Eingefahrene Verhaltensweisen zu ändern ist eine der schwierigsten Aufgaben für Führungskräfte. Und wie wäre es mit dem Versuch, innovative Technologien und neuartige Ansätze zur Bewältigung von Aufgaben einzuführen, die mit diesen tief verwurzelten Verhaltensweisen verbunden sind? Nun, das ist ein bisschen so, als würde man Zähne ziehen. Aber diese Veränderungen zahlen sich aus, denn sie versetzen das Unternehmen in die Lage, einen höheren Wert zu erzielen.

Dieser Blogbeitrag stellt vor Maschinelles Lernen für die Bedarfsplanung indem wir untersuchen, wie die Fahrzeugsicherheit mit der Bedarfsplanung zusammenhängt, und die Hindernisse untersuchen, auf die Unternehmen bei der Einführung stoßen könnten, und wie diese überwunden werden können.

Wie sich Fahrzeugsicherheit auf die Bedarfsplanung auswirkt

Wenn sie über Autosicherheit nachdenken, stellen sich die meisten Menschen wahrscheinlich eines oder mehrere der folgenden Bilder vor:

Da kommt einem zuerst Volvo in den Sinn. Und tatsächlich drängte Volvo auf die Standardisierung 3-Punkt-Sicherheitsgurt in der Automobilindustrie, so dass das Unternehmen stolz darauf sein kann, Millionen von Leben gerettet zu haben [1] seit den 1970er Jahren. Aber die Adoption war nicht einfach. Warum nicht? Nun, es ist einfach. Sicherheitsgurte bedeuteten eine radikale Änderung der Gewohnheiten der Menschen, allerdings mit einem schwierigen Kompromiss: dem Verlust von Komfort zugunsten der Sicherheit im vermeintlichen Fall eines unwahrscheinlichen Unfalls [2]. Die Verwendung von Sicherheitsgurten bedeutete a Verhaltensparadigmenwechsel für Fahrer und Passagiere gleichermaßen, der auch heute noch auf Widerstand einiger Autofahrer stößt. Und um einen echten Wandel in der gesamten Branche zu ermöglichen, musste Volvo das Patent für Sicherheitsgurte für Wettbewerber öffnen, um die Einführung zu beschleunigen.

Ebenso wie Fahrer und Passagiere mit der Einführung des Sicherheitsgurts durchlaufen auch Bedarfsplaner eine Verhaltensparadigmenwechsel mit der Einführung des maschinellen Lernens (ML). Warum? Denn alte Gewohnheiten lassen sich nur schwer ablegen! Lassen Sie uns eintauchen.

Bei der Bedarfsplanung handelt es sich in der Regel um eine manuelle Tätigkeit, die auf einer systemgenerierten Basislinie mit geringer Genauigkeit basiert. Um die richtige Genauigkeit zu erreichen, wird diese Basislinie durch mehrere externe und interne Quelleneingaben mehrfach angereichert und angepasst. Tabellenkalkulation, Abgleich und Fehler sind daher unvermeidliche Folgen dieses Ansatzes. Dennoch bevorzugen es viele Planer. Warum? Weil sie sich damit wohl fühlen. Das bedeutet auch, dass sie trotz der bahnbrechenden Vorteile – wie im Fall von ML – davon absehen, neue Technologien und Methoden zu erlernen. Der Einsatz von maschinellem Lernen für die Bedarfsplanung verbessert die Genauigkeit drastisch und erhöht die Anzahl der durchgeführten Prognosen exponentiell.

Glücklicherweise ist nicht jede Organisation dagegen, den Status quo zu ändern. Einige Unternehmen sind Vorreiter bei der Einführung von maschinellem Lernen, um die Prognosegenauigkeit bei der Bedarfsplanung zu verbessern. Ein solches Unternehmen ist Autoliv, ein erstklassiger Automobilzulieferer von Sicherheitskomponenten für große Automobilhersteller auf der ganzen Welt.

Eine bessere Bedarfsplanung steigert die Rentabilität

Lieferantenbeziehungen in der Automobilindustrie basieren auf einem Pull-System, das den Automobilherstellern einen starken Einfluss auf die Preisgestaltung verschafft. Folglich können die Margen für Lieferanten hauchdünn sein und das Risiko, Verluste zu erleiden, ist hoch. Dieses Axiom gilt auch in anderen Branchen, darunter im Transportwesen, im Einzelhandel, im Großhandel, bei Konsumgütern und mehr.

Während die Margen auf viele Arten verbessert werden können, ist ein robuster Ansatz erforderlich, um die Nachfrage besser zu verstehen und effektiver zu planen. Warum? Denn ein Unternehmen, das die Geschäftstreiber erkennt, die die zukünftige Nachfrage prägen, kann bessere Umsatzprognosen erstellen. Darüber hinaus kann das Unternehmen die Lagerbestände besser anpassen und so Fehlbestände und Service-Level-Verstöße vermeiden.

Autoliv bietet ein gutes Beispiel aus der Praxis für die Umsetzung dieses robusten Ansatzes. Wie? Das Unternehmen hat erfolgreich eine Transformationsreise eingeleitet, um einen einheitlichen Überblick über die Rentabilität im Vertrieb, in der Wertschöpfungskette und im Finanzwesen zu erhalten. Autoliv weiß auch, dass – in der Automobilindustrie – Das Verständnis der Nachfrage ist der Schlüssel zum Schutz und zur Steigerung der Gewinnmargen. Dementsprechend prüft das Unternehmen den Einsatz von Sensible Machine Learning um die Bedarfsplanung zu verbessern. Sie können die Autoliv-Fallstudie lesen hier.

Hindernissen auf dem Weg ausweichen

Viele Unternehmen nutzen auf die eine oder andere Weise künstliche Intelligenz (KI) oder maschinelles Lernen (ML) im Unternehmen. Einer der am häufigsten verwendeten Ansätze besteht darin, einen Datensee aufzubauen und ML-Algorithmen anzuwenden. Dieser Ansatz funktioniert jedoch nicht immer gut für die Planung von Anwendungsfällen. Beim Umgang mit ML zur Bedarfsplanung können Unternehmen auf die folgenden Herausforderungen stoßen, die die Einführung behindern:

1. Hohe Komplexität, geringe Generalisierung. Viele speziell entwickelte Anwendungen auf dem Markt sind komplex. Sie erfordern oft zusätzliche Programmierkenntnisse und die Übertragung sensibler Daten außerhalb des Moduls. Im Gegensatz dazu sind unternehmensinterne Anwendungen stark auf die Bedürfnisse eines bestimmten Anwendungsfalls zugeschnitten. Wenn sich die Geschäftsbedingungen ändern (und sie ändern sich stark!), müssen daher interne Anwendungen neu programmiert werden.
2. Mangelndes Talent, mangelnde Konzentration. Datenwissenschaftler verfügen in jeder Branche über eine der gefragtesten Fähigkeiten auf dem Arbeitsmarkt. Es handelt sich also nicht nur um teure Profile, sondern auch um solche, die schwer zu finden und zu behalten sind. Oftmals arbeiten ortsansässige Datenwissenschaftler an den unterschiedlichsten Anwendungsfällen. Das Problem bei solchen Positionen besteht darin, dass den Datenwissenschaftlern der Geschäftskontext fehlt, der zum Erstellen von Lösungen erforderlich ist, ohne dass eine langwierige Interaktion mit funktionalen Rollen erforderlich ist.
3. Das Black-Box bewirken. Bedarfsplaner betrachten ML-Planungslösungen oft als Black Box. Planer erhalten die Ergebnisse vom Algorithmus, wissen jedoch wenig darüber, wie die Lösung mit den Daten umgeht – und nehmen so einen Mangel an Transparenz wahr, der letztendlich das Vertrauen in die Ergebnisse schmälert.

