A medida que la volatilidad económica sigue aumentando en frecuencia y magnitud, los equipos de análisis y planificación financiera (FP&A) enfrentan una presión sin precedentes. Los presupuestos tradicionales trimestrales o anuales se están volviendo obsoletos y no pueden seguir el ritmo de los rápidos cambios, lo que hace que los presupuestos estáticos sean irrelevantes. Además, el crecimiento exponencial en las fuentes y el volumen de datos requiere extensos procesos de transferencia, conciliación y consolidación de datos antes de que los conocimientos puedan informar presupuestos, pronósticos o planes. Pero los planificadores de negocios están de suerte.  ¿Por qué?  Varios casos de uso de la IA en las finanzas empresariales permiten un procesamiento de datos más rápido, una mayor precisión de los pronósticos y conocimientos más profundos.

La IA, que rápidamente se está volviendo esencial para todas las empresas, en última instancia agiliza los procesos, desbloquea conocimientos valiosos e impulsa la toma de decisiones estratégicas. Pronto, la IA se integrará en todos los procesos financieros empresariales. Por lo tanto, esta publicación de blog explora tres casos de uso de la IA en las finanzas empresariales, preparando el escenario para una inmersión más profunda en La innovadora solución Sensible Machine Learning de OneStream.

Tres casos de uso de la IA en las finanzas empresariales

La incorporación de IA en FP&A está remodelando fundamentalmente la forma en que las organizaciones pronostican, presupuestan y toman decisiones estratégicas. Para mostrar por qué, exploremos tres casos de uso transformadores de la IA en las finanzas empresariales:

1. Pronóstico predictivo

El pronóstico predictivo es una piedra angular de FP&A, ya que permite a las organizaciones anticipar el desempeño financiero futuro y tomar decisiones informadas.  Análisis predictivo impulsado por IA Ofrece un cambio de paradigma en la precisión y confiabilidad de los pronósticos. ¿Cómo? Aprovechando algoritmos avanzados para analizar datos históricos y tendencias del mercado, identificar patrones y predecir con precisión resultados financieros futuros. Estos modelos predictivos proporcionan información valiosa sobre la gestión del flujo de efectivo, las proyecciones de ingresos y la planificación de gastos.

Como resultado, los profesionales de finanzas están capacitados para asignar recursos de manera eficiente y optimizar el desempeño financiero.

2. Previsión y planificación automatizadas

Tradicionalmente, procesos de previsión y planificación han sido tareas que requieren mucho tiempo y trabajo para los equipos de FP&A. Pero ya no más. La automatización de la IA agiliza estos procesos al automatizar las tareas rutinarias, optimizar la asignación de recursos y mejorar la precisión y agilidad de las actividades de previsión y planificación. Con soluciones de inteligencia artificial diseñadas específicamente, Finanzas puede automatizar procesos financieros mundanos (por ejemplo, entrada de datos, creación de pronósticos y conciliación). Y eso deja más tiempo para actividades de valor agregado.

Al integrar herramientas de automatización impulsadas por IA en los flujos de trabajo, las empresas pueden acelerar los procesos de toma de decisiones, mejorar la precisión de los datos y lograr ahorros de costos.

3. Análisis del desempeño financiero

El análisis del desempeño financiero es una función crítica dentro de FP&A. ¿Por qué? Este análisis permite a las organizaciones obtener conocimientos más profundos sobre los factores que afectan las operaciones comerciales y rentabilidad. A través de la IA integrada, dicho análisis se vuelve aún más revelador y procesable al descubrir patrones y relaciones ocultos dentro de los datos financieros, operativos y externos.

Los métodos de análisis tradicionales, por otro lado, pueden tener dificultades para identificar correlaciones sutiles o interacciones complejas entre los diversos factores que influyen en el desempeño financiero. Pero los algoritmos de IA destacan en el procesamiento de grandes volúmenes de datos y en la detección de relaciones no lineales que pueden no ser inmediatamente evidentes para los analistas humanos.

Al analizar diversas fuentes de datos (por ejemplo, estados financieros, métricas operativas, tendencias del mercado y factores macroeconómicos), la IA revela información matizada sobre los factores que dan forma al desempeño financiero. Los profesionales de finanzas ahora pueden utilizar estos conocimientos para dirigir el negocio y mantenerse por delante de la competencia.

A medida que Finanzas continúa adoptando la IA, un enfoque de aprendizaje automático práctico y sensato, que equilibre la automatización con la transparencia y el conocimiento humano, se ha vuelto cada vez más importante. Después de todo, una planificación eficaz es fundamental para que las empresas sigan siendo competitivas y se adapten a las condiciones cambiantes del mercado.

En OneStream, llamamos a esto ML Sensible.

Introducción al aprendizaje automático sensible

Sensible ML de OneStream (consulte la Figura 1), que está diseñado específicamente para FP&A, es un cambio de paradigma en el aprovechamiento de la IA para los profesionales de finanzas. Al unificar perfectamente la IA dentro de una plataforma financiera empresarial, Sensible ML crea miles de pronósticos e información que antes era imposible con procesos manuales.

Figura 1: Flujo de proceso de ML sensible

IA diseñada específicamente para FP&A en una plataforma unificada

Al integrar la IA, los equipos de Finanzas pueden aprovechar perfectamente las capacidades de la IA sin tener herramientas, sistemas o equipos separados. Ya no son los días en que los científicos de datos creaban un pronóstico sin comprender el valor comercial. También quedaron atrás los días en que el equipo de Finanzas recibía los resultados sin saber dónde se originaban los números.

En cambio, con la IA diseñada específicamente para Finanzas y Operaciones, los planificadores de negocios crean de forma independiente pronósticos respaldados por ML. Y estos planificadores lo hacen durante todo el proceso de previsión de ML, desde la ingesta y la calidad de los datos hasta la creación de modelos, pasando por la utilización y el consumo. Como resultado, los profesionales de finanzas ahora pueden explicar sus pronósticos precisos con confianza y a escala en cientos o miles de pronósticos.

Sensible ML también incorpora factores externos (por ejemplo, clima, factores macroeconómicos) para crear pronósticos altamente precisos y utiliza un concepto único e innovador: el Arena modelo.

Model Arena ofrece precisión personalizada al seleccionar automáticamente el modelo de mayor rendimiento para cada línea de pedido pronosticada. Por el contrario, el enfoque único aplica un modelo único para todas las líneas de pedido pronosticadas, sin tener en cuenta las características de cada combinación de producto y ubicación. En cambio, el enfoque Model Arena produce un nivel mucho mayor de precisión al tener en cuenta los matices de los diferentes productos pronosticados por ubicación.

Polaris, un líder mundial en deportes de motor cuyos productos tienen características muy diferentes, ofrece un buen ejemplo del poder de Sensible ML. ¿Por qué? Con Sensible ML, Polaris ahora puede pronosticar productos y ubicaciones específicos con distintos modelos en toda la empresa. Sólo un modelo ML único diseñado para motos de nieve o vehículos todoterreno Polaris puede crear un pronóstico de ventas preciso. A su vez, Polaris puede optimizar los procesos posteriores (por ejemplo, asignación de recursos) o maximizar el margen de contribución.

Model Arena de Sensible ML selecciona automáticamente el modelo de ML más preciso para cada combinación de producto-ubicación dentro de diferentes unidades de negocio. En última instancia, Sensible ML equipa a los profesionales de finanzas con conocimientos más profundos sobre escenarios financieros futuros, lo que permite una mejor toma de decisiones y planificación estratégica.

Conclusión

A medida que la IA siga evolucionando, el impacto en las finanzas empresariales se intensificará aún más. La IA seguirá revolucionando las prácticas tradicionales y abriendo nuevas oportunidades de crecimiento e innovación. Desde análisis predictivos hasta automatización de procesos y gestión de riesgos, la IA permite a las empresas afrontar desafíos financieros complejos con confianza y agilidad. Los profesionales de finanzas que utilizan la solución Sensible ML de OneStream pueden desbloquear todo el potencial de la IA para impulsar el éxito empresarial sostenible en la era digital.

Más información

¿Quiere conocer más casos de uso de la IA en finanzas empresariales para equipos de FP&A? Manténgase atento a publicaciones adicionales de nuestra serie de blogs Sensible ML o descargue nuestro documento técnico esta página.

Con la creciente frecuencia y magnitud de la volatilidad económica, los equipos de FP&A han estado bajo más presión que nunca. Los procesos tradicionales para los presupuestos trimestrales o anuales ya no son relevantes ya que el ritmo del cambio rápidamente hace que estos presupuestos estáticos se vuelvan obsoletos. Además, el aumento de las fuentes de datos y el crecimiento exponencial de los datos requieren transferencia, conciliación y consolidación de datos antes de que los conocimientos puedan incluirse en presupuestos, pronósticos o planes. Afortunadamente, los planificadores de negocios están de suerte.  ¿Por qué?  La IA transforma las finanzas empresariales.

Esa transformación se produce a través de un procesamiento más rápido de datos, una mayor precisión de los pronósticos y conocimientos más profundos. Al convertirse rápidamente en una herramienta esencial para empresas de todos los tamaños, la IA agiliza los procesos, desbloquea conocimientos valiosos e impulsa la toma de decisiones estratégicas. Pronto, la IA se integrará en todos los procesos financieros empresariales. Por lo tanto, esta publicación de blog explora cómo la IA transforma las finanzas, preparando el escenario para una inmersión más profunda en La innovadora solución Sensible ML de OneStream.

Cómo la IA transforma las finanzas empresariales

Enterprise Finance se transforma a través de la IA al permitir una variedad de capacidades. Específicamente, la IA permite lo siguiente:

• Análisis predictivo y pronóstico
• Automatización y eficiencia de procesos
• Gestión de riesgos y detección de anomalías.

Análisis predictivo y pronóstico

El análisis predictivo basado en IA está revolucionando la previsión financiera para las empresas. Al analizar datos históricos y tendencias del mercado, los algoritmos de IA pueden predecir con precisión resultados financieros futuros, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones informadas y mitigar los riesgos de manera efectiva. Estos modelos predictivos proporcionan información valiosa sobre la gestión del flujo de efectivo, las proyecciones de ingresos y la planificación de gastos. Como resultado, los profesionales de finanzas están capacitados para asignar recursos de manera eficiente y optimizar el desempeño financiero.

Automatización y Eficiencia de Procesos

La automatización es una piedra angular de las operaciones financieras modernas, ya que permite a las empresas optimizar las tareas repetitivas, reducir los errores manuales y mejorar la eficiencia operativa. Con soluciones de inteligencia artificial diseñadas específicamente, Finanzas puede automatizar procesos financieros mundanos (por ejemplo, entrada de datos, creación de pronósticos y conciliación). Los equipos de finanzas tienen entonces más tiempo para centrarse en actividades de valor añadido. Al integrar herramientas de automatización impulsadas por IA en los flujos de trabajo, las empresas pueden acelerar los procesos de toma de decisiones, mejorar la precisión de los datos y lograr ahorros de costos.

