UI za finančno poročanje in analizo: Manj sestavljanja, več vpogleda
Finančno poročanje je bistvenega pomena. Tako veste, kaj se je zgodilo. Na ta način vodstvo sprejema odločitve. Z njim upravni odbor ocenjuje uspešnost.
Poleg tega se neverjetno ponavlja.
Pridobite podatke iz petih različnih sistemov. Izvozite v Excel. Očistite jih. Izračunajte odstopanja. Sestavite iste tabele, kot ste jih sestavili prejšnji mesec. Vse oblikujte. Napišite komentar, v katerem pojasnite, kaj se je spremenilo. Preverite vse formule. Pošljite ga. Nato nekdo postavi dodatno vprašanje in vse skupaj ponovite.
Vsebina se spreminja. Struktura se ne spremeni. Analiza je dragocena. Sestavljanje je samo delo.
Umetna inteligenca ne nadomešča finančne analize. Opravi le del montaže. Zbira podatke. Izračun. Prvi osnutek. Tako se lahko vaša ekipa osredotoči na to, kaj številke dejansko pomenijo.
Problem poročanja
Finančne ekipe porabijo ogromno časa za mehaniko poročanja:
Podatki živijo povsod:
Prihodki v ERP. Metrike strank v sistemu CRM. Število zaposlenih v HRIS. Poraba za trženje v lastnem sistemu. Spletna analitika v še enem orodju. Prodajna služba vodi ločene preglednice.
Ročno zbiranje podatkov:
Prijavite se v vsak sistem. Izvozite prave podatke. Kopirajte in prilepite v glavno preglednico. Upam, da niste ničesar spregledali. Upajte, da se formati ujemajo. Upam, da nihče ni spremenil imen stolpcev.
Ponavljajoči se izračuni:
Proračun v primerjavi z dejanskim stanjem. Mesečno obdobje. Letno obdobje. Četrtletni trendi. Enake formule. Različne številke. Vsako obdobje.
Ročna analiza variance:
Zakaj so se prihodki povečali 8%? Poglobite se v podatke. Sortiment izdelkov. Geografska mešanica. Spremembe cen. Spremembe obsega. Nato jih zapišete. Vsak mesec.
Oblikovanje in predstavitev:
Številke morajo biti videti pravilno. Tabele so dosledno oblikovane. Diagrami na pravih straneh. Pravilni glave in noge. Posodobljeni diapozitivi PowerPoint.
Glavoboli pri nadzoru različic:
Pošljete v1. Nekdo najde napako. Pošljete v2. Nekdo želi drugačne dele. Pošljete v3. Zdaj so na voljo tri različice.
Ko je poročilo končano, ste izčrpani. In še niste opravili nobene dejanske analize. Samo zbirali ste informacije.
Kaj umetna inteligenca naredi za poročanje in analizo
Samodejno povleče podatke od vsepovsod
Umetna inteligenca se poveže z vsemi vašimi sistemi:
- sistemi ERP (SAP, Oracle, NetSuite, Dynamics itd.)
- sistemi CRM (Salesforce, HubSpot itd.)
- Podatkovna skladišča in podatkovne zbirke
- Preglednice in skupni diski
- Orodja za shranjevanje in sodelovanje v oblaku
- Viri podatkov tretjih oseb
Nič več prijave in izvoza. Nič več kopiranja in lepljenja. Umetna inteligenca prikliče točno tisto, kar potrebujete, ko to potrebujete.
Samodejno obdeluje različne oblike podatkov. Datumi v različnih formatih? Različne valute? Različne merske enote? Umetna inteligenca vse normalizira, tako da vse deluje skupaj.
Posodobljeni podatki? UI se osvežuje samodejno. Nič več opozoril "to poročilo uporablja podatke z dne...", ker ste jih ročno pripravili v torek zjutraj.
