用于财务报告和分析的人工智能：减少组装，提高洞察力
财务报告至关重要。只有这样，你才能知道发生了什么。这是领导层做出决策的方式。董事会如何评估业绩。
它的重复性也令人难以置信。
从五个不同的系统中提取数据。导出到 Excel。清理数据。计算差异。建立与上个月相同的表格。格式化所有内容。撰写注释，解释发生了哪些变化。检查所有公式。发送出去。然后有人提出后续问题，你又得重新做一遍。
内容会变。结构不会变。分析是有价值的。组装只是工作。
人工智能不会取代财务分析。它做的是组装部分。收集数据。计算。初稿。这样，您的团队就可以专注于数字的实际含义。
报告问题
财务团队在报告机制上花费了大量时间：
数据无处不在：
企业资源规划系统中的收入。客户关系管理（CRM）中的客户指标。人力资源信息系统中的员工人数。营销支出在自己的系统中。网络分析在另一个工具中。销售运营部门保存单独的电子表格。
人工收集数据：
登录每个系统。导出正确的数据。复制粘贴到主电子表格中。希望没有遗漏。希望格式一致。希望没有人更改列名。
重复计算：
预算与实际对比。月度对比年度对比。季度趋势。相同的公式。不同的数字。每一个时期。
手动差异分析：
为什么收入增加了 8%？你要挖掘数据。产品组合。地域组合。定价变化。销量变化。然后写出来。每个月
格式和演示：
数字要正确。表格格式要一致。图表放在正确的页面上。页眉和页脚正确。更新 PowerPoint 幻灯片。
令人头疼的版本控制
您发送 v1，有人发现错误。你发送第 2 版。有人想要不同的剪切。你发送 v3。现在就有三个版本了。
当报告完成时，你已经筋疲力尽了。你还没有做任何实际分析。你只是收集了信息。
人工智能对报告和分析的作用
自动从各处调取数据
人工智能可连接您的所有系统：
- 企业资源规划系统（SAP、Oracle、NetSuite、Dynamics 等）
- 客户关系管理系统（Salesforce、HubSpot 等）
- 数据仓库和数据库
- 电子表格和共享驱动器
- 云存储和协作工具
- 第三方数据源
无需再登录和导出。无需复制粘贴。人工智能会在你需要的时候准确检索出你需要的内容。
它能自动处理不同的数据格式。不同格式的日期？不同的货币？不同的计量单位？人工智能会将一切归一化，使其协同工作。
数据更新了？人工智能会自动刷新。再也不会出现 "本报告使用的数据截至...... "的免责声明，因为你是在周二早上手动提取的。
即时计算一切
手动计算需要几分钟的标准财务计算只需几秒钟即可完成：
差异计算：
- 预算与实际（美元和百分比）
- 预测与实际
- 前期比较
- 前一年的比较
- 计划与年初至今累计数的差异
趋势分析：
- 月环比增长率
- 季度趋势
- 滚动平均数
- 季节性调整
- 运行率计算
比率分析：
- 利润率（毛利润、经营利润、净利润）
- 回报指标（ROA、ROE、ROIC）
- 效率比率（资产周转率、存货周转率）
- 流动比率（流动比率、速动比率）
- 针对您的业务定制关键绩效指标
人工智能不只是计算。它还能处理恼人的边缘情况。除以零？数据缺失？会计科目表的结构变化？它都能智能地处理，而不会出现问题。
解释改变了什么
这就是人工智能变得有趣的地方。它不只是显示数字。它还能解释它们。
自动差异评注：
"与上月相比，收入增加了 $2.300（12%），这主要得益于产品 X 的 15% 增长（$1.800M）和产品 Y 的 8% 增长（$0.6M），但被产品 Z 的 3% 下降（$0.1M）部分抵消"。
人工智能会撰写初稿。你要审阅、完善并添加上下文。但你并不是从一张白纸开始。
驾驶员身份验证：
人工智能不只是说收入增加了。它能找出原因：
- 数量变化与价格变化
- 产品组合变化
- 地域绩效
- 客户群变化
- 季节性与真正的增长
它量化了每个驱动因素的贡献。"销量增长 8%，定价增长 3%，混合影响 +1%"。现在你知道是什么推动了业绩的增长。
自然语言摘要：