Ganz zu schweigen davon, dass der Widerstand gegen Veränderungen hoch sein kann, und zwar nur 13 % der Standard-ML-Projekte schaffen es in die Produktion. Welchen Sinn hat es, eine ML-Prognose zu erstellen, die niemand nutzt? [3] Zum Glück da ist ein Weg mit den Hindernissen auf dem Weg umzugehen.

Den Blick auf die Straße richten

Wenn Sie maschinelles Lernen für die Bedarfsplanung in Betracht ziehen, ist es von entscheidender Bedeutung, die erwarteten Vorteile von Anfang an klar zu erkennen. Muss es neue Muster hervorheben? Sollte es sich mit der Variabilität befassen? Kann es schnell eine große Menge an Prognosen erstellen? Das ist der ultimative Lackmustest Die Lösung liefert eine höhere Prognosegenauigkeit und die Planer vertrauen ihr.

Viele Organisationen verfügen über riesige Datenmengen, die jedoch in unterschiedlichen Systemen und Datenbanken gespeichert sind. Wenn viel Aufwand in die Vorbereitung der Daten für die ML-Engine gesteckt wird, verlieren Unternehmen möglicherweise den Überblick über das Wesentliche. Eine Lösung, die große Mengen und unterschiedliche Datensätze aufnehmen kann, ist daher für Anwendungsfälle der Bedarfsplanung von entscheidender Bedeutung. Aus diesem Grund müssen bei der Suche nach einer ML-Lösung für die Bedarfsplanung die folgenden Schlüsselattribute berücksichtigt werden:

• Automatisierte Einrichtung. Datenqualität, Einnahme und Zubereitung sollten einfach sein, damit die mühsamen Aufgaben von Datenwissenschaftlern reduziert oder ganz eliminiert werden.
• Reagiert auf Markttrends. Die Lösung muss in der Lage sein, sich schnell an Nachfrage- und Angebotssignale anzupassen.
• Bessere Genauigkeit. Die erste Pilotimplementierung von Sensible ML für Autoliv verbesserte die Prognosegenauigkeit um 7 % im Vergleich zu den manuell angepassten Prognosen der Controller.
• Benutzerakzeptanz. Benutzer erhalten vollständige Transparenz darüber, wie die Lösung die Ergebnisse liefert, und können diese Ergebnisse schnell nutzen, um Analysen durchzuführen und Einblicke zu gewinnen.
• Reagiert auf Markttrends. Die Lösung musste schnell an Nachfrage- und Angebotssignale angepasst werden.
• Skalierbarkeit. Die Lösung kann Hunderte, wenn nicht Tausende von Prognosen schnell und zu einem Bruchteil der Kosten erstellen und so die Fähigkeiten der Controller erweitern.

Über die Notwendigkeit der oben genannten Attribute hinaus müssen Unternehmen sich auch weiterhin auf die erwarteten Geschäftsergebnisse konzentrieren.

Es ist nicht das Ziel, sondern die Reise

Wenn ein Unternehmen Klarheit über die Geschäftsergebnisse hat, werden ML und andere Technologien zu einem Wegbereiter für die Erreichung dieser Ergebnisse. Diese Klarheit über die Ziele hilft Unternehmen bei der Entscheidung zwischen kostspieligen und langwierigen, selbst erstellten ML-Lösungen und marktführenden Planungslösungen mit integrierten ML-Diensten. Letzteres wird dazu beitragen, alte Gewohnheiten besser zu durchbrechen, eine unternehmensweite Einführung zu ermöglichen und die Zeit bis zur Wertschöpfung zu verkürzen.

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Sind Sie bereit herauszufinden, wie Sie sich bei der On-Demand-Planung von alten Gewohnheiten lösen können?

Entdecken Sie Sensible ML for Demand Planning von OneStream, die einzige Lösung, die Bedarfsplanern und Finanzteams dabei hilft, maschinelles Lernen vertrauensvoll und mit vollständiger Transparenz der Daten und Ergebnisse zu nutzen.

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Maschinelles Lernen (ML) hat zweifellos den Umgang mit Daten im 21. Jahrhundert revolutioniert. Dank der Fähigkeit, Muster und Beziehungen in riesigen Datenmengen zu erkennen, ist ML zu einem unverzichtbaren Werkzeug in verschiedenen Bereichen geworden, einschließlich Enterprise Performance Management (EPM).

Traditionell beschränkten technologische Einschränkungen die Verwendung von EPM zur Überwachung, Analyse und Verwaltung der Unternehmensleistung. EPM umfasst Budgetierung, Prognosen, Finanzkonsolidierung, Berichterstattung und mehr. Heute kann ML die Genauigkeit, Transparenz und Agilität von EPM-Prozessen erheblich verbessern.  Wie?  Durch die Automatisierung dieser Aktivitäten und die Bereitstellung von Erkenntnissen, die zuvor nicht zu erlangen waren.

Erstellung genauer, transparenter und agiler ML-gesteuerter Prognosen

Wie wir im ersten Beitrag der geteilt haben Sensible ML für EPM-Blogserie, versuchen Unternehmen heute mehr denn je, ihre Finanzpläne genauer, transparenter und flexibler zu gestalten, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Und Sensible ML von OneStream kann helfen.  Wie?  Es ermöglicht Benutzern, die näher am Unternehmen sind, Geschäftsintuition in das Modell einfließen zu lassen, was die Genauigkeit erhöhen und sicherstellen kann, dass alle verfügbaren Informationen berücksichtigt werden.

Im Gegensatz zu den Prognosefunktionen der „meisten“ Predictive Analytics (die frühere Ergebnisse und Statistiken betrachten und dann Prognosen auf der Grundlage vergangener Ereignisse erstellen), Sensible ML hat eine einzigartige Raffinesse.  Sinnvolles ML ebenfalls berücksichtigt zusätzliche Geschäftsintuition wie Ereignisse, Preise, Wettbewerbsinformationen und Wetter, um präzisere/belastbarere Prognosen zu ermöglichen (siehe Abbildung 1).

Die Geschwindigkeit von Sensible ML bei der Reaktion auf sich entwickelnde Geschäftsumgebungen bietet einen klaren Vorteil gegenüber herkömmlichen Ansätzen. Während ein statistikbasiertes System dazu führt, dass Planungsteams oft mehrere Wochen warten müssen – oder Monate! – Für die finanziellen und nicht finanziellen Ergebnisse, die zur Erstellung von Prognosen erforderlich sind, die auf Änderungen reagieren, kann Sensible ML das gleiche Ergebnis viel, viel schneller erzielen. Und das bei einer massiven Reduzierung des manuellen Aufwands. 