Gestión de Riesgos y Detección de Anomalías                    

Enterprise Finance implica riesgos inherentes, incluidas violaciones de cumplimiento, errores humanos y fluctuaciones del mercado. Para detectar anomalías e identificar actividades sospechosas en tiempo real, las soluciones de gestión de riesgos basadas en IA aprovechan algoritmos avanzados.  ¿Cómo?  La capacidad de la IA para procesar grandes cantidades de datos permite la identificación de patrones y puntos de datos anómalos.

Esta capacidad facilita el manejo de excepciones para procesos financieros como planificación, calidad de los datos y presentación de informes. De este modo, los profesionales de finanzas pueden optimizar las operaciones y centrarse en las excepciones en lugar de examinar conjuntos de datos completos. En última instancia, este enfoque ahorra un tiempo valioso y mejora la eficiencia de los procesos financieros.

A medida que Finanzas continúa adoptando la IA, un enfoque de aprendizaje automático práctico y sensato, que equilibre la automatización con la transparencia y el conocimiento humano, se ha vuelto cada vez más importante. Después de todo, una planificación eficaz es fundamental para que las empresas sigan siendo competitivas y se adapten a las condiciones cambiantes del mercado.

En OneStream, llamamos a esto ML Sensible.

Introducción al aprendizaje automático sensible

Sensible ML de OneStream (consulte la Figura 1) es un cambio de paradigma en el aprovechamiento de la IA para los profesionales de finanzas. Al unificar perfectamente la IA dentro de una plataforma financiera empresarial, Sensible ML, que está diseñado específicamente para FP&A, crea miles de pronósticos e información que antes eran imposibles de lograr con procesos manuales.

Figura 1: Flujo de proceso de ML sensible

IA diseñada específicamente para FP&A en una plataforma unificada

Al integrar la IA, los equipos de Finanzas pueden aprovechar perfectamente las capacidades de la IA sin tener herramientas, sistemas o equipos separados. Ya no son los días en que los científicos de datos creaban un pronóstico sin comprender el valor comercial. También quedaron atrás los días en que el equipo de Finanzas recibía los resultados sin saber dónde se originaban los números.

En cambio, con la IA diseñada específicamente para Finanzas y Operaciones, los planificadores de negocios crean de forma independiente pronósticos respaldados por ML. Y estos planificadores lo hacen durante todo el proceso de previsión de ML, desde la ingesta y la calidad de los datos hasta la creación de modelos, pasando por la utilización y el consumo. Los profesionales financieros ahora pueden explicar sus pronósticos precisos con confianza y a escala en cientos o miles de pronósticos.

Sensible ML también incorpora factores externos (por ejemplo, clima, factores macroeconómicos) para crear pronósticos altamente precisos y utiliza un concepto único e innovador: el Arena modelo.

Model Arena ofrece precisión personalizada al seleccionar automáticamente el modelo de mayor rendimiento para cada línea de pedido pronosticada. Por el contrario, el enfoque único aplica un modelo único para todas las líneas de pedido pronosticadas, sin tener en cuenta las características de cada combinación de producto y ubicación. En cambio, el enfoque Model Arena produce un nivel mucho mayor de precisión al tener en cuenta los matices de los diferentes productos pronosticados por ubicación.

Polaris, un líder mundial en deportes de motor cuyos productos tienen características muy diferentes, ofrece un buen ejemplo del poder de Sensible ML. Específicamente, Polaris ahora puede pronosticar productos y ubicaciones específicas con distintos modelos en toda la empresa. Sólo un modelo ML único diseñado para motos de nieve o vehículos todoterreno Polaris puede crear un pronóstico de ventas preciso. A su vez, Polaris puede optimizar los procesos posteriores, como la asignación de recursos, o maximizar el margen de contribución.

Model Arena de Sensible ML selecciona automáticamente el modelo de ML más preciso para cada combinación de producto-ubicación dentro de diferentes unidades de negocio. Entonces, en última instancia, Sensible ML proporciona a los profesionales de finanzas conocimientos más profundos sobre escenarios financieros futuros, lo que permite una mejor toma de decisiones y planificación estratégica.

Conclusión

A medida que la IA siga evolucionando, el impacto en las finanzas empresariales no hará más que intensificarse. La IA seguirá revolucionando las prácticas tradicionales y abriendo nuevas oportunidades de crecimiento e innovación. Desde análisis predictivos hasta automatización de procesos y gestión de riesgos, la IA permite a las empresas afrontar desafíos financieros complejos con confianza y agilidad. Los profesionales de finanzas que utilizan la solución Sensible ML de OneStream pueden desbloquear todo el potencial de la IA para impulsar el éxito empresarial sostenible en la era digital.

Más información

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En los últimos años, la integración de la inteligencia artificial (IA) en varios sectores ha transformado las operaciones, mejorando la eficiencia, la precisión y los procesos de toma de decisiones. Un área que resulta muy prometedora es la IA para las finanzas de la educación superior. Con las complejidades y los desafíos cada vez mayores que enfrentan las universidades y colegios, el uso responsable de la IA presenta una oportunidad para optimizar las operaciones, potenciar el conocimiento basado en datos y mejorar la presupuestación y la planificación.

Los líderes financieros abordan la idea de integrar la IA en la educación superior con una mezcla de entusiasmo y optimismo cauteloso. Por ejemplo, más de la mitad de los líderes financieros ya prevén que la IA se convierta en un componente central de los procesos financieros; un asombroso El 79% de los responsables de la toma de decisiones financieras también cree que la IA aumentará la productividad aumentando la eficiencia y mejorando la precisión en los procesos de negocio. Estos beneficios potenciales en la educación superior podrían remodelar las prácticas de gestión financiera y desbloquear oportunidades de innovación.

¿Cómo agrega valor la IA para las finanzas de la educación superior?

La IA en las finanzas no se trata de reemplazar la inteligencia humana sino de mejorarla. Como resultado de la automatización de tareas repetitivas y que requieren mucho tiempo, los equipos de finanzas pueden centrarse en actividades más estratégicas. Por ejemplo, las herramientas impulsadas por IA pueden automatizar la planificación, la entrada de datos y los informes financieros de rutina – liberando tiempo valioso para el análisis y la toma de decisiones.

Analicemos tres formas en las que la IA para las finanzas de la educación superior ofrece un valor significativo:

1. Agilización de las operaciones financieras
2. Potenciar el conocimiento basado en datos
3. Mejorar la presupuestación y la planificación

1. Agilización de las operaciones financieras

Una preocupación cada vez mayor para muchas instituciones es simplificar los procesos y reducir costos. De hecho, EDUCAR destaca la necesidad de que las instituciones den pasos significativos para reinventar las operaciones universitarias y reducir considerablemente los costos como área principal de enfoque. Entonces, ¿cómo pueden las instituciones lograr mejoras sustanciales?

La IA es una forma impactante de simplificar y estandarizar procesos, datos y tecnologías.

Atrás quedaron los días de la entrada manual de datos, los engorrosos procesos de consolidación y los tediosos análisis de hojas de cálculo. En cambio, la capacidad de la IA para automatizar tareas financieras rutinarias y procesar grandes cantidades de datos permite la identificación de patrones y puntos de datos anómalos. Esta capacidad facilita el manejo de excepciones para los procesos financieros, como la planificación, el mantenimiento calidad de los datos e informes.

Como resultado, los equipos de finanzas pueden optimizar las operaciones y centrarse en las excepciones, en lugar de examinar conjuntos de datos completos. En última instancia, este enfoque ahorra un tiempo valioso y mejora la eficiencia de los procesos financieros.

2. Potenciar el conocimiento basado en datos

Otra prioridad principal para los líderes de la educación superior es mejorar los conocimientos y análisis basados ​​en datos en toda la institución. De acuerdo a un Encuesta Crónica de la Educación Superior, 97% de los administradores universitarios Creemos que la educación superior debe mejor uso de datos y análisis para tomar decisiones estratégicas.  

Los colegios y universidades generan grandes cantidades de información (incluidos datos financieros, de recursos humanos y de estudiantes) pero tienen dificultades para aprovecharla. Al ayudar a las instituciones a aprovechar esa información, la IA empodera a los equipos financieros (ver Figura 1). Una plataforma de inteligencia artificial puede reunir datos y ayudar a los equipos a obtener nuevos conocimientos sobre las perspectivas de las finanzas y los estudiantes.

Los algoritmos de IA pueden analizar los datos de una institución en tiempo real, descubriendo información y tendencias valiosas que informan la toma de decisiones estratégicas. Con análisis predictivos que pronostican escenarios financieros futuros, los equipos de Finanzas pueden planificar y asignar recursos de manera proactiva y efectiva para crear resultados optimizados para los estudiantes.  

Aprovechar el poder de los conocimientos basados ​​en datos permite a los equipos financieros tomar decisiones informadas que optimicen el rendimiento financiero y respalden los objetivos institucionales.

3. Mejorar la presupuestación y la planificación

La IA también puede proporcionar mejoras significativas a los tediosos procesos de planificación en universidades y facultades. Tradicionalmente, los métodos de planificación financiera a menudo se basan en suposiciones y datos históricos, lo que genera imprecisiones y capacidades de predicción limitadas.

En cambio, la IA permite a los equipos de finanzas ir más allá de los informes históricos y adoptar el aprendizaje automático (ML). Por aprovechando los algoritmos de aprendizaje automático, Finanzas puede analizar datos financieros históricos junto con factores externos, como tendencias del mercado, comportamiento de los estudiantes e indicadores económicos.

Estos algoritmos pueden identificar patrones ocultos, descubrir relaciones no lineales y generar pronósticos más precisos. En esencia, esas tendencias ayudan a las instituciones a tomar decisiones financieras informadas (ver Figura 2).

Por ejemplo, la IA puede analizar la demanda del mercado, las tasas de retención, las preferencias de los estudiantes y el rendimiento académico para modelar los ajustes recomendados en los precios de matrícula y tarifas. Esas capacidades maximizan los ingresos al tiempo que mantienen la asequibilidad y la competitividad. Como resultado, Finanzas puede satisfacer mejor las necesidades de los estudiantes, optimizar la asignación de recursos y mitigar los riesgos financieros.

¿Cómo deberían incorporar los líderes financieros de la educación superior la IA?

Con cambios operativos en el horizonte, los líderes de la educación superior deben planificar estratégicamente sus próximos pasos para la integración de la IA. La implementación exitosa de la IA para las finanzas de la educación superior requiere una planificación e inversión cuidadosas en infraestructura y capacitación. Pero cuando Finanzas emplea el derecho estrategia práctica de IA y compromiso con la innovación, la IA tiene el potencial de revolucionar las operaciones financieras en la educación superior.

En última instancia, la estrategia correcta allana el camino para procesos de gestión financiera más sostenibles, eficientes y centrados en los estudiantes.