Takoj izračuna vse
Standardni finančni izračuni, ki ročno trajajo več minut, se izvedejo v nekaj sekundah:
Izračuni odstopanj:
- Proračun v primerjavi z dejanskim stanjem (v dolarjih in odstotkih)
- Napoved v primerjavi z dejanskim stanjem
- Primerjave prejšnjih obdobij
- Primerjave iz prejšnjih let
- Razlika med načrtom in kumulativno vrednostjo od začetka leta do konca leta
Analiza trendov:
- Mesečne stopnje rasti
- Četrtletni trendi
- Sprotna povprečja
- Prilagoditve zaradi sezonskosti
- Izračuni stopnje delovanja
Analiza razmerij:
- Marže (bruto, operativne, neto)
- Metrike donosa (ROA, ROE, ROIC)
- Koeficienti učinkovitosti (promet sredstev, obračanje zalog)
- Količniki likvidnosti (tekoči količnik, hitri količnik)
- KPI po meri za vaše podjetje
Umetna inteligenca ne izračunava samo. Obravnava tudi nadležne robne primere. Deljenje z ničlo? Manjkajoči podatki? Strukturne spremembe v kontnem načrtu? UI jih inteligentno obvladuje, namesto da bi jih prekinila.
Razloži, kaj se je spremenilo
Tu postane umetna inteligenca zanimiva. Ne prikazuje samo številk. Razloži jih.
Samodejno komentiranje odstopanj:
"Prihodki so se v primerjavi s prejšnjim mesecem povečali za $2,3M (12%), in sicer zaradi rasti za 15% pri izdelku X ($1,8M) in 8% pri izdelku Y ($0,6M), kar je deloma izravnal padec za 3% pri izdelku Z ($0,1M)."
Umetna inteligenca napiše prvi osnutek. Vi ga pregledate, izboljšate in dodate kontekst. Vendar ne začnete s prazne strani.
Identifikacija voznika:
Umetna inteligenca ne pove le, da so se prihodki povečali. Ugotavlja, zakaj:
- Spremembe obsega v primerjavi s spremembami cen
- Spremembe v strukturi izdelkov
- Geografska uspešnost
- Spremembe segmentov strank
- Sezonskost v primerjavi s pravo rastjo
Količinsko opredeljuje prispevek vsakega voznika. "Obseg se je povečal za 8%, cene za 3%, vpliv mešanice +1%." Zdaj veste, kaj je dejansko premaknilo iglo.
Povzetki v naravnem jeziku:
Umetna inteligenca ne sili vodstvenih delavcev k branju tabel, temveč piše povzetke za vodstvene delavce v preprostem jeziku. "Ta mesec smo presegli načrt za 5%, predvsem zaradi večjega povpraševanja v severovzhodni regiji od pričakovanega."
Točke Vzorci in anomalije
Ljudje smo odlični v analizi. Ljudje so grozni pri preverjanju vzorcev na tisoče podatkovnih točk.
UI je ravno nasprotno.
Zaznavanje trendov:
Bruto marža se je znižala tri mesece zapored. Vsak mesec se je zmanjšala za manjše vrednosti. Posamezno je enostavno spregledati. Umetna inteligenca opazi trend in ga označi.
Odkrivanje anomalij:
Poraba za trženje v pisarni v Dallasu je 40% večja kot običajno. Morda je to upravičeno. Lahko je napaka. V vsakem primeru je vredno preveriti. Umetna inteligenca jo označi.
Korelacijska analiza:
Ko se prodaja poveča, se običajno sorazmerno povečajo tudi stroški pošiljanja. Ta mesec se niso. Zakaj ne? Umetna inteligenca to opazi in se o tem sprašuje.
Spremljanje praga:
Vsak račun nad $50K potrebuje pregled finančnega direktorja. Vsako odstopanje nad 10% je treba pojasniti. Vsako negativno razliko je treba preiskati. Umetna inteligenca neprekinjeno spremlja in opozarja ob prekoračitvi mejnih vrednosti.
