudas plūsmas pārskatus.
- Izveido noviržu komentārus, kuros izskaidro būtiskākās izmaiņas.
- Izveido KPI paneļus ar diagrammām un tendencēm.
- formatē visu atbilstoši jūsu veidnēm
- Izplata ziņojumus pareizajiem darbiniekiem.
Jūsu kontrolieris pārbauda iepakojumu. Papildina kontekstu par konkrētiem jautājumiem. Vajadzības gadījumā koriģē komentārus. Apstiprina izplatīšanu. Kopējais laiks: 90 minūtes divu dienu vietā.
Valdes sanāksmes sagatavošana
Valde tiekas reizi ceturksnī. Tā vēlas redzēt darbības rezultātus, tendences un perspektīvas.
Mākslīgais intelekts rada:
- Kopsavilkums ar svarīgākajiem punktiem
- Ceturkšņa peļņas un zaudējumu aprēķins ar noviržu analīzi
- Gada līdzšinējie rezultāti salīdzinājumā ar plānu
- Galvenie rādītāji un KPI tendences
- Segmenta darbības rezultātu sadalījums
- Naudas un bilances kopsavilkums
- Tendenču un salīdzinājumu diagrammas
Jūsu finanšu direktors pārbauda projektu. Pievieno stratēģiskus komentārus. Pielāgo atsevišķu punktu uzsvaru. Sagatavo runas punktus. Bet datu apkopošana ir pabeigta.
Ad hoc analīzes pieprasījums
Jūsu vadītājs jautā: "Esmu noraizējies par mūsu peļņas normu Rietumu reģionā. Vai jūs varat parādīt man bruto peļņas tendenci pa reģioniem pēdējos 8 ceturkšņos un izdalīt 5 galvenos produktus katrā reģionā?"
Mākslīgais intelekts:
- Ielādē ieņēmumus un COGS pa reģioniem, produktiem un ceturkšņiem.
- Aprēķina bruto peļņu katrai kombinācijai
- Identificē 5 lielākos produktus katrā reģionā pēc ieņēmumiem
- Izveido tendenču diagrammas, kurās redzama peļņas maržas dinamika
- Izveido kopsavilkuma tabulu ar galvenajiem rādītājiem
- Sagatavots komentārs, kurā norādīts, ka Rietumu reģiona peļņas norma samazinājās par 3 punktiem, ko galvenokārt noteica X produkta cenu spiediens.
Kopējais laiks: 5 minūtes. Jūs to pārskatāt, pārbaudāt, vai tas ir jēgpilns, un nosūtāt izpilddirektoram. Analīze veikta, pirms sanāksme vēl nav sākusies.
Ko mākslīgais intelekts nevar izdarīt
Mākslīgais intelekts ir efektīvs ziņošanas jomā, taču tam ir skaidri noteikti ierobežojumi:
Tā nevar spriest par prezentāciju:
Vai mums šis jautājums būtu jāizvirza valdei vai nē? Tas ir stratēģisks lēmums. Mākslīgais intelekts parāda jums datus. Jūs izlemjat, ko uzsvērt.
Tā nevar izskaidrot kontekstu ārpus datiem:
"Ieņēmumi ir samazinājušies, jo mūsu lielākajam klientam bija ugunsgrēks" ir nepieciešamas zināšanas ārpus jūsu sistēmām. Mākslīgais intelekts to nevar zināt, ja kāds tam to nepasaka.
Tas nevar noteikt, kas ir svarīgi:
2% novirze vienā pozīcijā var būt milzīga, bet citā - bezjēdzīga. Mākslīgais intelekts var atzīmēt novirzes, bet jūs izlemjat, kas ir svarīgi.
Tā nevar apstrādāt pilnīgi jaunus analīzes veidus:
Standarta ziņojumi? Lieliski. Kaut ko jaunu, ko nekad iepriekš neesat analizējis? Jums būs nepieciešams to vadīt.
Tā nevar garantēt datu kvalitāti:
Ja ERP sistēmā tiek ievadīti nepareizi dati, ziņojumos tiek sniegti nepareizi dati. Joprojām ir spēkā princips "atkritumi iekšā, atkritumi ārā" (Garbage in, garbage out). Mākslīgais intelekts var pamanīt anomālijas, bet tas nevar labot sliktus avota datus.
Mākslīgais intelekts lieliski tiek galā ar mehānisko darbu. Stratēģiskajai domāšanai, biznesa kontekstam un spriedumiem joprojām ir vajadzīgi cilvēki.
Darba sākšana
Sāciet ar vissmagāko ziņošanas procesu:
Vispirms izvēlieties vienu ziņojumu:
Jūsu ikmēneša pārvaldības pakete? Valdes ziņojums? Departamentu ziņojumi? Izvēlieties to, kas aizņem visvairāk laika vai notiek visbiežāk.
Dokumentējiet pašreizējo procesu:
No kurienes nāk dati? Kādus aprēķinus jūs veicat? Kādu formātu cilvēki sagaida? Ir būtiski saprast pašreizējo stāvokli.
Sāciet ar datu vākšanas automatizāciju:
Pirms mākslīgais intelekts sāk rakstīt komentārus, nodrošiniet, lai tas automātiski ievāc datus. Pierādiet, ka tas darbojas pareizi.
Pievienojiet aprēķinus tālāk:
Kad datu plūsma ir droša, automatizējiet standarta aprēķinus. Pārbaudiet, vai tie atbilst manuālajiem aprēķiniem.
Pēc tam pievienojiet stāstījuma veidošanu:
Kad skaitļi ir pareizi, ļaujiet mākslīgajam intelektam sagatavot komentārus. Sākotnēji pārbaudiet katru vārdu. Laika gaitā vairojiet uzticību.
Izmēriet ietaupīto laiku:
Sekojiet, cik ilgi ziņošana ilga pirms un pēc tam. Dokumentējiet uzlabojumu. Izmantojiet to, lai pamatotu pārskatu skaita palielināšanu.
Jums nav jāautomatizē viss uzreiz. Sāciet ar vienu pārskatu. Pierādiet vērtību. No tā paplašiniet.
Vai esat gatavi pavadīt mazāk laika, veidojot pārskatus?
Katram uzņēmumam ir atšķirīgas pārskatu sniegšanas vajadzības. Dažādas sistēmas. Dažādi formāti. Dažādas auditorijas.
Mēs nepārdodam vispārīgas pārskatu veidnes. Mēs aplūkojam jūsu konkrētos pārskatus. Jūsu datu avotiem. Jūsu prasībām.
Tad mēs izveidojam ar mākslīgo intelektu darbināmus ziņojumus, kas darbojas tieši tā, kā jums nepieciešams. Tādus pašus rezultātus, kādus veidojat tagad. Daļa no laika.
Mēs sākam ar vienu ziņojumu. Pierādiet, ka tas darbojas. Tad paplašiniet. Nekādu milzīgu pārveides projektu. Tikai praktiska automatizācija, kas ietaupa jūsu komandas laiku.