Conclusión

La IA representa un cambio emocionante para los equipos financieros de educación superior, ya que ofrece oportunidades incomparables para optimizar las operaciones, desbloquear conocimientos y mejorar la toma de decisiones estratégicas. Al adoptar tecnologías de inteligencia artificial, los equipos de finanzas pueden navegar las complejidades de la gestión financiera con agilidad, resiliencia e innovación.

Más información

Obtenga más información sobre cómo la IA financiera de OneStream permite de manera única a los equipos financieros de educación superior mejorar la planificación, obtener nuevos conocimientos y optimizar los procesos financieros.

La inteligencia artificial (IA) es una de las tecnologías más revolucionarias de nuestro tiempo y claramente será un foco de atención en el futuro para las agencias gubernamentales. De hecho, la Ley de IA en el Gobierno se creó para promover el uso responsable de la tecnología de IA. La ley afectará significativamente las operaciones de la agencia a través de nuevas demandas sobre la fuerza laboral, la información y la infraestructura. Con esta ley, los líderes financieros pueden mejorar sus operaciones administrativas y crear resultados de alto valor.

¿Qué es la Ley de IA en el Gobierno de 2020?

La Ley de IA en el gobierno se creó para apoyar a las agencias federales a fin de garantizar que responsablemente acercarse a la tecnología de IA. La ley tiene tres objetivos principales:

• Ayuda en la adopción de tecnologías de IA
• Avanzar en las capacidades y el uso de la IA
• Mejorar la productividad y la eficiencia en beneficio de los ciudadanos.

Además, el La Oficina de Gestión y Presupuesto ha propuesto una política (actualmente en proceso de revisión de comentarios públicos) para crear nuevos requisitos de agencia y orientación para la gobernanza, la innovación y la gestión de riesgos de la IA. La IA será un esfuerzo futuro importante que los líderes de las agencias deberán incorporar en los planes operativos futuros y que afectará los recursos, la información y la infraestructura. Por tanto, los líderes pueden esperar realizar cambios operativos.

¿Qué significa la Ley de IA en el Gobierno para las agencias actuales?

Con cambios operativos en el horizonte, los líderes de las agencias deben planificar estratégicamente sus próximos pasos para la integración de la IA. La ley y la política propuesta describen nuevos roles, responsabilidades, informes y requisitos clave que las agencias deberán considerar al adoptar procesos comerciales de IA. Las agencias deberían considerar tomar las siguientes acciones al abordar la IA:

• Designar el talento adecuado (es decir, director de IA) para liderar y apoyar la innovación responsable en IA.
• La identificación de estrategias prácticas de IA que aumentará la eficiencia y mejorará las operaciones.
• Planificación de nuevos recursos, datos, infraestructura y cambios presupuestarios necesarios para la ejecución.
• Evaluar y eliminar barreras que potencialmente obstaculicen la adopción de soluciones de IA (es decir, infraestructura de TI, datos, seguridad, etc.).
• Evaluar los riesgos que deben gestionarse, especialmente si podrían afectar los derechos y la seguridad del público.

¿Cuáles son las oportunidades prácticas de IA para los equipos de finanzas?

Los equipos financieros pueden aprovechar la tecnología de IA de diversas formas valiosas y sensatas para crear mejores resultados.

Una forma es incorporar IA y aprendizaje automático (ML) en las operaciones administrativas, que es una tendencia creciente para los equipos de finanzas. ¿Por qué? Bueno, el aprendizaje automático puede ayudar a los equipos de finanzas a realizar pronósticos más precisos y confiables, automatizar tareas repetitivas e identificar patrones y tendencias que de otro modo podrían pasar desapercibidos en el análisis tradicional. ¿Cómo?

ML facilita la previsión a los equipos de finanzas de tres maneras: 

1. Mejorar la presupuestación y la planificación

Los métodos tradicionales de planificación financiera a menudo se basan en suposiciones y datos históricos, lo que genera imprecisiones y capacidades predictivas limitadas.  ML ha transformado este proceso al incorporar múltiples variables y relaciones de datos complejas, lo que permite a Finanzas realizar predicciones y proyecciones más precisas (ver Figura 1).

Al aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático, Finanzas puede analizar datos financieros históricos junto con factores externos como tendencias del mercado, comportamiento de los clientes e indicadores económicos. Estos algoritmos pueden identificar patrones ocultos, descubrir relaciones no lineales y generar pronósticos más precisos. Como resultado, Finanzas puede tomar decisiones basadas en datos, optimizar la asignación de recursos y mitigar los riesgos financieros. ¿El mayor beneficio? Poder planificar mejor los diferentes servicios, como impuestos, tarifas y volúmenes de envío.

2. Empleo de modelos de escenarios y análisis de sensibilidad.

El modelado de escenarios y las simulaciones estratégicas se han convertido en herramientas cruciales.s que ayudan a las agencias a comprender los resultados potenciales de diferentes escenarios y decisiones. Utilizando dichas evaluaciones, los equipos de Finanzas pueden tomar decisiones estratégicas y desarrollar planes de contingencia para mitigar los riesgos y servir mejor a la misión de la agencia.

Al incorporar pronósticos de IA y ML en Planificación de escenarios, las agencias pueden crear escenarios más realistas y útiles e identificar el mejor curso de acción (ver Figura 2).

3. Mejora de la eficiencia operativa

ML mejora la eficiencia operativa al automatizar tareas repetitivas, minimizar errores e identificar áreas de mejora. Específicamente, Finanzas puede aprovechar los algoritmos de ML para optimizar procesos financieros como formulación de presupuestos, informes de variaciones y presentación de informes financieros.

Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático pueden eliminar la necesidad de procesos manuales tediosos y permitir que Finanzas analice fácilmente grandes volúmenes de datos financieros para identificar anomalías y señalar riesgos potenciales en tiempo real. Al automatizar estos procesos, Finanzas puede ahorrar tiempo, mejorar la precisión y centrarse en actividades de valor añadido.

Conclusión

Hoy en día, los equipos financieros necesitan lograr avances significativos y mejorar las operaciones administrativas. Con la Ley de IA en el Gobierno y la reciente orden ejecutiva del presidente Biden sobre el uso responsable de la IA, existe la urgencia de que las agencias aprovechen la IA para ser competitivas durante estos tiempos dinámicos. Ahora, los líderes de las agencias tienen un marco para implementar la tecnología de IA y mejorar la efectividad de la misión con tecnología de IA práctica.

Más información

Obtenga más información sobre cómo la IA financiera de OneStream permite a las agencias planificar con confianza y cumplir mejor sus misiones en https://www.onestream.com/.

La función de Finanzas es la columna vertebral de la toma de decisiones estratégicas y el éxito organizacional. Pero dado que se genera más información que nunca, los equipos de finanzas deben encontrar formas de desbloquear los conocimientos ocultos dentro de esta avalancha de datos.  ¿Cómo?  La inteligencia artificial (IA) ha surgido como una fuerza transformadora que ofrece a los profesionales de finanzas una poderosa herramienta para optimizar procesos, identificar patrones y desbloquear conocimientos valiosos. Este blog explora los conceptos básicos de la IA en finanzas, preparando el escenario para una inmersión más profunda en La innovadora solución Sensible ML de OneStream.

Comprender los conceptos básicos de la IA en finanzas

Eficiencia a través de la automatización

La IA en las finanzas no se trata de reemplazar la inteligencia humana sino de mejorarla. La automatización de tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo permite a los profesionales de Finanzas centrarse en actividades más estratégicas. Por ejemplo, las herramientas impulsadas por IA pueden automatizar la planificación, entrada de datos y informes financieros de rutina – liberando tiempo valioso para el análisis y la toma de decisiones.

Aprendizaje automático para análisis predictivo

La IA permite a los equipos de finanzas ir más allá de los informes históricos y adoptar análisis predictivos respaldados por ML. Al analizar patrones de datos históricos, los algoritmos de IA pueden pronosticar con mayor precisión las tendencias futuras. Luego, esas tendencias ayudan a las organizaciones a tomar decisiones financieras informadas. Por ejemplo, la IA puede analizar el comportamiento del cliente, el historial de compras y las tendencias del mercado para predecir el precio ideal para cada producto o servicio. Este enfoque personalizado maximiza tanto los ingresos como la satisfacción del cliente, allanando el camino para un crecimiento sostenible.

Manejo de excepciones y detección de anomalías para procesos optimizados

La capacidad de la IA para procesar grandes cantidades de datos permite la identificación de patrones y puntos de datos anómalos. Esta capacidad facilita el manejo de excepciones para procesos financieros como planificación, calidad de los datos y presentación de informes. De este modo, los profesionales de finanzas pueden optimizar las operaciones y centrarse en las excepciones, en lugar de examinar conjuntos de datos completos. En última instancia, este enfoque ahorra un tiempo valioso y mejora la eficiencia de los procesos financieros.

A medida que la Oficina de Finanzas continúa adoptando la IA, se ha vuelto cada vez más importante adoptar un enfoque práctico y sensato para el aprendizaje automático, uno que equilibre la automatización con la transparencia y el conocimiento humano. Después de todo, una planificación eficaz es fundamental para que las empresas sigan siendo competitivas y se adapten a las condiciones cambiantes del mercado.

En OneStream, llamamos a esto ML Sensible.

Introducción al aprendizaje automático sensible

Sensible ML de OneStream (consulte la Figura 1) es un cambio de paradigma en el aprovechamiento de la IA para los profesionales de finanzas. Al unificar perfectamente la IA dentro de una plataforma financiera empresarial, Sensible ML, diseñada específicamente para FP&A, crea pronósticos y conocimientos que antes eran imposibles de lograr.

Figura 1: Flujo de proceso de ML sensible

IA diseñada específicamente para FP&A en una plataforma unificada

Al integrar la IA, los equipos de Finanzas pueden aprovechar perfectamente las capacidades de la IA sin la necesidad de herramientas, sistemas o equipos separados. Ya no son los días en que los científicos de datos creaban un pronóstico sin comprender el valor del negocio y en los que el equipo de finanzas recibía el resultado sin comprender dónde se originaban los números.

En cambio, con IA para finanzas diseñada específicamente, los equipos de FP&A están creando pronósticos respaldados por ML por sí mismos y para todo el proceso, desde la ingesta y la calidad de los datos hasta la creación de modelos, pasando por la utilización y el consumo. Los profesionales financieros ahora pueden explicar sus pronósticos precisos con confianza y hacerlo a escala en cientos o miles de pronósticos. 

Sensible ML también incorpora factores externos como el clima o factores macroeconómicos para crear pronósticos altamente precisos y utiliza un concepto único e innovador, el Arena modelo.  