Vaša ekipa ne more vsak mesec ročno preveriti vsake postavke. Umetna inteligenca lahko. Na pomembne stvari vas opozori, namesto da bi jih pustila skrite v ogromnih zbirkah podatkov.
Samodejno ustvarja poročila
Ko umetna inteligenca spozna standardno obliko poročila, ga ustvari samodejno:
Mesečni finančni paketi:
Izkaz poslovnega izida, bilanca stanja, denarni tok, komentarji odstopanj, nadzorna plošča KPI. Vsak mesec enaka oblika. Številke se posodabljajo samodejno.
Paketi odbora:
Povzetek, ključne metrike, uspešnost segmentov, tveganja in priložnosti. Ustvari se samodejno, pripravljen za vaš pregled in izboljšave.
Poročila oddelkov:
Vsak oddelek ima svoj poslovni izid in kazalnike. Ustvarjajo se iz istega vira podatkov. Dosledne opredelitve. Ni ročne delitve.
Pogledi po meri:
Prodaja želi videti prihodke po regijah. Operativni oddelek želi videti stroške po obratih. Trženje želi ROI po kanalih. Umetna inteligenca ustvari vsak pogled iz istih osnovnih podatkov.
Umetna inteligenca ustvari prvi osnutek. Vi ga pregledate. Dodajte kontekst. Prilagodite, kar je treba prilagoditi. Vendar ne gradite vsakič znova od začetka.
Hitro odgovarja na vprašanja ad hoc
Sestanek upravnega odbora bo čez 30 minut. Nekdo vpraša: "Kakšen je trend prihodkov od izdelka X na srednjem zahodu v zadnjih šestih četrtletjih?"
Pred umetno inteligenco: Panika. Izvoz podatkov. Filtriranje. Izračunajte. Sestavite hiter grafikon. Upajte, da je pravi.
Z umetno inteligenco: postavite vprašanje. Odgovor dobite v nekaj sekundah. Preverite, ali je razumljiv. Pokažite ga komisiji.
Umetna inteligenca lahko vaše finančne podatke razreže po vaših željah:
- Po izdelku, regiji, stranki, kanalu, časovnem obdobju
- Z vsemi opredeljenimi metrikami
- v tabelah, diagramih ali pripovedih
- Izvozite v poljuben format, ki ga potrebujete.
Ad hoc ne pomeni več ur dela. Pomeni drugačna vprašanja, enako hitro.
Kaj to pomeni za vas
Za finančne direktorje in vodje financ
Hitrejši cikli zapiranja:
Če je sestavljanje poročil samodejno, hitreje zaključite. Dvodnevni zaključek namesto petdnevnega. Enaka kakovost, manj časa.
Več časa za strateško delo:
Vaša ekipa porabi manj časa za pripravo poročil in več časa za razumevanje njihovega pomena. Več časa boste posvetili vprašanjem "ali bi morali" in ne "koliko".
Boljša podpora pri odločanju:
Če lahko na vprašanja odgovorite v nekaj minutah namesto v nekaj urah, vodje sprejemajo odločitve z boljšimi informacijami. Manj ugibanja, več podatkov.
Dosledno poročanje:
Vedno iste opredelitve. Vedno enaki izračuni. Nič več trenutkov "čakaj, kako smo to izračunali prejšnji mesec?".
Enostavnejše revizije:
Revizorji želijo razumeti vaše številke. Če so poročila samodejno ustvarjena iz preverjenih virov podatkov z dokumentiranimi izračuni, je to veliko lažje pojasniti in podpreti.
Za kontrolorje in vodje računovodstva
Prenehajte obnavljati ista poročila:
Za pakete ob koncu meseca, ki so trajali dva dni, zdaj potrebujete dve uri. Večina tega časa je namenjenega pregledu in ne sestavljanju.