Höhere Prognosegenauigkeit = effektivere Geschäftsprozesse nachgelagert

Prognosen sind eine kritische Aktivität, die Unternehmen hilft, die zukünftige Nachfrage vorherzusagen, potenzielle Risiken zu mindern und neue Chancen zu nutzen. Aufgrund des zunehmend volatilen Umfelds sind Unternehmen jedoch gezwungen, sich von traditionellen Prognosemethoden, isolierten Prozessen und veralteten Technologien zu verabschieden. Stattdessen konzentrieren sich Unternehmen darauf, ihre Prognosefähigkeiten und -abläufe digital weiterzuentwickeln, um das Risiko eines anhaltenden Wertverlusts im gesamten Unternehmen zu mindern.

Einer der wichtigsten Vorteile der Anwendung von maschinellem Lernen auf EPM besteht darin, dass ML dazu beiträgt, die Genauigkeit von Finanzprognosen und -vorhersagen zu verbessern. Algorithmen für maschinelles Lernen können historische Finanzdaten analysieren und Muster identifizieren, die verwendet werden können, um genauere Vorhersagen über die zukünftige Leistung zu treffen.

Beispielsweise kann ein maschinelles Lernmodell Daten aus Verkaufstransaktionen, Lagerbeständen und Kundendemografien analysieren, um Muster zu identifizieren, die zur Vorhersage zukünftiger Verkäufe verwendet werden können. Durch die Verwendung dieser Vorhersagen zur Anpassung der Ressourcenzuweisung und Bestandsverwaltung können Unternehmen ihre finanzielle Leistung verbessern und das Risiko von Fehlbeständen oder Überbeständen verringern.

Maschinelles Lernen kann auch dazu beitragen, die Genauigkeit von zu verbessern Finanzberichterstattung. Beispielsweise können ML-Algorithmen trainiert werden, um Finanzberichte zu analysieren und Fehler oder Unstimmigkeiten zu identifizieren, die von menschlichen Prüfern möglicherweise übersehen werden. Die Automatisierung dieses Prozesses hilft Unternehmen, die Genauigkeit ihrer Finanzberichterstattung zu verbessern und das Risiko von Verstößen zu verringern.

Transparenz ist entscheidend für die Annahme von ML-Prognosen für alle beteiligten Interessengruppen

Maschinelles Lernen wird häufig als Black Box bezeichnet – Daten gehen rein, Entscheidungen kommen raus, aber die Prozesse zwischen Input und Output sind intransparent.

Viele Lösungen, insbesondere solche, die auf die Integration mit einer ML-Lösung eines Drittanbieters angewiesen sind, ermöglichen es einer Organisation einfach, den ML-Prozess auszuführen. Die Ergebnisse werden dann zurückgegeben, ohne dass man nachvollziehen kann, wie sie generiert wurden.

Infolgedessen sehen sich viele ML-Lösungen jetzt zunehmender Skepsis und Kritik ausgesetzt, da die Leute in Frage stellen, ob ihre Entscheidungen fundiert und zuverlässig sind. Daher werden die „Transparenz und Nachvollziehbarkeit“ von ML-Lösungen immer wichtiger.

Sensible ML bietet beides und verbessert die Transparenz von Finanz- und nichtfinanzielle Berichterstattung. Durch die Analyse von Daten aus mehreren Quellen bieten Sensible ML-Modelle einen umfassenden Überblick über die finanzielle Gesundheit eines Unternehmens (siehe Abbildung 2).

Beispielsweise kann maschinelles Lernen Daten aus Jahresabschlüssen, Verkaufstransaktionen und Lagerbeständen analysieren, um ein genaueres Bild der finanziellen Leistung eines Unternehmens zu erhalten. Diese umfassende Ansicht kann dabei helfen, Bereiche zu identifizieren, in denen Ressourcen möglicherweise falsch zugewiesen oder Wachstumschancen übersehen wurden.

Maschinelles Lernen kann auch verwendet werden, um die Transparenz von zu verbessern Finanzprüfungen. Durch die Automatisierung des Prüfungsprozesses können ML-Algorithmen potenzielle Fehler oder Abweichungen schneller und genauer identifizieren als menschliche Prüfer. Diese Funktion trägt nicht nur dazu bei, das Risiko von Betrug oder anderen finanziellen Unregelmäßigkeiten zu verringern, sondern verbessert auch die Genauigkeit der Finanzberichterstattung.

Agilität eröffnet mehr Wege der Wertschöpfung als Reaktion auf sich ändernde Bedingungen

Da das Tempo des Wandels zunimmt – und Störungen und Ungewissheit alltäglich werden – müssen Organisationen zunehmend nicht nur die Zeichen erkennen, die auf Veränderungen hindeuten, sondern auch einen Plan aufstellen, um auf mögliche Szenarien zu reagieren, die sich aus etwaigen Veränderungen ergeben. ML-angereicherte Prognosen bieten einen konsistenten Prozess, Rahmen und eine kooperative Umgebung, die es Unternehmen ermöglicht, angesichts von Unsicherheiten und ständigen Veränderungen und Störungen agil und sicher zu reagieren.

Maschinelles Lernen anwenden auf EPM hat einen erheblichen Vorteil: ML kann Organisationen dabei helfen, agiler zu werden. Durch die Verarbeitung und Analyse von Daten in Echtzeit können maschinelle Lernmodelle Erkenntnisse liefern, die es Entscheidungsträgern ermöglichen, schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Maschinelles Lernen kann Unternehmen auch dabei helfen, bei der Finanzplanung und -prognose agiler zu sein. Durch die Analyse von Daten in Echtzeit können ML-Modelle Änderungen der Marktbedingungen oder des Kundenverhaltens erkennen, die sich auf die finanzielle Leistung auswirken können. Diese Funktion ermöglicht es Unternehmen, ihre Finanzpläne und Prognosen schnell anzupassen und potenziellen Herausforderungen immer einen Schritt voraus zu sein.

Sensible ML macht Prognosen einfach

Sensible ML macht Prognosen einfach, da OneStream die Barrieren beseitigt, die Finanz- und Betriebsteams und andere traditionell daran gehindert haben, ML in Kernplanungsprozessen zu integrieren. Während ML ein starkes Potenzial hat, um die Arbeit wie nie zuvor zu skalieren, stehen Unternehmen bei der Verwendung von traditionellem maschinellem Lernen vor mehreren Herausforderungen (siehe Abbildung 3).