Model Arena ofrece precisión personalizada al seleccionar automáticamente el modelo de mayor rendimiento para cada línea de pedido pronosticada. Compare este enfoque con el enfoque único que aplica un modelo único para todas las líneas de pedido pronosticadas, sin tener en cuenta las características de cada combinación de producto y ubicación. Comparativamente, el enfoque Model Arena produce un nivel mucho mayor de precisión al tener en cuenta los matices de los diferentes productos pronosticados por ubicación.

Por ejemplo, Polaris, un líder mundial en deportes de motor cuyos productos tienen características muy diferentes, utiliza Sensible ML para realizar pronósticos para productos y ubicaciones específicos con distintos modelos en toda la empresa. Solo un modelo de aprendizaje automático único adaptado a sus motos de nieve o vehículos todoterreno puede crear un pronóstico de ventas preciso, optimizando procesos posteriores como la asignación de recursos o maximizando el margen de contribución.

Model Arena de Sensible ML selecciona automáticamente el modelo de ML más preciso para cada combinación de producto-ubicación dentro de diferentes unidades de negocio. Entonces, en última instancia, Sensible ML proporciona a los profesionales de finanzas conocimientos más profundos sobre escenarios financieros futuros, lo que permite una mejor toma de decisiones y planificación estratégica.

Conclusión

A medida que la función de Finanzas continúa evolucionando, comprender los conceptos básicos de la IA es crucial para seguir siendo competitivo e impulsar el éxito organizacional. Sensible ML de OneStream brinda a los profesionales de finanzas capacidades de IA diseñadas específicamente, lo que la convierte en una herramienta valiosa en la búsqueda de eficiencia, precisión y toma de decisiones estratégicas. Al adoptar la IA, los departamentos de finanzas pueden posicionarse a la vanguardia de la innovación y contribuir al crecimiento general y al éxito de sus organizaciones..

Más información

Para obtener más información sobre cómo los equipos de FP&A pueden aprender los conceptos básicos de la IA en Finanzas, permanezca atento a publicaciones adicionales de nuestra serie de blogs Sensible ML o descargue nuestro informe técnico. esta página.

En el panorama dinámico del aprendizaje automático (ML), la precisión es primordial. Sin embargo, seleccionar el modelo de pronóstico correcto puede resultar difícil y llevar mucho tiempo, y a menudo parece un laberinto de algoritmos complejos y métricas de rendimiento intrincadas. A medida que los equipos de FP&A se esfuerzan por lograr modelos de datos más precisos para permitir la toma de decisiones informadas y optimizar las estrategias, Aprendizaje automático sensato presenta un concepto innovador: el Model Arena.  ¿Cómo?  Al igual que en un grupo deportivo, los modelos compiten cara a cara, compitiendo por ser el predictor más preciso para combinaciones específicas de producto y ubicación. En esta tercera publicación de nuestra serie AI para FP&A, profundicemos en esta analogía para descubrir el funcionamiento interno de Model Arena de Sensible ML.

¿Te perdiste las dos primeras publicaciones de la serie? Póngase al día ahora con la publicación n.° 1 (La IA para FP&A comienza con la calidad de los datos) y publicación #2 (Los ingredientes secretos del aprendizaje automático para FP&A: características).

La analogía: modelos de pronóstico como equipos deportivos

Sensible ML organiza competiciones modelo que reflejan la intensidad de un grupo deportivo. ¿El objetivo? Identificar los modelos más precisos adaptados a cada combinación individual de producto y ubicación para la cual Sensible ML está creando un pronóstico. Esta adaptación prepara el escenario para un enfoque innovador para la optimización del aprendizaje automático.

Al igual que un grupo deportivo, Sensible ML divide los modelos en un formato de competición estructurado. Cada modelo es un contendiente que ingresa a la arena con el objetivo de superar a otros modelos. ¿Los criterios para el éxito? Producir la predicción más precisa para cada línea de pedido de combinación de destino o producto-ubicación.

¿Por qué es único el Model Arena?

Mientras que algunos competidores de Corporate Performance Management (CPM) optan por la simplicidad de aplicar un único modelo en todos los objetivos, Sensible ML selecciona modelos individuales para cada objetivo, garantizando una precisión personalizada que va más allá de un enfoque único para todos. 

Este es el verdadero poder de la IA para FP&A.  De hecho, hacer todo el trabajo duro para que los equipos de FP&A no tengan que hacerlo.

Polaris, un líder mundial en deportes de motor cuyos productos tienen características muy diferentes, utiliza Sensible ML para realizar pronósticos para productos y ubicaciones específicos con distintos modelos en todo el negocio.

Compare esto con un enfoque único, donde la dependencia de un único modelo de pronóstico no tendría en cuenta las diferencias significativas entre sus categorías de productos de navegación y motos de nieve, por ejemplo. A continuación se detallan algunas de las diferencias que consideran varios modelos para Polaris:

• Estacionalidad:  Las ventas de barcos son altamente estacionales, alcanzan su punto máximo durante los meses de verano y disminuyen en el invierno. Las ventas de motos de nieve, por otro lado, tienen tendencias estacionales diferentes a las de los barcos.
• Factores de demanda:  Los factores que influyen en las ventas de embarcaciones (como el gasto de los consumidores, los precios del combustible y las condiciones climáticas) difieren significativamente de los que afectan las ventas de motos de nieve.
• Ciclos de vida del producto:  Las etapas del ciclo de vida de los barcos y las motos de nieve son diferentes. Los barcos suelen tener un ciclo de vida más largo y son menos susceptibles a los rápidos avances tecnológicos. Mientras tanto, las motos de nieve sufren cambios de diseño cada vez más frecuentes y están influenciadas por las tendencias de la industria de los deportes de invierno.

Un solo modelo de ML simplemente no lograría capturar los factores matizados mencionados anteriormente en las categorías de productos Polaris, lo que llevaría a pronósticos inexactos, oportunidades perdidas y una mala toma de decisiones. Y si ese es el caso, es una oportunidad perdida para la IA y el ML. 

Con Sensible ML de OneStream, Model Arena está integrado directamente en la solución. Eso significa, con un Con un solo clic, los planificadores de negocios pueden obtener automáticamente el modelo más preciso seleccionado para cada artículo de línea pronosticado.  ¡IA para FP&A a escala! 

Acelere los tiempos de model train y la experimentación en el Model Arena de Sensible ML

El monitoreo de modelos también es un desafío para las herramientas de aprendizaje automático tradicionales, ya que el rendimiento del modelo comienza a degradarse una vez que se pone en producción. Los esfuerzos manuales también dificultan aún más el rendimiento del modelo. Solo por estas razones, las soluciones de aprendizaje automático efectivas y escalables deben comparar modelos automáticamente y contener las siguientes capacidades para crear velocidad para generar valor para los analistas financieros y comerciales:

• Acelerado modelar el tiempo de entrenamiento y la experimentación para eficiente. producir previsiones y reprevisiones
• Agilidad utilizar Sensible ML para abordar diferentes casos de uso empresarial
• ASESORIA CONTINUA seguimiento de la puntuación de salud del modelo y del rendimiento a lo largo del tiempo y reentrenamiento automático

En otras palabras, los usuarios pueden monitorear continuamente los puntajes de salud y el rendimiento del modelo a lo largo del tiempo y volver a capacitarse automáticamente en Model Arena de Sensible ML. Todas las variaciones de modelos en la arena compiten entre sí en una estructura de grupos deportivos para identificar los modelos de mejor rendimiento y determinar cuáles implementar. A continuación, la Figura 1 muestra el Model Arena de Sensible ML seleccionando el modelo más preciso para predecir las ventas de elementos del menú para una organización ficticia.

Figura 1: Objetivo de llamada de arena del modelo ML sensible

En la Figura 1, modelo A (gatoboost) ganó la categoría deportiva. ¿Por qué? El modelo recibió la puntuación de error más baja en comparación con el resto de modelos. Por lo tanto, se utilizó el modelo A para crear el número de pronóstico para el producto de llamada en la ubicación de Rochester. Sin embargo, cuando se selecciona una combinación diferente de ubicación de producto o objetivo, gana un modelo de ML diferente (consulte la Figura 2).

Figura 2: Objetivo de pintas de arena del modelo Sensible ML

Como se muestra en la Figura 2, cuando se selecciona el producto Pints ​​para la ubicación de Rochester, el modelo B (XGBoost) vencieron a los demás para ganar la categoría deportiva. El modelo B fue el modelo más preciso y, por lo tanto, se utilizó para crear el número de pronóstico para Pints ​​en la ubicación de Rochester.

Conclusión

En resumen, Model Arena de Sensible ML de OneStream automatiza un enfoque personalizado y específico para los equipos de FP&A que supera las limitaciones del enfoque generalizado y único para todos. En pocas palabras: esto ayuda a FP&A a crear valor a partir de la IA, desbloquear el verdadero potencial de sus datos y crear una ventaja competitiva a través de una precisión de pronóstico incomparable y conocimientos personalizados.

El futuro de la IA precisa y personalizada para FP&A está aquí: sea parte de ello con Sensible ML.

Más información

Para obtener más información sobre Sensible ML, permanezca atento a publicaciones adicionales de nuestra serie de blogs Sensible ML. También puede descargar nuestro documento técnico esta página.

La necesidad de herramientas de software que permitan a los líderes financieros y empresariales navegar por el desafiante panorama económico actual y la amplia gama de riesgos a nivel empresarial con conocimientos predictivos y agilidad no podría ser mayor. Esto está impulsando la demanda de aplicaciones de software de planificación financiera modernas basadas en la nube que puedan reemplazar las hojas de cálculo y las aplicaciones de planificación heredadas y permitir una toma de decisiones más segura.  

Entonces es oportuno que el Gartner 2023® Cuadrante Mágico™ para software de planificación financiera¹ Se publicó recientemente, en el que OneStream fue reconocido como líder por segundo año consecutivo. Siga leyendo para conocer los aspectos más destacados del informe y por qué OneStream fue nombrado líder.

Evaluación del panorama de proveedores de software de planificación

En 2023 MQ para software de planificación financiera, la Gartner El equipo de analistas evaluó a 16 proveedores de software en función de su capacidad de ejecución y la integridad de su visión, incluida la comprensión del mercado, la estrategia de oferta, la innovación y la estrategia geográfica. Según su evaluación, OneStream fue reconocido como Líder por 2^nd año en un fila en este informe. Esto se produce inmediatamente después del reconocimiento reciente de OneStream como líder en el Cuadrante Mágico de Gartner para soluciones de consolidación y cierre financiero².

¿Por qué OneStream fue reconocido como líder en el informe? Sugiero leer el informe completo para conocer la historia completa, pero algunas fortalezas destacadas en el informe son:

• Volúmenes de datos: OneStream fue citado por tener uno de los tiempos de transferencia de datos y niveles de concurrencia de usuarios más rápidos entre los proveedores.
• Innovation: OneStream Solución de aprendizaje automático sensata fue señalado como una innovación clave, junto con nuestra sólida hoja de ruta y planes para aprovechar la IA generativa dentro de nuestra plataforma.
• Intercambio de soluciones: El flujo único Intercambio de soluciones se destacó al brindar a los clientes acceso a más de 75 soluciones comerciales y de productividad complementarias desarrolladas por OneStream, socios y clientes para abordar rápidamente nuevos requisitos.