Ujemite napake, preden se odpravijo:
Umetna inteligenca označi stvari, ki niso smiselne. Nenavadne trende. Napačni izračuni. Manjkajoči podatki. Težave odpravite, še preden jih kdo opazi.
zahtevke za poročanje obravnavajte brez panike:
"Ali lahko prikažete prihodke po regijah za zadnja tri leta po četrtletjih?" Včasih je bil to projekt. Zdaj je to pet minut.
Osredotočite se na razlago in ne na računanje:
Vaša naloga je pomagati ljudem razumeti številke. Ko umetna inteligenca opravi matematične izračune, imate čas, da dejansko razložite, kaj se dogaja.
Za finančne analitike
Hitreje pridite do vpogledov:
Prenehajte porabljati 80% svojega časa za urejanje podatkov in 20% za analizo. Obrnite to razmerje. Umetna inteligenca obdeluje podatke. Vi analizirate.
Raziščite več scenarijev:
Če lahko analizo opravite v nekaj minutah namesto v urah, lahko raziščete več možnosti. Več scenarijev "kaj če". Poglobljeno raziskovanje zanimivih vzorcev.
Opravljajte delo, pri katerem dejansko uporabljate svoje znanje in spretnosti:
V finance niste šli zato, da bi kopirali in lepili podatke. V finance ste šli, da bi razumeli poslovno uspešnost. Umetna inteligenca vam omogoča, da se osredotočite na to.
Postanite boljši poslovni partner:
Če lahko na vprašanja hitro odgovorite z dobrimi podatki, postanete oseba, s katero se vsi želijo pogovarjati. Pomagate pri sprejemanju odločitev in ne le poročate o rezultatih.
Pogosti scenariji poročanja
Poročanje o zaključku meseca
Zaključek je opravljen. Knjige so zaklenjene. Zdaj se začne poročanje.
Umetna inteligenca samodejno:
- iz vašega sistema ERP pridobi končne številke.
- izračunava vse razlike glede na proračun in prejšnja obdobja.
- Izdela standardne izkaze poslovnega izida, bilance stanja in denarnih tokov.
- Ustvari komentar o odstopanjih, ki pojasnjuje glavne spremembe.
- Gradi nadzorne plošče KPI z grafikoni in trendi
- vse oblikuje v skladu z vašimi predlogami
- razdeljuje poročila pravim osebam.
Kontrolor pregleda paket. Doda kontekst o določenih vprašanjih. Po potrebi prilagodi komentarje. Odobri distribucijo. Skupni čas: 90 minut namesto dveh dni.
Priprava sestanka upravnega odbora
Odbor se sestaja četrtletno. Želi si ogledati uspešnost, trende in napovedi.
Umetna inteligenca ustvarja:
- Povzetek s ključnimi poudarki
- Četrtletni P&L z analizo odstopanj
- Uspešnost od začetka leta do danes v primerjavi z načrtom
- Ključne metrike in trendi KPI
- Razčlenitev uspešnosti po segmentih
- Denarna sredstva in povzetek bilance stanja
- Diagrami, ki prikazujejo trende in primerjave
Finančni direktor pregleda osnutek. Doda strateške komentarje. Prilagodi poudarke na nekaterih točkah. Pripravi govorne točke. Vendar je zbiranje podatkov končano.
Zahteva za analizo ad hoc
Vaš direktor vpraša: "Skrbi me naša marža v zahodni regiji. Ali mi lahko pokažete gibanje bruto marže po regijah za zadnjih 8 četrtletij in razčlenite 5 najboljših izdelkov v vsaki regiji?"
Umetna inteligenca:
- Prihodki in stroški poslovanja po regijah, izdelkih in četrtletjih.
- Izračuna bruto maržo za vsako kombinacijo
- Opredelitev petih najboljših izdelkov v regiji glede na prihodke
- Ustvari grafikone trendov, ki prikazujejo gibanje marže
- Ustvari zbirno tabelo s ključnimi metrikami.