Sinnvolle Use Cases fördern den Erfolg

Sensible ML ermöglicht es Unternehmen, den Erfolg mit den folgenden Anwendungsfällen schneller und präziser zu fördern (siehe Abbildung 4):

• Zu unterstützen strategische Planungsprozesse, Sensible ML erleichtert die Erstellung der 3- oder 5-jährig (oder längere) Prognosen, die häufig erforderlich sind, um eine klarere Vision und einen Fahrplan bereitzustellen, um die Absicht des Unternehmens zu unterstützen, strategische Entscheidungen zu identifizieren, eine klare Richtung sicherzustellen und das Wettbewerbswachstum voranzutreiben.
• Zu unterstützen Annual Operating Planning (AOP) oder Prognoseprozesse, Sensible ML kann Geschäftsbereichen dabei helfen, Finanzziele von oben nach unten besser in granulare, "Prost" Monatspläne über Produktkategorien, Vertriebskanäle und Kunden hinweg – was zu Hunderte von Prognosen.
• Zu unterstützen tägliche oder wöchentliche Bedarfsplanung und / oder Vertriebs- und Betriebsplanung (S & OP), kann Sensible ML Bedarfsplanern, Business-Analysten und/oder Finanz-Geschäftspartnern dabei helfen, detaillierte Prognosen auf Produkt- und Standortebene zu erstellen, die darauf abzielen, taktische Personal-, Beschaffungs-, Logistik- und Bestandsverwaltungsentscheidungen zu treffen. 
• Aussichten für Einnahmen Ausgaben or Arbeitskraft Planung wo monatliche Prognosen pro Ziel (z. B. 60 Datenpunkte pro Prognoseziel) für eine Top-down-Planung erforderlich sind. Vernünftige ML kann Erstellen von prädiktiven/statistischen Prognosen.
• Für mehr Granularität Bottom-up-Prognose nach Kunde, Produkt nach Standort und/oder S&OP Wo Organisationen Hunderte von Datenpunkten pro Ziel teilen können, kann Sensible ML erstellen Wochen- oder Tagesprognosen die spezifische Intuition aus der Geschäftsanalyse zu Auswirkungen wie Feiertagen, Wetter, Preisänderungen, Wettbewerbsauswirkungen oder jeder zeitbasierten Intuition berücksichtigen.

Zusammenfassung

Maschinelles Lernen ist gekommen, um zu bleiben. Dementsprechend sollte das Büro des CFO nun versuchen, Sensible ML und ähnliche Fortschritte in der Technologie zu nutzen. Was haben FP&A-Führungskräfte zu verlieren, wenn sie eine andere Sichtweise hinzufügen oder ihre Erkenntnisse mit Hilfe von ML bereichern? Nichts, gar nichts.

Bei OneStream nennen wir das Intelligente Finanzen.

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Um mehr darüber zu erfahren, wie FP&A-Teams den KI-Hype hinter sich lassen, bleiben Sie auf dem Laufenden für weitere Beiträge aus unserer Sensible ML-Blogserie oder laden Sie unser Whitepaper herunter hier.

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Die Szenarioplanung ist ein wertvolles Werkzeug für Unternehmen, die sich auf das Unerwartete vorbereiten möchten, aber die Erstellung genauer Szenarien kann ein komplexer und zeitaufwändiger Prozess sein. Traditionell erforderten diese Übungen erhebliche iterative Zyklen und waren sehr manuell.

Hier kommen Prognosen mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) ins Spiel – diese Technologien können Unternehmen dabei helfen, ihr Szenario voranzutreiben Pläne mit genaueren und zuverlässigeren Daten, die es ihnen ermöglichen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und der Zeit immer einen Schritt voraus zu sein.

Szenariopläne mit KI- und ML-Prognosen unterstützen

Bei der Szenarioplanung werden mehrere mögliche Zukünfte für ein Unternehmen geschaffen, wobei eine Reihe verschiedener Variablen wie Markttrends, Verbraucherverhalten und technologische Fortschritte berücksichtigt werden. Der Prozess umfasst in der Regel die Identifizierung der wichtigsten Treiber von Veränderungen, die Entwicklung einer Reihe plausibler Zukunftsszenarien und die Bewertung der potenziellen Auswirkungen jedes Szenarios auf die Organisation.

Ziel ist es, potenzielle Risiken und Chancen zu identifizieren und sich entsprechend vorzubereiten, anstatt nur auf Ereignisse zu reagieren, wenn sie eintreten. Die Szenarioplanung kann Organisationen helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, indem sie ihnen ermöglicht, potenzielle zukünftige Ereignisse vorherzusehen und Strategien zu entwickeln, um Risiken zu mindern und Chancen zu nutzen. (siehe Bild 1)

Bei der Szenarioplanung werden mehrere mögliche Zukünfte für ein Unternehmen geschaffen, wobei eine Reihe verschiedener Variablen wie Markttrends, Verbraucherverhalten und technologische Fortschritte berücksichtigt werden. Der Prozess umfasst in der Regel die Identifizierung der wichtigsten Treiber von Veränderungen, die Entwicklung einer Reihe plausibler Zukunftsszenarien und die Bewertung der potenziellen Auswirkungen jedes Szenarios auf die Organisation.

Während die Szenarioplanung ein leistungsstarkes Werkzeug sein kann, kann das Erstellen genauer Szenarien eine Herausforderung darstellen. Herkömmliche Methoden zur Szenarioplanung können zeitaufwändig und schwierig in der Ausführung sein. Eine der größten Herausforderungen ist die Prognose. Prognosen umfassen die Vorhersage zukünftiger Ereignisse, wie z. B. Änderungen im Verbraucherverhalten, Markttrends und technologische Fortschritte.

Herkömmliche Prognosemethoden stützen sich oft auf historische Daten und Expertenmeinungen, die unzuverlässig sein können und möglicherweise nicht die aktuellen Marktbedingungen oder aufkommenden Trends widerspiegeln. Darüber hinaus berücksichtigen herkömmliche Prognosemethoden möglicherweise nicht die komplexen Wechselbeziehungen zwischen verschiedenen Faktoren, die zukünftige Ereignisse beeinflussen können. Es ist schwierig, genau vorherzusagen, wie verschiedene Variablen interagieren, und menschliche Vorurteile können sich einschleichen und zu Szenarien führen, die übermäßig optimistisch oder pessimistisch sind.

Hier kommen KI- und ML-Prognosen ins Spiel.

Die Rolle von KI und ML in der Szenarioplanung

Fortschritte in KI und ML haben es ermöglicht, die Szenarioplanung durch genauere und zuverlässigere Prognosen zu verbessern. KI und ML können riesige Datenmengen analysieren und komplexe Muster und Beziehungen zwischen verschiedenen Faktoren identifizieren. Dies kann es Unternehmen ermöglichen, ausgefeiltere und genauere Prognosen zu entwickeln, die aktuelle Marktbedingungen und aufkommende Trends widerspiegeln.

Durch die Einbeziehung von KI- und ML-Prognosen in die Szenarioplanung können Unternehmen realistischere und nützlichere Szenarien erstellen, die ihnen dabei helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und der Zeit voraus zu sein.

Datenanalyse

KI und ML können Organisationen dabei helfen, große Datenmengen zu analysieren und Muster und Trends zu erkennen, die für Menschen nicht sichtbar sind. Dies kann Einblicke in potenzielle Zukunftsszenarien geben und Organisationen dabei helfen, sich darauf vorzubereiten.