Creemos que este reconocimiento subraya nuestro impulso continuo en el mercado, la innovación que estamos impulsando con nuestra estrategia de IA/ML y el valor que ofrece la plataforma unificada de OneStream. a los clientes, permitiendo procesos ágiles de planificación y presentación de informes financieros y operativos. 

Las organizaciones que han adoptado OneStream para FP&A son racionalizar sus procesos de presupuestación, planificación y previsión en una media del 58%, alineando la planificación financiera y operativa en toda la empresa, y estamos utilizando nuestros servicios analíticos integrados para informar y analizar diariamente y semanalmente. señales financieras y operativas y tendencias mediante la integración de grandes volúmenes de datos transaccionales. Un número creciente de clientes está aprovechando nuestra Aprendizaje automático sensato solución para ofrecer pronósticos de demanda e ingresos más rápidos y precisos para respaldar una toma de decisiones más segura. Aquí están algunos ejemplos:

Polaris – Al aprovechar Sensible ML, Polaris está reduciendo los tiempos del ciclo de pronóstico y mejorando la precisión de sus pronósticos de demanda. El equipo de Finanzas también tiene más información sobre los factores clave del pronóstico, lo que ayuda a impulsar una toma de decisiones más informada.

Autoliv – Al aprovechar las capacidades de Sensible ML para producir pronósticos detallados y granulares a nivel diario, Autoliv pudo crear pronósticos que coincidieran con la granularidad de su planificación de la demanda. Además, Sensible ML puede producir pronósticos más precisos y frecuentes a escala y en una fracción del tiempo y costo.

La planificación basada en IA se generaliza

En el informe, Gartner destacó varias tendencias clave del mercado que están impulsando un rápido crecimiento en el software FP&A mercado. Esto incluye lo siguiente:

• La El mercado sigue invirtiendo en Soluciones financieras impulsadas por IA, con nuevas capacidades que están mejorando significativamente la adopción y la eficiencia operativa.
• Mayor transparencia en los resultados predictivos de IA/ML está acelerando la adopción.
• Modernizado Planificación integrada de negocios (PIB) a medida que los proveedores avanzan en su capacidad de extender los procesos de planificación financiera en toda la empresa para alinearse con la planificación operativa.
• La evolución del procesamiento del lenguaje natural (NLP) puede ayudar a los líderes de FP&A a tomar decisiones más informadas al procesar y resumir automáticamente información textual, además de proporcionar contexto a los datos numéricos que se muestran en los paneles.
• Colaboración interdisciplinaria más fuerte es cada vez más una prioridad clave para las organizaciones e importante para impulsar esfuerzos de previsión y planificación más significativos.

Y como se mencionó en informes anteriores, el La transición del software de planificación financiera local al software de planificación financiera basado en la nube refleja una tendencia más amplia hacia las ofertas SaaS., lo que facilita una implementación más rápida, una mayor facilidad de uso y una menor dependencia del personal de TI para la gestión. Además, estas soluciones brindan adaptabilidad y colaboración para ciclos de retroalimentación de desempeño operativo y financiero más estrechos, extendiendo su adopción en toda la empresa.

Más información

Para obtener más información sobre las tendencias clave del mercado y cómo OneStream se compara con otros proveedores en el mercado de software de planificación financiera, descargue el Informe Gartner MQ y contacto OneStream si su organización está preparada para reducir la dependencia de hojas de cálculo y aplicaciones heredadas y maximizar el impacto empresarial.  

Fuentes:

¹Cuadrante Mágico de Gartner para software de planificación financiera, Regina Crowder, Matthew Mowrey, Vaughan Archer 5 de diciembre de 2023

²Cuadrante Mágico de Gartner para soluciones de consolidación y cierre financiero, Nisha Bhandare, Permjeet Gale, Jeffrin Francis, Renata Viana, 27 de noviembre de 2023

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Gartner no respalda a ningún proveedor, producto o servicio representado en sus publicaciones de investigación, y no aconseja a los usuarios de tecnología que seleccionen solo aquellos proveedores con las calificaciones más altas u otra designación. Las publicaciones de investigación de Gartner consisten en las opiniones de la organización de investigación de Gartner y no deben interpretarse como declaraciones de hecho. Gartner niega todas las garantías, expresas o implícitas, con respecto a esta investigación, incluidas las garantías de comerciabilidad o idoneidad para un propósito particular.

Introducción

¿Alguna vez te has preguntado qué hace que un pastel sea delicioso? En esencia, esa delicia proviene de la combinación de ingredientes y el proceso de horneado. Ahora piense en el mundo del aprendizaje automático (ML), donde los "ingredientes" se caracterizan como "características". Para comprender mejor esta noción, profundicemos en nuestra cocina (o el mundo del ML) con una analogía simple para que la consideren los equipos de FP&A (Análisis y planificación financiera).

Imagina que estás elaborando un pastel. La receta (o modelo en ML) que estás siguiendo exige ciertos ingredientes: harina, azúcar, huevos y tal vez un poco de cacao para darle un toque de chocolate. Cada uno de estos ingredientes, con su sabor y textura únicos, desempeña un papel a la hora de determinar el sabor, la apariencia y la consistencia finales del pastel.

El pastel:  El resultado o predicción.

La receta:  El modelo de aprendizaje automático.

Los Ingredientes:  Las características.

La ausencia de azúcar puede dar como resultado un bizcocho blando. De la misma manera, las características de ML faltantes o mal elegidas pueden debilitar una FP&A) precisión predictiva del modelo. Las características correctas garantizan que eso no suceda, y en esta segunda publicación de nuestra serie AI para FP&A, cubrimos las características clave de ML que pueden ser su ingrediente secreto para lograr una planificación y un análisis efectivos.

Ingredientes clave: características

Las características son los componentes básicos del aprendizaje automático. Estas propiedades o características individuales se extraen de los datos y se utilizan como entrada en ML. En el contexto de predicción de series de tiempo, el término "característica" generalmente se refiere a atributos derivados de datos de series temporales que pueden usarse para hacer predicciones futuras. Las funciones bien elegidas pueden ayudar a los modelos de aprendizaje automático a hacer lo siguiente:

• Capturar información: La información correcta puede ayudar a identificar patrones, tendencias, estacionalidad y carácter cíclico en los datos.
• Incorporar conocimiento externo: El pronóstico de series de tiempo a menudo se beneficia de información externa (por ejemplo, eventos, días festivos u otros factores externos), que luego se pueden integrar para mejorar la precisión del pronóstico.
• Mejorar la interpretabilidad: Algunas características pueden ayudar a que la decisión del modelo sea más interpretable (por ejemplo, una característica que captura el día de la semana puede explicar fácilmente la estacionalidad semanal en los datos de ventas)
• Mejorar la precisión del modelo: Una característica bien elegida puede reducir la complejidad del problema para el modelo, ayudándolo a generalizar mejor y mejorar la precisión (por ejemplo, el uso de valores rezagados o promedios móviles puede ayudar a capturar dependencias temporales en datos de series de tiempo)

Los datos de series temporales suelen ser complejos y ruidosos, y los modelos de aprendizaje automático a veces pueden tener dificultades para aprender de dichos datos sin las características adecuadas.

Sensible ML: llevando la repostería al siguiente nivel con recordatorios fáciles de seguir

Seamos honestos: hornear no siempre es fácil. A veces podemos olvidarnos de algún ingrediente, calcular mal las proporciones o simplemente no saber qué ingredientes funcionarán mejor para un tipo de pastel en particular. De manera similar, en ML, seleccionar y generar las funciones adecuadas suele ser un proceso engorroso y que requiere mucho tiempo.

Pero no tiene por qué ser así. Tenga en cuenta los siguientes recordatorios para llevar su horneado (es decir, modelado ML) al siguiente nivel.

Recordatorio n.º 1: automatice con las innovadoras capacidades de IA automática de Sensible ML.

Aprendizaje automático sensato comprende los desafíos asociados con las funciones en el proceso de ML y ofrece ML automático para simplificar el proceso.

Sensible ML es una solución de aprendizaje automático que automatiza muchas de las tareas involucradas en la creación e implementación de modelos de ML. Una de las características clave de Sensible ML es su capacidad automatizada de generación y selección de funciones.

De hecho, Sensible ML puede generar automáticamente miles de funciones a partir de sus datos, incluso si sus datos son complejos o no están estructurados. Por ejemplo, supongamos que la construcción de viviendas o la actividad de permisos de vivienda en Estados Unidos es una “característica” que ayuda a pronosticar las ventas de puertas de un fabricante. Sensible ML calculará automáticamente si un adelanto o retraso de 1 mes, 2 meses o más ayuda a mejorar la precisión del pronóstico (ventas a puerta).  

Después de generar funciones a partir de sus datos, Sensible ML puede seleccionar automáticamente las funciones más importantes para su modelo de aprendizaje automático. ¿El beneficio? Se mejoran tanto la precisión como la eficiencia de su modelo.

Recordatorio n.º 2: acelere los conocimientos con la biblioteca de funciones de aprendizaje automático sensible de código bajo/sin código (LC/NC)

Sin la biblioteca de funciones LC/NC de Sensible ML, los equipos financieros y los científicos de datos se verían obligados a identificar fuentes de datos externas por su cuenta, gestionar cada integración y dedicar tiempo a limpiar los datos. Y todo eso tendría que hacerse antes de realizar todo el trabajo duro para evaluar si los datos externos aportados son útiles para realizar pronósticos.

Alternativamente, Sensible ML acelera el tiempo de obtención de valor, reduce los gastos técnicos y aumenta la productividad con pocas o ninguna habilidad de programación requerida. Esta funcionalidad/característica ha evitado que nuestros clientes necesiten 2 semanas de tiempo dedicado de un científico de datos.

Con las capacidades LC/NC integradas de Sensible ML, los equipos y analistas de finanzas pueden crear rápidamente modelos de ML de series temporales listos para su consumo en toda la organización. – y hacerlo de una manera que todos puedan entender y utilizar. 

La biblioteca de funciones de Sensible ML permite a los equipos de finanzas y operaciones enriquecer los datos utilizando fuentes externas predefinidas, como el índice de precios al consumidor, el clima o los precios de la gasolina, sin un código largo y complicado que solo los científicos de datos entenderían (consulte la Figura 1). Luego, Sensible ML hará todo el “trabajo duro” para identificar cuáles de estas fuentes/variables externas son relevantes para contribuir al desempeño del modelo de pronóstico. y en que medida.

Figura 1: Biblioteca de funciones de ML sensible

Recordatorio n.º 3: utilice paneles para visualizar pronósticos y evaluar el impacto de las funciones.