人工智能不会强迫管理人员阅读表格，而是用通俗易懂的语言撰写执行摘要。"本月我们的产量超出计划 5%，主要原因是东北地区的需求强于预期"。
斑点模式和异常现象
人类擅长分析。人类却不擅长从成千上万个数据点中找出规律。
而人工智能恰恰相反。
趋势检测：
毛利率已连续三个月下降。每月都有小幅下降。很容易被个别忽略。人工智能会发现这一趋势并标记出来。
异常检测
达拉斯办事处的营销费用比平时高出 40%。可能是合法的。也可能是错误。无论如何，都值得检查。人工智能会标记它。
相关性分析：
销售额增加时，运费通常也会相应增加。这个月却没有。为什么没有？人工智能注意到了，并提出了疑问。
阈值监测：
任何超过 $50K 的账户都需要财务总监审查。任何超过 10% 的差异都需要解释。任何负差额都需要调查。人工智能会持续监控，并在超过阈值时发出警报。
您的团队不可能每个月都手动检查每个细列项目。人工智能可以。它能让您注意到重要的事情，而不是让它们隐藏在庞大的数据集中。
自动生成报告
一旦人工智能知道您的标准报告格式，它就会自动创建这些报告：
每月财务套餐：
损益表、资产负债表、现金流、差异评论、关键绩效指标仪表板。每月格式相同。数字自动更新。
棋盘套餐：
执行摘要、关键指标、分部绩效、风险和机遇。自动生成，随时供您审查和完善。
部门报告：
每个部门都有自己的损益和指标。从同一数据源生成。定义一致。无需手动拆分。
自定义视图：
销售部希望看到按地区划分的收入。运营部希望按设施查看成本。营销部门希望按渠道查看投资回报率。人工智能从相同的基础数据中创建每个视图。
人工智能生成初稿。你来审阅。添加上下文。调整需要调整的地方。但你并不是每次都从零开始。
快速回答临时问题
30 分钟后召开董事会。有人问"在过去的 6 个季度里，X 产品在中西部的收入趋势如何？"
人工智能之前：恐慌。导出数据。过滤计算快速制作图表。希望是正确的。
使用人工智能：提出问题。几秒钟内得到答案。验证答案是否合理。向董事会展示。
人工智能可以按照你的要求对你的财务数据进行切分：
- 按产品、地区、客户、渠道和时间段划分
- 您定义的任何指标
- 在表格、图表或叙述中
- 导出为您需要的任何格式
临时工作不再意味着要花费几个小时。它意味着不同的问题，相同的速度。
这对您意味着什么
针对首席财务官和财务主管
更快的关闭周期：
当报告装配是自动的，您就能更快地完成。两天完成，而不是五天。同样的质量，更少的时间。
有更多时间开展战略工作：
你的团队花在编制报告上的时间更少，花在理解报告含义上的时间更多。将更多时间花在 "我们是否应该 "的问题上，而不是 "需要多少 "的问题上。
更好的决策支持：
当您能在几分钟内而不是几小时内回答问题时，领导者就能根据更好的信息做出决策。更少的猜测，更多的数据。
一致的报告：
每次都是同样的定义。每次计算都一样。不再有 "等等，上个月我们是怎么计算的？"的时刻。
审计更容易：
审计人员希望了解您的数字。如果报告是由经过验证的数据源自动生成的，并附有计算记录，那就更容易解释和支持了。
针对财务主管和会计经理
停止重复编写相同的报告：
原来需要两天的月末打包工作现在只需两小时。其中大部分时间是审核，而不是组装。
捕捉错误，防患于未然：
人工智能会标记出不合理的事情。异常趋势。计算错误。数据缺失。你可以在别人发现之前解决问题。
不慌不忙地处理报告请求：
"你能按季度调出过去三年各地区的收入吗？"这曾经是一个项目。现在只要五分钟。
重点是解释，而不是计算：
你的工作是帮助人们理解数字。当人工智能进行计算时，你就有时间解释发生了什么。
针对金融分析师
更快获得洞察力
不要再把 80% 的时间花在数据整理上，把 20% 的时间花在分析上。翻转这个比例。人工智能会整理数据。你进行分析。
探索更多情景：
当你可以在几分钟而不是几小时内完成分析时，你就可以探索更多的选择。更多 "如果 "场景。深入探索有趣的模式。
做一些能真正用到你的技能的工作：