Anwendungsfall: Daten anreichern, um Muster zu erkennen

KI und ML können bei der Szenarioplanung verwendet werden, indem externe Datenquellen wie soziale Medien, Nachrichtenartikel und Wettervorhersagen einbezogen werden, um zu verstehen, inwieweit diese Faktoren mit der Prognoseleistung korrelieren. Durch die Analyse dieser Quellen in Echtzeit können Unternehmen aufkommende Trends erkennen und ihre Szenarien entsprechend anpassen. (siehe Bild 2)

Beispielsweise könnte ein Hersteller KI verwenden, um Gespräche in sozialen Medien über seine Produkte zu analysieren und aufkommende Kundenpräferenzen zu identifizieren. Durch die Einbeziehung dieser Informationen in seine Szenarien kann der Hersteller seine Produktentwicklungs- und Marketingstrategien besser an die Kundenbedürfnisse anpassen.

Prognose

KI und ML können verwendet werden, um zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen. Dies kann Organisationen dabei helfen, potenzielle Zukunftsszenarien zu identifizieren und fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, wie sie darauf reagieren können.

Anwendungsfall: Vorhersage des Verbraucherverhaltens

Eine Schlüsselvariable in vielen Szenarien ist das Verbraucherverhalten. Unternehmen müssen verstehen, wie Verbraucher auf neue Produkte, Preisänderungen und andere Faktoren reagieren, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. KI- und ML-Prognosen können verwendet werden, um Verbraucherdaten zu analysieren und vorherzusagen, wie sich Verbraucher in Zukunft verhalten werden. Diese Informationen können verwendet werden, um genauere Szenarien zu erstellen und potenzielle Risiken und Chancen zu identifizieren. (siehe Bild 3)

Stellen Sie sich zum Beispiel ein Einzelhandelsunternehmen vor, das erwägt, ein neues Produkt auf den Markt zu bringen. Durch die Verwendung von KI- und ML-Prognosen zur Analyse von Verbraucherdaten kann das Unternehmen vorhersagen, wie viele Einheiten des Produkts es wahrscheinlich in verschiedenen Szenarien verkaufen wird. Diese Informationen können verwendet werden, um verschiedene Verkaufsprognosen für verschiedene Szenarien zu erstellen, sodass sich das Unternehmen entsprechend vorbereiten kann.

Simulation

KI und ML können verwendet werden, um Simulationen möglicher Zukunftsszenarien zu erstellen. Dies kann Organisationen helfen, die potenziellen Auswirkungen verschiedener Entscheidungen zu verstehen und sich entsprechend darauf vorzubereiten. (siehe Abbildung 2)

Anwendungsfall: Prognose von Markttrends

Markttrends sind eine weitere wichtige Variable in der Szenarioplanung. Unternehmen müssen verstehen, wie sich der Markt in Zukunft wahrscheinlich verändern wird, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. (siehe Bild 4)

Stellen Sie sich beispielsweise ein Finanzdienstleistungsunternehmen vor, das Szenarien für die nächsten fünf Jahre erstellt. Durch die Verwendung von KI- und ML-Prognosen zur Analyse von Marktdaten kann das Unternehmen vorhersagen, wie sich Zinssätze, Inflation und andere Schlüsselvariablen in diesem Zeitraum voraussichtlich ändern werden. Diese Informationen können verwendet werden, um verschiedene wirtschaftliche Szenarien zu erstellen, sodass sich das Unternehmen entsprechend vorbereiten kann.

OPTIMIERUNG

KI und ML können verwendet werden, um Szenarien zu optimieren, indem sie die wahrscheinlichsten Ergebnisse und Organisationen dabei zu helfen, sich darauf vorzubereiten. Dies kann Unternehmen dabei helfen, ihre Bemühungen zur Szenarioplanung effektiver zu gestalten.

Anwendungsfall: Vorhersage von Lieferkettenunterbrechungen

Unterbrechungen der Lieferkette können erhebliche Auswirkungen auf Unternehmen haben, insbesondere auf solche, die auf Just-in-Time-Inventarisierung oder komplexe globale Lieferketten angewiesen sind. KI- und ML-Prognosen können verwendet werden, um Lieferkettendaten zu analysieren und vorherzusagen, wo Störungen am wahrscheinlichsten sind. (siehe Bild 5)

Stellen Sie sich zum Beispiel vor, ein Fertigungsunternehmen erstellt Szenarien für das nächste Jahr. Durch die Verwendung von KI- und ML-Prognosen zur Analyse von Lieferkettendaten kann das Unternehmen vorhersagen, wo es am wahrscheinlichsten zu Störungen kommt – beispielsweise aufgrund von Naturkatastrophen oder politischen Unruhen. Diese Informationen können verwendet werden, um verschiedene Szenarien für Unterbrechungen der Lieferkette zu erstellen, sodass sich das Unternehmen entsprechend vorbereiten kann.

In jedem dieser Beispiele ermöglichen KI- und ML-Prognosen Unternehmen, genauere und realistischere Szenarien zu erstellen, die ihnen helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und der Zeit voraus zu sein.

Zusammenfassung

KI- und ML-Technologien waren ein Katalysator für Unternehmen, um zu überdenken, wie sie Szenariopläne, das Tempo, mit dem sie Entscheidungen planen, und die Daten, die sie verwenden, nutzen diese Entscheidungen treffen. Kunden können die mühsame und zeitaufwändige Szenarioplanung überwinden, indem sie den Prozess mit KI- und ML-Lösungen bereichern, indem sie schnellere, genauere und zuverlässigere Prognosen liefern.

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Um mehr darüber zu erfahren, wie FP&A-Teams über den KI-Hype hinausgehen, um die Szenarioplanung zu bereichern, lesen Sie unser Whitepaper. Sinnvolles Machine Learning für CPM – Future Finance an Ihren Fingerspitzen.

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Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) haben viele Branchen revolutioniert, aber der Bereich der Finanzplanung und -analyse (FP&A) hat diese Technologie nur langsam angenommen. Trotz der zahlreichen Vorteile, die KI – und insbesondere ML – für das Finanzwesen bringen kann (z. B. gesteigerte Effizienz, Genauigkeit und strategische Erkenntnisse), zögern viele Unternehmen immer noch, beides in ihren FP&A-Prozessen zu implementieren. Was hält FP&A davon ab, die enormen Vorteile von ML zu nutzen?

Um diese und weitere Fragen zu beantworten, werden in diesem Blog einige der Herausforderungen untersucht, die FP&A davon abhalten, ML vollständig anzunehmen, und wie diese Herausforderungen überwunden werden können.

Marktappetit für ML

Obwohl noch nicht so weit verbreitet wie der Wechsel in die Cloud für Finanzabschluss- und Planungsprozesse, nimmt die Einführung von ML bereits zu, so die Marktstudie 2022 Data Science and Machine Learning von Dresner Advisory Services. 2016 weniger als 40% der antwortenden Organisationen gaben an, ML zu verwenden oder aktiv zu erforschen. Die gleiche Metrik war ungefähr 70% im Jahr 2022 (siehe Abbildung 1), was einen stetigen Anstieg in den letzten sieben Jahren zeigt. An der Oberfläche unterstreicht dieser Fortschritt den KI-Hype und die Begeisterung für die potenziellen Vorteile der Verwendung von KI für FP&A.

Aber was passiert, wenn die Daten nach Funktion aufgeschlüsselt werden? Für das Office of Finance und FP&A zeichnet sich eine etwas andere Realität ab.