Incorporar automáticamente funciones para una predicción más precisa es fantástico. Pero si no hay transparencia sobre cómo el modelo ML llegó a los números, ¿cuál es el punto? Los analistas de negocios quieren tomar un número pronosticado y explicar cómo llegaron a esa predicción, para que la organización pueda desarrollar una estrategia en el futuro. Por ejemplo, si una promoción de ventas en una época particular del año tuvo un gran impacto positivo en las ventas, esta información es valiosa para el negocio.

Con ese fin, Sensible ML viene con varios paneles que resaltan la influencia de las características en toda la cartera o en predicciones individuales para cada combinación de producto y ubicación (consulte la Figura 2). El panel de impacto de las funciones a continuación muestra que la función "Semana del año" tiene una importancia relativa del 11.63% con respecto a la cantidad de predicción, que es relativamente alta en comparación con el resto de las funciones.

Figura 2: Impacto sensible de la función ML

Para llevar la transparencia un paso más allá, Sensible ML también muestra, para cualquier punto de datos de pronóstico determinado, qué características están impulsando el pronóstico hacia arriba o hacia abajo (consulte la Figura 3).

Figura 3: Explicaciones sensatas de predicción de ML (tira y afloja)

La precisión de las previsiones es el resultado de facto de Sensible ML, aunque los conocimientos profundos son el beneficio mucho más rico que disfrutan nuestros clientes. Los clientes ahora pueden comprender mejor los impactos específicos que los factores externos y promocionales tuvieron en la demanda del producto. A su vez, este conocimiento profundo permite una toma de decisiones más estratégica que genera impactos materiales en las finanzas de una organización.

Conclusión

En esencia, ML se parece mucho a hornear en el sentido de que ambos son una combinación de arte y ciencia. Las características (o ingredientes) correctos pueden marcar la diferencia. Y con las capacidades de IA automática de Sensible ML, el complejo proceso de crear un pronóstico de ML (u horneado) se simplifica, ¡lo que garantiza que su "pastel" sea siempre la comidilla de la ciudad!

Más información

Para obtener más información sobre el flujo de datos de un extremo a otro y cómo FP&A interactúa con los datos, permanezca atento a publicaciones adicionales de nuestra serie de blogs Sensible ML para FP&A. También puede descargar nuestro documento técnico esta página.

Introducción

En el bullicioso mundo de la inteligencia artificial (IA), un dicho resume a la perfección la esencia del trabajo: "entra basura, sale basura".  ¿Por qué?  Este mantra subraya una verdad que a menudo se subestima en medio de la emoción de las tecnologías emergentes y los algoritmos utilizados en los equipos de FP&A: la calidad de los datos es un factor decisivo para el éxito o el fracaso de cualquier proyecto de aprendizaje automático (ML).

Los macrodatos, a menudo denominados el "petróleo nuevo", alimentan los sofisticados motores de aprendizaje automático que impulsan la toma de decisiones en todos los sectores y procesos. Pero así como un motor real no puede funcionar de manera efectiva con combustible deficiente, los modelos ML entrenados con datos de baja calidad sin duda producirán resultados inferiores. En otras palabras, para que la IA en los procesos de FP&A tenga éxito, la calidad de los datos es esencial. Siga leyendo para obtener más información en nuestra primera publicación de nuestra serie AI para FP&A.    

Comprender la importancia de la calidad de los datos

Los científicos de datos gastan 50% -80% de su tiempo recopilando, limpiando y preparando datos antes de que puedan usarse para crear información valiosa. Esta inversión de tiempo es un testimonio de por qué "entra basura, sale basura" no es una advertencia sino una regla a seguir en el ámbito de la IA y el ML. Particularmente para FP&A, esa regla demuestra por qué escatimar en la calidad de los datos puede conducir a pronósticos inexactos, resultados sesgados y una pérdida de confianza en los innovadores sistemas de IA y ML.

Libere los datos con ML sensible

En la era digital actual, las empresas tienen un acceso sin precedentes a grandes cantidades de datos. Los datos sientan una base crucial para tomar decisiones comerciales importantes. Pero para garantizar que los datos disponibles para los empleados sean confiables, visibles, seguros y escalables, las empresas deben realizar inversiones sustanciales en soluciones de administración de datos.  ¿Por qué?  Los datos deficientes pueden desencadenar resultados catastróficos que podrían costar millones. Si los datos utilizados para entrenar modelos de ML están incompletos o son inexactos, esto podría dar lugar a predicciones inexactas con decisiones comerciales consecuentes que conducen a la pérdida de ingresos. Por ejemplo, si los datos erróneos provocan pronósticos incorrectos sobre la demanda, esto podría llevar a que la empresa produzca demasiado o demasiado poco del producto, lo que resultaría en pérdidas de ventas, costos excesivos de inventario o envíos apresurados y horas extra de mano de obra.

Contrariamente a la “mayoría” de los métodos de pronóstico de análisis predictivo, que generan pronósticos basados ​​en resultados históricos y estadísticas, De OneStream Aprendizaje automático sensato incorpora cierto ideas de negocios. Estos conocimientos incluyen factores como eventos, precios, datos competitivos y el clima, todo lo cual contribuye a un pronóstico más preciso y sólido (consulte la Figura 1).

Figura 1: Flujo de proceso de ML sensible

Gestión de datos de extremo a extremo

FP&A y los datos operativos juegan un papel fundamental en el éxito de cualquier escenario de pronóstico de aprendizaje automático. Sin embargo, para crear flujos de datos especialmente diseñados que puedan escalar de manera eficiente y brindar experiencias de usuario excepcionales, se necesitan soluciones avanzadas, como Sensible ML. Sensible ML puede acelerar y automatizar decisiones cruciales a lo largo del ciclo de vida de los datos, desde la fuente de datos hasta el consumo (consulte la Figura 2). 

Las capacidades avanzadas de flujo de datos fomentan lo siguiente:

• Confía en existentes gobierno de datos al garantizar la privacidad de los datos, el cumplimiento de los estándares organizacionales y la trazabilidad transparente del linaje de datos.
• Enriquecido datos internos con fuentes externas agregando variables externas que impulsan las mejoras (p. ej., los minoristas agregan variables externas a los datos existentes para perfilar mejor y reconocer las necesidades de los clientes en cuanto a recomendaciones, ventas adicionales y ventas cruzadas).
• Acelerado proceso de datos al monitorear continuamente la calidad, la oportunidad y el contexto previsto de los datos.

Figura 2: Canalización de ML sensible

Sensible ML aprovecha las capacidades de gestión de datos integradas de OneStream para ingerir datos de origen e intuición empresarial.  ¿Cómo? Los conectores incorporados recuperan automáticamente datos externos como el clima, las tasas de interés y otros indicadores macroeconómicos que se pueden usar en el proceso de creación de modelos. Si bien Sensible ML prueba automáticamente las fuentes de datos externas sin la intervención del usuario, los usuarios finalmente deciden qué datos usar.

Uso de Sensible ML integrado Calidad de los Datos

Sensible ML puede traer datos operativos detallados de cualquier fuente, incluidos los sistemas de punto de venta (POS), almacenes de datos (DW), sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) y datos de cubos multidimensionales.

Las capacidades de calidad de datos en Sensible ML brindan algunas de las capacidades más sólidas disponibles en el mercado de FP&A. Esas capacidades incluyen validaciones y confirmaciones previas y posteriores a la carga de datos, auditoría completa y flexibilidad total en la manipulación de datos. Además, la gestión de datos de Sensible ML supervisa el comportamiento típico de la conservación de datos y luego envía alertas cuando se producen anomalías (consulte la figura 3). Aquí están algunos ejemplos:

• Actualización de datos: ¿Llegaron los datos cuando debían?
• Volumen de datos – ¿Hay demasiadas o muy pocas filas?
• Esquema de datos – ¿Cambió la organización de los datos?

Figura 3: limpieza de datos de Auto ML de Sensible ML

En Sensible ML, una interfaz intuitiva ofrece menús desplegables con los métodos de limpieza de datos más efectivos y de mayor rendimiento, lo que permite a los usuarios comerciales de cualquier conjunto de habilidades ejecutar toda la canalización de datos de principio a fin.

Conclusión

Garantizar la calidad de los datos no es solo una casilla que se debe marcar en el viaje de aprendizaje automático. Más bien, la calidad de los datos es la base sobre la que se asienta todo el edificio. A medida que los límites de lo que es posible con ML se amplían continuamente, el antiguo adagio "basura entra, basura sale" seguirá aplicándose. Por lo tanto, las empresas deben esforzarse por brindar a la calidad de los datos la atención que merece. Después de todo, el futuro del aprendizaje automático no se trata solo de algoritmos más complejos o computación más rápida. La producción de modelos precisos, justos y confiables, construidos en base a datos de alta calidad, también es esencial para un aprendizaje automático eficaz.

Más información

Para obtener más información sobre el flujo de datos de extremo a extremo y cómo FP&A interactúa con los datos, esté atento a las publicaciones adicionales de nuestra serie de blogs Sensible ML. También puede descargar nuestro libro blanco esta página.

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En la era digital actual, Planificación y Análisis Financiero (FP&A) los equipos están inundados con grandes cantidades de datos. Estos datos contienen información invaluable que, si se aprovecha de manera efectiva, genera mejoras significativas en el desempeño de la organización. En ese sentido, el análisis habilitado para el aprendizaje automático (ML) es una poderosa herramienta emergente que ayuda a las organizaciones a dar sentido a los datos, identificar patrones y tomar decisiones informadas para dirigir el rendimiento en la dirección correcta. Esta publicación de blog explora los beneficios clave del análisis habilitado para ML y cómo está revolucionando la gestión del desempeño organizacional.

Específicamente, exploramos el potencial transformador del análisis habilitado para ML y cómo los equipos de FP&A pueden aprovechar su poder para impulsar el éxito financiero de sus organizaciones.

El poder de la analítica habilitada para ML

La incorporación de análisis habilitados para ML en el conjunto de herramientas de FP&A ya no es un lujo sino una necesidad en el mundo actual basado en datos. Al aprovechar los algoritmos de ML, los equipos de FP&A pueden mejorar la previsión financiera, mejorar la eficiencia operativa, optimizar las estrategias de fijación de precios y mitigar los riesgos financieros. La capacidad de aprovechar los conocimientos basados ​​en datos resultantes permite a los CFO tomar decisiones informadas, impulsar el rendimiento financiero y generar un crecimiento sostenible.

Esos beneficios enfatizan cómo el aprendizaje automático y el análisis avanzado se han convertido en herramientas poderosas para los equipos de FP&A, que ofrecen conocimientos más profundos sobre los datos financieros y permiten el análisis predictivo y prescriptivo. Al aprovechar los algoritmos de ML, los equipos de FP&A pueden analizar grandes cantidades de datos para descubrir patrones, detectar anomalías y generar pronósticos precisos. El análisis habilitado para ML finalmente ayuda a los equipos de FP&A de las siguientes cinco maneras.