你进入财务部门不是为了复制粘贴数据。你进入财务部门是为了了解业务绩效。人工智能让你专注于此。
成为更好的商业伙伴
当你能通过良好的数据快速回答问题时，你就会成为每个人都想与之交谈的人。你能帮助推动决策，而不仅仅是报告结果。
常见报告情景
月末结算报告
关闭已完成。账簿已上锁。现在开始汇报。
人工智能自动
- 从企业资源规划系统中提取最终数据
- 计算与预算和前期的所有差异
- 生成标准损益表、资产负债表和现金流量表
- 创建差异评注，解释主要变化
- 通过图表和趋势建立关键绩效指标仪表板
- 根据模板格式化所有内容
- 将报告分发给合适的人
您的控制员审查软件包。补充具体问题的背景。根据需要调整评注。批准分发。总时间：90 分钟，而不是两天。
筹备董事会会议
董事会每季度召开一次会议。他们希望了解业绩、趋势和前景。
人工智能创造
- 内容提要
- 季度损益及差异分析
- 年初至今的业绩与计划相比
- 关键指标和 KPI 趋势
- 分部业绩细目
- 现金和资产负债表摘要
- 显示趋势和比较的图表
您的首席财务官审查草案。添加战略评论。调整某些要点的重点。准备谈话要点。但数据汇总工作已经完成。
特别分析请求
您的首席执行官问道"我很担心西部地区的毛利率。你能向我展示过去 8 个季度各地区的毛利率趋势，并列出每个地区排名前 5 位的产品吗？
人工智能
- 按地区、产品和季度提取收入和 COGS
- 计算每种组合的毛利率
- 确定每个地区收入最高的 5 种产品
- 创建显示利润变动的趋势图
- 生成包含关键指标的汇总表
- 起草评论，指出西部地区利润率下降了 3 个百分点，主要是受 X 产品定价压力的影响
总时间：5 分钟。您审核、确认其合理性，然后将其发送给首席执行官。在会议开始前就完成分析。
人工智能无法做到的事
人工智能在报告方面功能强大，但也有明显的局限性：
它不能对演示做出判断：
我们到底要不要向董事会强调这个问题？这是一个战略决策。人工智能会向你展示数据。你来决定强调什么。
它无法解释数据之外的背景：
"收入下降是因为我们最大的客户发生了火灾"，这需要系统之外的知识。除非有人告诉它，否则人工智能是不可能知道的。
它无法决定什么是重要的：
2% 的差异可能在一个项目中很大，而在另一个项目中却毫无意义。人工智能可以标记差异，但什么是重要的，还是由你来决定。
它无法处理全新的分析类型：
标准报告？完美。以前从未以新方式分析过的东西？你需要引导它。
它无法保证数据质量：
如果错误的数据进入企业资源规划系统，那么报告中就会出现错误的数据。垃圾进，垃圾出仍然适用。人工智能可以发现异常，但无法修复糟糕的源数据。
人工智能能出色地处理机械工作。战略思维、业务背景和判断力仍然需要人类。
入门
从最痛苦的报告流程开始：
先选一份报告：
你的月度管理包？董事会报告？部门报告？选择耗时最长或发生频率最高的一项。
记录当前流程：
数据从何而来？要进行哪些计算？人们希望采用什么格式？了解现状至关重要。
从数据收集自动化开始：
在人工智能撰写评论之前，让它自动提取数据。证明其工作正常。
下一步添加计算：
一旦数据可靠地流动起来，就可以自动进行标准计算。验证它们是否与手动计算相匹配。
然后添加叙事生成：
数字正确后，让人工智能起草评注。最初要审查每一个字。随着时间的推移建立信心。
衡量节省的时间：
跟踪报告前后所花费的时间。记录改进情况。以此来证明扩展到更多报告的合理性。
您不必一下子把所有事情都自动化。从一份报告开始。证明价值。从这里开始扩展。
准备好花更少时间创建报告了吗？
每家公司都有不同的报告需求。不同的系统。不同的格式。不同的受众。
我们不出售通用报告模板。我们关注的是您的具体报告。您的数据源。您的要求。
然后，我们构建人工智能驱动的报告，完全按照您的需求运行。与您现在的产出相同。只需花很少的时间。
我们从一份报告开始。证明它有效。然后再扩展。没有大规模的转型项目。只有实用的自动化，为您的团队节省时间。