Tatsächlich zeigt die Studie das nur 20% (siehe Abbildung 2) der Finanzorganisationen verwenden derzeit KI und ML, und die Finanzdaten hinken den meisten Funktionen hinterher, trotz all der Gerüchte und Gerüchte da draußen.

Was hält FP&A zurück?

Bei so viel Begeisterung und doch geringer Akzeptanz, was Schlüsselbarrieren halten FP&A- und Operations-Teams von der Mainstream-Einführung von ML-Lösungen ab? Abbildung 3 zeigt die Barrieren.

Nachfolgend zeigen die Details zu diesen Hauptbarrieren, warum sie eine weit verbreitete Implementierung modernster ML-Technologien verhindern:

Mangel an Fachwissen

• FP&A-Teams können Schwierigkeiten haben, ML in Unternehmensplanungsprozessen einzusetzen, wie z rollierende Prognose oder Bedarfsplanung, da das erforderliche Fachwissen in ML und Modellierungstechniken für maschinelles Lernen fehlt. Ohne engagierte Business-Analysten und Data-Science-Ingenieure können Teams das volle Potenzial von ML in Planungsprozessen nicht ausschöpfen.  
• Ein Mangel an Fachwissen ist besonders relevant für Organisationen mit bestehenden ML-Investitionen, wo der Mangel an spezialisierten Ressourcen die Fähigkeit von FP&A-Teams behindert, ML effektiv in ihrer Arbeit einzusetzen. Ohne dediziertes Fachwissen oder Ressourcen sind FP&A-Teams in ihrer Fähigkeit, KI und ML zu nutzen, stark eingeschränkt.

Mangel an Maßstab

• Für Unternehmen mit bestehenden Data-Science-Teams ist die Erstellung wiederholbarer und systematisierter ML-Prozesse und -Infrastrukturen im gesamten Unternehmen teuer. Darüber hinaus sind die meisten ML-Funktionen in CPM-Tools heute nur in der Lage, a jeweils nur eine Prognose (Sollwert).. Wieso spielt das eine Rolle?
• Die Rolle von FP&A besteht darin, effektive Planungsprozesse über Geschäftsbereiche und Funktionen hinweg zu leiten und voranzutreiben (z. HR, Verkauf und Betrieb). Und wenn das Unternehmen nicht in der Lage ist, Prognosen in großem Maßstab zu erstellen, tritt FP&A nicht als strategischer Geschäftspartner auf. KI-Lösungen für FP&A, die nicht skalierbar sind, sind nicht anders und werden niemals eine Massenakzeptanz erreichen, was dazu führt, dass die Lösungen letztendlich scheitern.

Mangel an Geschäftsintuition und Transparenz

• Herkömmliche ML-Modellierungsprozesse innerhalb von CPM-Tools sind für FP&A-Teams oft eine „Black Box“ (siehe Abbildung 4). Warum ist das wichtig? Nun, ML-Modi sind ohne materielle Geschäftsintuition nicht vollständig und/oder bieten Benutzern nur eingeschränkte Sichtbarkeit oder Rückverfolgbarkeit in Modelleingaben und -ergebnisse. Solche Einschränkungen können zu einem Mangel an Vertrauen oder Vertrauen in die Ergebnisse führen.

Als strategischer Geschäftspartner Finanzplanung & Analyse müssen Vertrauen in Prognoseprozesse schaffen. Und während der Einsatz von KI und ML wahrscheinlich die Prognosegenauigkeit erhöht, können P&L-Eigentümer die Treiber, aus denen Prognosen bestehen, nicht einschätzen – P&L-Führungskräfte, die es nicht können hört niemals  besitzen ihre Prognosen.

Und wenn P&L-Eigentümer ihre Prognosen nicht besitzen, Prognoseprozesse zusammenbrechen und scheitern insgesamt. Das bedeutet Auch FP&A ist gescheitert.

Fragmentierte und getrennte Prozesse

• Aktuelle KI- und ML-Lösungen innerhalb von CPM erfordern in der Regel eine Datenverschiebung und -abstimmung zwischen fragmentierten Systemen und Finanzprozessen. Diese Anforderungen erhöhen die technische Verschuldung und schränken die Skalierbarkeit von Advanced Analytics im gesamten Unternehmen ein.
• Die fragmentierte Software und die technischen Prozesse, die für eine vernetzte Planung erforderlich sind, schaffen zusätzliche technische Komplexität und Verwaltungsaufwand für FP&A-Teams. Diese Belastung umfasst das ständige Verschieben und Abgleichen von Daten, das Überwachen der Datenlatenz und das Verwalten der Sicherheit zwischen fragmentierten Produkten oder Modellen. Gemeinsam die Belastung verdünnt die Fähigkeit strategischer FP&A-Teams, sich auf die Leistungssteigerung und die Unterstützung kritischer Entscheidungsfindung zu konzentrieren.

Zusammenfassung

Trotz dieser Herausforderungen hat ML das Potenzial, Finanzvorgänge und -ergebnisse erheblich zu verbessern. Durch die Automatisierung manueller Prozesse kann ML Finanzfachleuten helfen, Zeit zu sparen und die Genauigkeit zu verbessern, was zu einer effektiveren Entscheidungsfindung führen kann. Darüber hinaus kann ML Echtzeit-Einblicke in die finanzielle Leistung liefern. Diese Erkenntnisse können dann Finanzfachleuten helfen, Trends zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Da KI und ML für FP&A in den Mainstream eintreten, werden Unternehmen zweifellos mehrere Möglichkeiten in Betracht ziehen müssen. Auf der einen Seite bieten Lösungsanbieter für KI (siehe Abbildung 5) alles von KI-Infrastrukturlösungen bis hin zu Data-Science-Toolkits und vollständigen KI-Plattformen zum Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen. Dies sind zwar leistungsstarke Tools für unterschiedliche Anwendungsfälle, Die Tools sind nicht für FP&A-Teams konzipiert.

Anbieter von Corporate Performance Management investieren ebenfalls in KI-Funktionen zur Unterstützung Erweiterte Planung & Analyse (xP&A) Prozesse wie Bedarfsplanung und Absatzplanung. Wie Abbildung 5 für KI-Anbieter gut veranschaulicht, lösen auch CPM-Anbieter die KI-Anforderungen ihrer Kunden auf unterschiedliche Weise.

Also, was ist die Lektion in all dem?

Lassen Sie nicht zu, dass der KI-Hype den Bewertungsprozess trübt.  Startseite mit klarem Verständnis "Was" Geschäftsergebnisse, die das FP&A-Team mit ML zu erreichen versucht. Identifizieren "WHO" verwendet die Lösung und "Wie" Die Lösung wird in bestehende Planungsprozesse integriert.

Und mit Antworten auf diese Fragen im Hinterkopf nutzen Sie den Bewertungsprozess „Geh unter die Haube“ um zu erfahren, ob die Lösung das Unternehmen von den wichtigsten Hindernissen befreien wird, die FP&A davon abhalten, den Hype zu überwinden.