1. Mejora de la previsión y planificación financiera

Una de las principales responsabilidades de FP&A es desarrollar pronósticos y planes financieros sólidos. Los métodos de pronóstico tradicionales empleados por FP&A a menudo se basan en suposiciones y datos históricos, lo que genera imprecisiones y capacidades de predicción limitadas. Los análisis habilitados para ML revolucionan este proceso al incorporar múltiples variables y relaciones de datos complejas, lo que permite a FP&A hacer predicciones y proyecciones precisas (consulte la Figura 1).

Al aprovechar los algoritmos de ML, FP&A puede analizar datos financieros históricos junto con factores externos, como tendencias del mercado, comportamiento del cliente e indicadores económicos. Estos algoritmos pueden identificar patrones ocultos, descubrir relaciones no lineales y generar pronósticos más precisos. Como resultado, FP&A puede tomar decisiones basadas en datos, optimizar la asignación de recursos y mitigar los riesgos financieros de manera más efectiva.

2. Empleo de modelos de escenarios y análisis de sensibilidad

El análisis habilitado para ML puede generar modelos de escenarios y realizar análisis de sensibilidad, lo que permite a FP&A evaluar cómo diversas decisiones comerciales y factores externos pueden afectar el rendimiento financiero. Usando tales evaluaciones, los equipos de FP&A pueden tomar decisiones estratégicas y desarrollar planes de contingencia para mitigar los riesgos y capitalizar las oportunidades.

Avances en IA y ML Han mejorado especialmente la planificación de escenarios al permitir que Finance haga pronósticos más precisos y confiables. Con AI y ML, los equipos de FP&A pueden analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones complejos y relaciones entre diferentes factores. Dicho análisis puede permitir a las organizaciones desarrollar pronósticos más sofisticados y precisos que reflejen las condiciones actuales del mercado y las tendencias emergentes.

Al incorporar pronósticos de IA y ML en Planificación de escenariosPor lo tanto, las empresas pueden crear escenarios más realistas y útiles, ayudando a las organizaciones a tomar decisiones mejor informadas y mantenerse a la vanguardia (consulte la Figura 2).

3. Mejora de la eficiencia operativa

El análisis habilitado para ML puede mejorar significativamente la eficiencia operativa mediante la automatización de tareas repetitivas, la minimización de errores y la identificación de áreas de mejora. Más específicamente, FP&A puede aprovechar los algoritmos de ML para agilizar procesos financieros como presupuestar, análisis de varianza y presentación de informes financieros.

Por ejemplo, los algoritmos de ML pueden analizar grandes volúmenes de datos financieros para identificar anomalías, detectar fraudes y señalar riesgos potenciales en tiempo real. Al automatizar estos procesos, FP&A puede ahorrar un tiempo valioso, mejorar la precisión y enfocarse en actividades de valor agregado (por ejemplo, planificación y análisis estratégicos).

4. Optimización de precios y gestión de ingresos

La gestión de precios e ingresos son aspectos críticos del desempeño financiero, especialmente para las empresas que operan en mercados altamente competitivos. El análisis habilitado para ML puede ayudar a FP&A a optimizar las estrategias de precios y la generación de ingresos.

Al analizar la dinámica del mercado, el comportamiento del cliente, los precios de la competencia y los datos históricos de ventas, los algoritmos de ML pueden identificar niveles de precios óptimos, patrones de demanda y segmentos de clientes. Luego, FP&A puede aprovechar estos conocimientos para desarrollar modelos de precios dinámicos, implementar estrategias de precios personalizadas y maximizar los ingresos, al mismo tiempo que garantiza la competitividad.

5. Mitigación de riesgos financieros

En un panorama empresarial incierto, FP&A debe identificar y mitigar de manera proactiva los riesgos financieros. Los análisis habilitados para ML brindan poderosas herramientas de gestión de riesgos, lo que permite a los equipos de FP&A identificar riesgos potenciales, predecir resultados y tomar medidas preventivas (consulte la Figura 3).

Mediante el análisis de datos históricos y en tiempo real, los algoritmos de ML pueden identificar señales de alerta temprana de riesgos financieros, como problemas de liquidez, incumplimientos crediticios y volatilidad del mercado. FP&A puede aprovechar estos conocimientos para desarrollar estrategias de mitigación de riesgos, establecer planes de contingencia y tomar decisiones informadas para proteger la salud financiera de la organización.

El aprendizaje automático sensible facilita la previsión

Sensible ML facilita la previsión al derribar las barreras que tradicionalmente han impedido que los equipos de Finanzas y Operaciones y otros adopten ML dentro de los procesos de planificación centrales. Si bien ML tiene un gran potencial para ayudar a escalar el trabajo como nunca antes, las organizaciones enfrentan varios desafíos cuando utilizan el aprendizaje automático tradicional. La figura 4 muestra algunos de los mayores desafíos tradicionales de ML.

Los casos de uso sensato fomentan el éxito

Sensible ML permite a las organizaciones fomentar el éxito de manera más rápida y precisa con los siguientes casos de uso (consulte la Figura 5):

• Apoyar procesos de planeación estratégica, Sensible ML hace que sea más fácil crear el 3 o 5 años Los pronósticos (o más largos) a menudo se necesitan para brindar una mayor claridad de visión y una hoja de ruta para respaldar la intención de la empresa, identificar opciones estratégicas, garantizar una dirección clara e impulsar el crecimiento competitivo.
• Apoyar Planificación Operativa Anual (POA) o procesos de previsión, Sensible ML puede ayudar a las líneas de negocios a traducir mejor los objetivos financieros "de arriba hacia abajo" en granulares, "de abajo hacia arriba" planes mensuales en categorías de productos, canales de venta y clientes, lo que puede resultar en cientos de pronósticos.
• Apoyar Planificación de la demanda diaria o semanal y/o Planificación de ventas y operaciones (S&OP), Sensible ML puede ayudar a los planificadores de demanda, analistas comerciales y/o socios comerciales financieros a crear pronósticos granulares, a nivel de producto y de ubicación destinados a guiar las decisiones tácticas de administración de personal, compras, logística e inventario.
• Los gastos de ingresos or planificación de la fuerza laboral donde se requieren pronósticos mensuales por objetivo (por ejemplo, 60 puntos de datos por objetivo de pronóstico) para la planificación de arriba hacia abajo, Sensible ML puede crear pronósticos predictivos/estadísticos.
• Para más granular, pronóstico ascendente por cliente, producto por ubicación y/o S&OP donde las organizaciones pueden compartir cientos de puntos de datos por objetivo, Sensible ML puede crear semanal o diario previsiones que dan cuenta de la intuición específica del análisis comercial sobre impactos como vacaciones, clima, cambios de precios, impactos competitivos o cualquier intuición basada en el tiempo.

Conclusión

A medida que el rol de FP&A continúa evolucionando, adoptar el análisis habilitado para ML se vuelve crucial para dirigir el desempeño e impulsar el éxito organizacional. FP&A puede aprovechar el poder de los algoritmos de ML para extraer información valiosa de grandes cantidades de datos financieros, mejorar la precisión de los pronósticos, identificar riesgos de manera proactiva, optimizar costos y tomar decisiones informadas. De esa manera, la integración de ML en las funciones de Finanzas permite que FP&A se convierta en un socio estratégico para los líderes empresariales, brindando a la organización las herramientas para enfrentar desafíos complejos, impulsar el crecimiento y crear valor a largo plazo para las organizaciones.

Más información

Para obtener más información sobre cómo los equipos de FP&A se están moviendo más allá de la exageración de la IA, permanezca atento a las publicaciones adicionales de nuestra serie de blogs Sensible ML o descargue nuestro documento técnico esta página.

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En OneStream, nuestra declaración de misión: cada cliente debe ser una referencia y un éxito – impulsa todo lo que hacemos. Y los clientes son nuestro enfoque en esta publicación final de nuestra serie de 4 partes titulada Sensible Machine Learning for EPM: Future Finance at your Fingertips. Específicamente, profundizaremos en historias inspiradoras de clientes que destacan las aplicaciones del mundo real y los beneficios de Sensible Machine Learning (ML) en el panorama de Enterprise Performance Management (EPM). Las publicaciones anteriores de esta serie discutieron el camino hacia la planificación inteligente impulsada por ML. En esta publicación, le mostraremos cómo Sensible ML ha revolucionado EPM, allanando el camino para una mejor toma de decisiones y un mejor rendimiento financiero.

El papel cada vez mayor de la IA en la planificación y el análisis financieros (FP&A)

En el panorama empresarial en rápida evolución actual, la inteligencia artificial (IA) está desempeñando un papel cada vez más crucial en el ámbito de FP&A. Las organizaciones están reconociendo el inmenso potencial de las soluciones impulsadas por IA para optimizar los procesos de FP&A, impulsar una mejor toma de decisiones y desbloquear información valiosa a partir de datos financieros complejos. Sensible ML para EPM de OneStream está a la vanguardia de esta revolución de la IA y ofrece un enfoque poderoso y práctico para aprovechar los beneficios de la IA en FP&A a través de un enfoque unificado de Auto ML y EPM, algo único en el mercado (consulte la Figura 1).

Figura 1: Flujo de trabajo de pronóstico de ML sensible

Según la Gartner, para 2028, el 50 % de las organizaciones habrán reemplazado los enfoques de pronóstico ascendente que consumen mucho tiempo con IA. Ese cambio dará como resultado una operación autónoma, la demanda y otros tipos de planificación. Y nuestros clientes que han tenido una ventaja inicial en la automatización de su FP&A están viendo resultados prometedores.

Con un 100 % de casos de éxito en clientes

A continuación se muestran algunos ejemplos de clientes con los que hemos trabajado y los beneficios que las organizaciones lograron con OneStream.

Polaris, un líder mundial en deportes motorizados, y Autoliv, un fabricante líder en seguridad para automóviles, aprovechan Sensible ML para aumentar la eficiencia de la planificación y la precisión de los pronósticos. Ambos también obtuvieron información sobre los impulsores que influyen en sus pronósticos y se mantuvieron ágiles en medio de las tendencias cambiantes durante la pandemia de COVID-19. Antes de la pandemia, tanto Polaris como Autoliv aprovecharon los pronósticos basados ​​en la demanda para administrar el negocio. Sin embargo, una vez que llegó COVID-19, las empresas pasaron de la planificación orientada a la demanda a la oferta.

Con Sensible ML, Polaris y Autoliv pudieron hacer ese cambio rápidamente al incorporar fácilmente nuevas funciones orientadas a la cadena de suministro en Sensible ML. Esta capacidad de adaptar rápidamente el proceso de planificación utilizando Sensible ML permitió a ambas empresas no solo sobrevivir a los impactos del mercado de COVID-19, sino también prosperar en medio de condiciones que cambian rápidamente. De hecho, tanto los ingresos de Polaris como los de Autoliv aumentado durante un período de 3 años.