- Predlogi komentarjev, v katerih je navedeno, da se je marža zahodne regije znižala za 3 točke, predvsem zaradi cenovnega pritiska na izdelek X.
Skupni čas: 5 minut. Pregledate, preverite, ali je smiselno, in ga pošljete izvršnemu direktorju. Analiza je opravljena, še preden se sestanek sploh začne.
Česa umetna inteligenca ne more storiti
Umetna inteligenca je učinkovita za poročanje, vendar ima jasne omejitve:
Ne more presojati o predstavitvi:
Ali naj to vprašanje izpostavimo odboru ali ne? To je strateška odločitev. UI vam pokaže podatke. Vi se odločite, kaj poudariti.
Ne more razložiti konteksta zunaj podatkov:
"Prihodki so se zmanjšali, ker je naša največja stranka imela požar" zahteva znanje zunaj vaših sistemov. Umetna inteligenca tega ne more vedeti, če ji tega nekdo ne pove.
Ne more določiti, kaj je pomembno:
Odstopanje 2% je lahko v eni postavki veliko, v drugi pa nepomembno. Umetna inteligenca lahko označi odstopanja, vi pa odločite, kaj je pomembno.
Ne more obdelati popolnoma novih vrst analiz:
Standardna poročila? Odlično. Nekaj, česar še nikoli niste analizirali na nov način? To boste morali voditi.
Ne more zagotoviti kakovosti podatkov:
Če so v sistem ERP vneseni napačni podatki, so v poročilih prikazani napačni podatki. Še vedno velja načelo "smeti noter, smeti ven". Umetna inteligenca lahko zazna anomalije, vendar ne more popraviti slabih izvornih podatkov.
Umetna inteligenca odlično opravlja mehansko delo. Za strateško razmišljanje, poslovni kontekst in presojo pa so še vedno potrebni ljudje.
Začetek
Začnite z najbolj bolečim postopkom poročanja:
Najprej izberite eno poročilo:
Vaš mesečni paket za upravljanje? Poročilo upravnega odbora? Poročila oddelkov? Izberite tisto, ki vam vzame največ časa ali se najpogosteje dogaja.
Dokumentirajte trenutni postopek:
Od kod prihajajo podatki? Katere izračune opravite? Kakšno obliko pričakujejo ljudje? Razumevanje trenutnega stanja je bistvenega pomena.
Začnite z avtomatizacijo zbiranja podatkov:
Preden umetna inteligenca začne pisati komentarje, ji omogočite samodejno pridobivanje podatkov. Dokažite, da to deluje pravilno.
Nato dodajte izračune:
Ko je pretok podatkov zanesljiv, avtomatizirajte standardne izračune. Preverite, ali se ujemajo z ročnimi izračuni.
Nato dodajte ustvarjanje pripovedi:
Ko so številke pravilne, omogočite umetni inteligenci, da pripravi komentar. Na začetku preglejte vsako besedo. Sčasoma pridobite zaupanje.
Izmerite prihranek časa:
Spremljajte, koliko časa je trajalo poročanje pred in po njem. Dokumentirajte izboljšave. To uporabite za utemeljitev razširitve na več poročil.
Ni treba avtomatizirati vsega naenkrat. Začnite z enim poročilom. Dokažite vrednost. Od tu naprej se razširite.
Ste pripravljeni porabiti manj časa za pripravo poročil?
Vsako podjetje ima različne potrebe po poročanju. Različni sistemi. Različni formati. Različno občinstvo.
Ne prodajamo splošnih predlog za poročanje. Preučujemo vaša specifična poročila. Vaše vire podatkov. Vaše zahteve.
Nato pripravimo poročanje z umetno inteligenco, ki deluje točno tako, kot potrebujete. Enako kot zdaj. Delček časa.
Začnemo z enim poročilom. Dokažite, da deluje. Nato ga razširite. Nobenega obsežnega projekta preoblikovanja. Samo praktična avtomatizacija, ki vaši ekipi prihrani čas.