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Finanzleiter transformieren die Finanzfunktion und erweitern den Wert, den sie ihren Organisationen bieten, indem sie die konvergierenden Fähigkeiten der digitalen Technologie nutzen, um die Vorteile von Predictive Analytics zu nutzen. Diese technologischen Fähigkeiten bieten einen neuen Zugang zu mehreren Quellen der riesigen Datenmengen innerhalb von Unternehmen, fördern die Fähigkeit, diese Daten zu interpretieren, und stellen Tools bereit, die die Finanztransformation vorantreiben.

Durch die Nutzung dieser Technologien erweitern Führungskräfte im Finanzbereich ihren Einflussbereich auf den Vertrieb, die Personalabteilung und die Lieferkette. Sie stärken auch Geschäftspartnerschaften und Vertrauen, während sie gleichzeitig tiefe operative Einblicke und Anleitungen für ihre Organisationen bereitstellen. Wie? Indem Sie in der Sprache des Unternehmens sprechen und wichtige Geschäftstreiber wie Preisgestaltung und Beschaffung analysieren, die die Gewinnmarge und den Cashflow beeinflussen.

Viele Führungskräfte im Finanzbereich meistern erfolgreich einen Teil dieser Reise der Finanztransformation mit drei Schritten, die es ihnen ermöglichen, prädiktive Analysen einzusetzen, um sowohl strategische als auch operative Leitlinien bereitzustellen:

1.     Integrieren Sie Finanz- und Betriebsdaten
2.    Richten Sie Predictive Analytics direkt auf den Schlüssel aus Planung anpassen
3.    Entfesseln Sie den vorausschauenden Analysezugriff im gesamten Unternehmen

Lassen Sie uns diese Schritte etwas genauer untersuchen, um zu sehen, was für den Erfolg erforderlich ist.

Schritt 1: Integrieren Sie Finanz- und Betriebsdaten

Um umsetzbare Erkenntnisse zu liefern, müssen Finanzleiter Zugriff auf Betriebsdaten haben. Darüber hinaus müssen sie in der Lage sein, Betriebsdaten neben und im Kontext von Finanzdaten zu untersuchen (siehe Abbildung 1). Anspruchsvolle Organisationen generieren riesige Datenmengen, sodass sowohl Finanz- als auch Geschäftsbereichsleiter digitale Technologien benötigen, die Zugriff auf diese verschiedenen Datenquellen bieten. Für eine effektive Entscheidungsfindung muss dieser Zugriff effizient sein.

Der Zugriff darf daher nicht erfordern, dass Teammitglieder wertvolle Zeit mit dem Verschieben und Verwalten von Daten verschwenden. Außerdem muss der Zugriff rechtzeitig erfolgen, damit aktuelle Informationen leicht verfügbar sind operative Geschäftsentscheidungen die sich vor Monatsende auswirken.

Unternehmen, die Finanzpläne nicht mit detaillierten Betriebsplänen in Einklang bringen, werden letztendlich mit der Prognosegenauigkeit zu kämpfen haben – weil sie in Silos arbeiten. Finanziell können die Auswirkungen viele Formen annehmen und sich sowohl auf den Gewinn als auch auf die Cash-Generierung auswirken. Hier nur einige Beispiele für Auswirkungen:

• Überbestände von zu hohen Prognosen, die sich auf die Kosten für die Bestandsverwaltung (z. B. Bestandshaltungskosten) und das Betriebskapital auswirken.
• Verlorene Verkäufe und Einnahmen von Unterprognosen. Um die Kundennachfrage zu erfüllen, müssen Produkte zur richtigen Zeit am richtigen Ort sein.
• Entgangener Gewinn von Unterprognosen und Eilsendungen. Um die Kundennachfrage zu befriedigen, können Unternehmen Produktlieferungen zu höheren Kosten als geplant überstürzen.

Schritt 2: Richten Sie Predictive Analytics direkt in Planungsprozessen aus

Unabhängig davon, wo sich das Office of Finance auf seinem Weg der Finanztransformation befindet, kann Predictive Analytics dabei helfen, sich auf die Zusammenarbeit mit Geschäftspartnern zu konzentrieren, neue Wege zu finden, um nach dem „Warum“ zu fragen, und die Leistung steigern. Hier sind nur einige der wichtigsten Anwendungsfälle für Unternehmen, die darüber nachdenken, Predictive Analytics und maschinelles Lernen (ML) in ihre Finanz- und Betriebsplanungsprozesse aufzunehmen:

• Helfen bei Zielsetzung für die strategische Planung, jährliche Betriebspläne und rollierende Forecasts
• Erstellen Baseline prädiktive Prognoseszenarien zum Vergleich mit Bottom-up-Prognosen von Bereichsfinanz- oder Betriebspartnern
• Automatisch säen alle oder Teile neuer Prognosen mit Vorhersagemodellen
• Prozesse Baseline Predictive Forecasts mit bekannten Geschäftsänderungen, wie z. B. neue Kunden oder Produkte, Werksschließungen, Akquisitionen usw.

Der Zugriff auf Rohdaten ist letztendlich ohne die Fähigkeit, diese Daten zu interpretieren, bedeutungslos. Laut der 2020 Wisdom of Crowds® Data Science and ML Market Survey von Dresner Advisory hinkt das Finanzwesen anderen Funktionen bei der Einführung von Advanced Analytics deutlich hinterher (siehe Abbildung 2). Aber moderne Corporate Performance Management (CPM)-Lösungen bieten Funktionen, die Finanz- und Geschäftsbereichsleiter mit Self-Service-Tools für prädiktive analytische Prognosen ausstatten können. Mit der Fähigkeit, prädiktive Prognosemodelle auf Daten anzuwenden, können Finanzteams die umfangreichen Daten ihrer Organisationen nutzen, um wichtige Entscheidungen zu treffen – und dies mit der Geschwindigkeit des Unternehmens.

Schritt 3: Stellen Sie Predictive Analytics im gesamten Unternehmen bereit

Mit leistungsstarken Vorhersagemodellen können Finanzteams Visualisierungsfunktionen nutzen, um mit Geschäftspartnern zusammenzuarbeiten. Wie? Durch die Erstellung und Verteilung von Dashboards mit benutzerfreundlichen Diagrammen, Grafiken und Berichten, die Prognosedaten zum Leben erwecken.

Anspruchsvolle und moderne Visualisierungen bieten auch interaktiven Zugriff, sodass Benutzer Variablen ändern können, um die Ergebnisse dieser Aktualisierungen von Modellen, Plänen und Prognosen in Echtzeit anzuzeigen. Diese Visualisierungen und Dashboards bieten Führungskräften im gesamten Unternehmen nicht nur die Möglichkeit, auf Daten zuzugreifen, sondern auch die Möglichkeit, diese Daten zu interpretieren – was wichtige Entscheidungen erleichtert und organisatorische Pläne informiert.

Finanzen entfesseln mit integrierter Predictive Analytics

OneStreams Intelligente Finanzplattform versetzt Finanzteams in die Lage, schnell zu führen, indem Predictive Analytics mit CPM-Kernprozessen wie Planung, Budgetierung und Prognose vereinheitlicht werden; finanzielle Konsolidierung; Berichterstattung; und Finanzdatenqualität. Und mit integrierter prädiktiver Analyse (siehe Abbildung 3) entfesselt OneStream™ die Transformation des Finanzwesens, um Budgetierungs-, Planungs- und Prognoseprozesse noch weiter voranzutreiben – Teams können planen, analysieren und mit Zuversicht voraussagen.

Planen, analysieren und prognostizieren Sie mit Zuversicht

OneStreams Predictive Analytics 123-Lösung, die von OneStream heruntergeladen werden kann Marktplatz™, Im Prinzip so, wie Sie es von Google Maps kennen. Durchläuft mehrere Vorhersagealgorithmen, um den genauesten Vorhersagetyp zu bestimmen. Die Ergebnisse werden dann grafisch dargestellt und in allen Aspekten der Budgetierung eingesetzt, Planung und Prognoseverfahren.

Endlich mit OneStream Berichte und Visualisierungen, Finanz- und Geschäftsbenutzer können wichtige finanzielle und operative Kennzahlen zusammenführen, indem sie Tabellen, Diagramme, Grafiken und andere Visualisierungen kombinieren. Benutzer können dann nicht nur Erkenntnisse in die Tat umsetzen, indem sie die Echtzeit-Ergebnisse von Änderungen an Modellen, Plänen und Prognosen sehen, sondern auch Erkenntnisse teilen und bei kritischen Analysen und Entscheidungen zusammenarbeiten. Durch die direkte Integration in Datenquellen können Benutzer die zugrunde liegenden Ursachen bis hin zu Transaktionsdetails aufschlüsseln, um Geschäftstrends schnell zu verstehen.

Mehr erfahren

Um mehr über die Nutzung von Predictive Analytics für Budgetierung, Planung und Prognose zu erfahren, sehen Sie sich unsere interaktive Lösungsübersicht an, „Führen mit Tempo mit Predictive Analytics 123“.

Nun, 2020 war ein Jahr, das wir alle nicht so schnell vergessen werden. Während es für viele ein Jahr der Unterbrechungen war, waren die OneStream-Engineering-Teams damit beschäftigt, einen stetigen Strom von Innovationen für die OneStream-Plattform und die MarketPlace-Lösungen bereitzustellen. Hier ist eine kurze Zusammenfassung, welche neuen Funktionen im Jahr 2020 bereitgestellt wurden und wie sie unseren Kunden helfen, neue Herausforderungen zu meistern und ihre Unternehmen mit der Geschwindigkeit des Geschäfts zu führen.

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Als strategischer Berater für die Geschäftsbereiche und Schlüsselfunktionen sind Financial Planning & Analysis (FP&A)-Teams eine natürliche Wahl, um den langfristigen Planungsprozess zu leiten. Wieso den? Einfach ausgedrückt, kein anderes Team, mit Ausnahme des CFO und CEO, hat den Blickwinkel und die Fähigkeit zu verstehen, wie sich detaillierte operative Pläne und Kennzahlen auf Finanzpläne und Prognosen auswirken.

Als strategische Blaupause für das Unternehmenswachstum hilft die langfristige Planung bei der Priorisierung strategischer Initiativen wie M&A-Aktivitäten, Investitionen in neue Produkte, Fertigungsoptimierung und Kapitalbeschaffung – die alle für das Erreichen finanzieller Ziele von entscheidender Bedeutung sind.

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Ob es um die globale Pandemie, die Handelskriege zwischen den USA und China, den Brexit oder die US-Präsidentschaftswahlen 2020 geht, Finanzteams sind sich sehr bewusst, was viele Experten nur ungern zugeben; Unsicherheit IS das neue Normal. Und obwohl COVID-19 ein schwarzes Schwanenereignis ist, ist das Navigieren durch unsichere Zeiten für Finanzleiter nichts Neues. Der Umgang mit Ungewissheit ist der Grund, warum langfristige Planung und rollierende Prognosen so wichtig sind. Aber nicht nur, um die Zahlen zu prognostizieren. Langfristige Planung und fortlaufende Prognosen erleichtern die Zusammenarbeit im gesamten Unternehmen und erhöhen die geschäftliche Agilität. Wie? Durch das Teilen von Erkenntnissen und den funktionsübergreifenden Austausch von Ideen über Geschäftsrisiken und -chancen. Und natürlich, indem Sie diese nutzen, um effektivere Entscheidungen zu treffen. Wissen Sie, worüber sich die Unternehmensfinanzchefs sonst noch einig sind?

Dass Predictive Analytics und maschinelles Lernen (ML) dies auf die nächste Stufe heben können.

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Während FP&A-Teams oft als „Wächter“ für unternehmensweite Finanzpläne dienen, haben viele Finanzteams Schwierigkeiten, Schlüsselprozesse wie Budgetierung, Planung und Prognose zu transformieren. Warum ist das so?

Einer der Hauptgründe dafür ist, dass FP&A-Teams mehr Probleme haben als je zuvor. Sie haben natürlich Kernaufgaben wie Budgetierung, Managementberichterstattung und strategische Planung. Jene sind die Tischeinsätze. Abgesehen von den Grundlagen ist das FP&A-Playbook jedoch weit offen.

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Für viele FP&A-Teams gibt es nichts Aufregenderes, als mit Geschäftspartnern in die Gräben zu springen. Wieso den? Nun, wie unsere Freunde in Vertrieb, Marketing und Betrieb lieben auch die FP&A-Leute die Action. Einige mögen es, strategische Initiativen wie neue Produktinnovationen, Akquisitionen und die Bewertung von Investitionsentscheidungen voranzutreiben. Andere FP&A-Leute mögen die Budgetierungs-, Planungs- und Prognoseprozesse, die „Big Picture“-Ziele in taktische Pläne umwandeln.

Was ist der rote Faden? Kurz gesagt, die meisten FP&A-Teams wollen nichts weiter, als dabei zu helfen, Mehrwert für ihre Organisationen zu schaffen. Und um ihnen dabei zu helfen, dorthin zu gelangen, würden viele FP&A-Teams die Gelegenheit nutzen, Predictive Analytics zu nutzen, um ihren Geschäftspartnern zu helfen, die Entscheidungsfindung zu verbessern.

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Bei all der Aufregung in der Informationstechnologiebranche um künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) könnte man meinen, dass jede Organisation diese Tools verwendet oder plant, wie sie sie verwenden wird. Das Versprechen lautet schließlich, dass KI und ML Organisationen dabei helfen werden, die ständig wachsenden Datenmengen zu nutzen, die durch die Automatisierung und Erweiterung menschlicher Analyseprozesse und Entscheidungsfindung generiert werden.

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Arbeiten Sie mit einem Team für Finanzplanung und -analyse (FP&A) zusammen? Wenn ja, dann wissen Sie, dass Aufregung in der Luft liegt. Wieso den? Erstens, weil es keine andere Gruppe innerhalb einer Organisation gibt (außer dem CFO und dem CEO), die einen Blick auf den Betrieb und die Finanzen wie FP&A hat. Da CFOs weiterhin den wahren Wert des Finanzwesens freisetzen, sind FP&A-Gruppen dazu bestimmt, ihre Rolle als vertrauenswürdige Berater für Geschäftspartner auszubauen. Und vergessen Sie nicht, dass FP&A-Teams eine entscheidende Rolle bei der Förderung von Innovationen für das Office of Finance spielen.

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