Las historias de éxito de los clientes como esa se extienden más allá de la fabricación y también en otras industrias. Nuestros clientes de Sensible ML incluyen servicios financieros, servicios profesionales, venta minorista: CPG y comestibles. En todos los clientes, Sensible ML ha mejorado la precisión en dos dígitos sobre los pronósticos generados por humanos de cada cliente, con mejoras significativas en la precisión en un rango sustancial.

Los casos de uso sensato fomentan el éxito

Más allá de proporcionar una planificación de la demanda semanal detallada, eficiente y precisa, Sensible ML también permite a las organizaciones fomentar el éxito de manera más rápida y precisa a través de procesos de planificación estratégica trimestrales de arriba hacia abajo durante períodos de 3 o 5 años (o más), Planes operativos anuales mensuales, planificación de la fuerza laboral y mucho más. Los pronósticos de tipo ascendente más granulares por cliente, producto por ubicación y/o S&OP permiten a las organizaciones compartir cientos de puntos de datos por objetivo. El ML sensible puede crear previsiones semanales o diarias que incluso dan cuenta de la intuición específica del análisis comercial sobre impactos como vacaciones, clima, cambios de precios, impactos competitivos o cualquier intuición basada en el tiempo (consulte la Figura 2).

Figura 2: Múltiples casos de uso abordados por el pronóstico de series temporales

Planificación de procesos posteriores

PRUEBAS han demostrado que, al colaborar con algoritmos de aprendizaje automático, los humanos pueden aprovechar su conocimiento e intuición del dominio para refinar y mejorar los resultados producidos por los algoritmos. En ese sentido, el valor de tener Sensible ML integrado en la plataforma de OneStream es la capacidad de ajustar fácilmente el pronóstico de ML, ya que no se requiere movimiento de datos, mapeo o reconciliación entre múltiples sistemas. El pronóstico de Sensible ML está disponible de inmediato en los paneles e informes de OneStream para que los planificadores de negocios lo analicen y actúen en consecuencia.

Esta funcionalidad también crea un flujo continuo para los procesos posteriores, como la mano de obra o la planificación de la producción. Por ejemplo, un cliente minorista puede tomar el pronóstico de Sensible ML para las ventas del producto A en la ubicación de la tienda XYZ y, posteriormente, planificar el inventario para mantenerlo disponible, lo que a su vez minimiza los pedidos urgentes y maximiza los ingresos. El cliente minorista ahora también puede planificar la dotación de personal en cada ubicación para minimizar los costos de horas extras y satisfacer a los clientes con suficiente personal disponible.

Descubriendo ideas

Sensible ML también tiene paneles de Transparencia de características que muestran información que anteriormente podría no haber sido conocida por la empresa. Estos tableros muestran el impacto de cada controlador (característica) en el pronóstico. Al medir el grado de impacto de cada impulsor, las empresas pueden planificar de manera proactiva los impulsores o eventos y estar mejor preparados cuando ocurran (consulte la Figura 3).

Figura 3: Panel de transparencia de características

Los paneles de Transparencia de características que muestran el impacto del impulsor podrían usarse en el modelado de escenarios para ver si ofrecer una promoción afectaría las ventas en lugar de no ofrecer la promoción. O los planificadores pueden crear varios modelos que ofrecen la promoción en varias épocas del año.

Un panel de Tira y afloja también muestra cómo todos los diversos impulsores, eventos y datos macroeconómicos están afectando un pronóstico de forma individual. Los clientes pueden ver el impacto tanto positivo como negativo en el monto en dólares del artículo previsto cada día. En consecuencia, este tablero brinda a los usuarios evidencia real para corroborar los pronósticos de Sensible ML. Si se requiere más mano de obra e inventario en la tienda XYZ para un día en particular, por ejemplo, el tablero de Tira y afloja brinda el razonamiento con una cantidad exacta en dólares para justificar el aumento en los recursos requeridos (consulte la Figura 4).

Figura 4: Tablero de tira y afloja

Conclusión

Sensible ML de OneStream para EPM se ha convertido en una solución innovadora que revoluciona la forma en que las organizaciones abordan planificación, presupuestación y previsión. A través del poder de los algoritmos de ML y las historias de clientes del mundo real, Sensible ML ha demostrado su capacidad para impulsar una mejor toma de decisiones, mejorar la precisión, adaptarse rápidamente a la dinámica empresarial cambiante y desbloquear información valiosa para empresas de todos los tamaños e industrias. Desde la simplificación de los procesos de elaboración de presupuestos hasta la mejora de la precisión de los pronósticos, las organizaciones que han adoptado Sensible ML han obtenido una ventaja competitiva en el mercado. Y las organizaciones que usan Sensible ML pueden aprovechar el poder de ML en EPM sin la complejidad y la experiencia técnica típicamente asociadas con las implementaciones de ML.

Más información

Para obtener más información sobre cómo los equipos de FP&A se están moviendo más allá de la exageración de la IA, descargue nuestro documento técnico esta página.

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Cambiar comportamientos arraigados es uno de los trabajos más difíciles para los líderes. ¿Y qué hay de tratar de traer tecnologías innovadoras y enfoques novedosos para realizar tareas vinculadas a esos comportamientos arraigados? Bueno, eso es muy parecido a sacar dientes. Pero esos cambios valen la pena, porque posicionan a la organización para alcanzar niveles más altos de valor.

Esta publicación de blog presenta aprendizaje automático para la planificación de la demanda al observar cómo la seguridad del automóvil se relaciona con la planificación de la demanda y explorar los obstáculos que las organizaciones pueden experimentar con la adopción y cómo superarlos.

Cómo se relaciona la seguridad del automóvil con la planificación de la demanda

Al pensar en la seguridad del automóvil, la mayoría de las personas probablemente imaginan una o más de las siguientes imágenes:

Lo primero que viene a la mente es Volvo. Y, de hecho, Volvo presionó para estandarizar la Cinturón de seguridad de 3 puntos en la industria automovilística, por lo que la empresa puede enorgullecerse de haber salvado millones de vidas [ 1 ] desde la década de 1970. Pero la adopción no fue fácil. ¿Por qué no? Bueno, es sencillo. Los cinturones de seguridad supusieron un cambio radical en los hábitos de las personas con un dilema difícil: perder comodidad por seguridad ante un supuesto accidente improbable [ 2 ]. El uso de cinturones de seguridad significó un cambio de paradigma conductual tanto para los conductores como para los pasajeros que aún hoy enfrenta la resistencia de algunos automovilistas. Y para hacer posible un verdadero cambio en toda la industria, Volvo tuvo que abrir la patente de los cinturones de seguridad a los competidores para acelerar la adopción.

De manera similar, al igual que los conductores y pasajeros con la introducción del cinturón de seguridad, los planificadores de la demanda están pasando por un cambio de paradigma conductual con la introducción del aprendizaje automático (ML). ¿Por qué? ¡Porque los viejos hábitos son difíciles de morir! Sumerjámonos en ello.

El trabajo de planificación de la demanda suele ser una actividad manual basada en una línea de base generada por el sistema de baja precisión. Para obtener la precisión correcta, varias entradas de fuentes externas e internas enriquecen y ajustan esta línea de base varias veces. Las disputas de hojas de cálculo, la reconciliación y el error son consecuencias inevitables de este enfoque. Sin embargo, muchos planificadores lo prefieren. ¿Por qué? Porque se sienten cómodos con él. Eso también significa que se abstienen de aprender nuevas tecnologías y métodos a pesar de, como es el caso de ML, los beneficios que cambian el juego. El uso del aprendizaje automático para la planificación de la demanda mejora drásticamente la precisión y aumenta exponencialmente la cantidad de pronósticos ejecutados.

Afortunadamente, no todas las organizaciones se resisten a cambiar el status quo. Algunas empresas son pioneras en la adopción del aprendizaje automático para mejorar la precisión de los pronósticos en la planificación de la demanda. Una de esas empresas es Autoliv, un proveedor automotriz de nivel 1 de componentes de seguridad para los principales fabricantes de automóviles del mundo.

Una mejor planificación de la demanda impulsa la rentabilidad

Las relaciones con los proveedores en la industria automotriz se basan en un sistema de extracción que brinda a los fabricantes de automóviles una fuerte influencia en la fijación de precios. En consecuencia, los márgenes pueden ser muy reducidos para los proveedores y el riesgo de caer en pérdidas es alto. Este axioma también es válido en otras industrias, incluido el transporte, el comercio minorista, el comercio mayorista, los productos de consumo y más.

Si bien los márgenes se pueden mejorar de muchas maneras, se necesita un enfoque sólido para comprender mejor y planificar la demanda de manera efectiva. ¿Por qué? Porque una organización que aprecia los impulsores comerciales que dan forma a la demanda futura puede dibujar mejor las proyecciones de ventas. Además, la organización puede ajustar mejor los niveles de inventario, evitando desabastecimientos e incumplimientos de los niveles de servicio.

Autoliv ofrece un buen ejemplo del mundo real de cómo poner en práctica este sólido enfoque. ¿Cómo? La empresa se embarcó con éxito en un viaje de transformación para tener una visión única de la rentabilidad en Ventas, la Cadena de Valor y Finanzas. Autoliv también sabe que, en la industria automotriz, comprender la demanda es clave para proteger y aumentar los márgenes de beneficio. En consecuencia, la compañía está explorando el uso de Sensible Machine Learning para mejorar la planificación de la demanda. Puedes leer el caso de éxito de Autoliv esta página.

Esquivando obstáculos en el camino

Muchas organizaciones utilizan la inteligencia artificial (AI) o el aprendizaje automático (ML) en el negocio de una forma u otra. Uno de los enfoques más utilizados es construir un lago de datos y aplicar algoritmos de ML. Sin embargo, este enfoque no siempre funciona bien para planificar casos de uso. Cuando se trata de ML para la planificación de la demanda, las organizaciones pueden encontrar los siguientes desafíos que dificultan la adopción:

1. Alta complejidad, baja generalización.. Muchas aplicaciones especialmente diseñadas en el mercado son complejas. A menudo requieren habilidades de programación adicionales y la transferencia de datos confidenciales fuera del módulo. Por el contrario, las aplicaciones internas están altamente personalizadas para atender solo un caso de uso específico. Como resultado, cuando las condiciones comerciales cambian (¡y cambian mucho!), las aplicaciones internas deben reprogramarse.
2. Falta de talento, falta de enfoque.. Los científicos de datos tienen uno de los conjuntos de habilidades más buscados en el mercado laboral, en cualquier industria. Por lo tanto, no solo son perfiles costosos, sino también difíciles de encontrar y retener. A menudo, los científicos de datos residentes trabajan en una amplia variedad de casos de uso. El problema con tales puestos es que los científicos de datos carecen del contexto comercial necesario para crear soluciones, sin la tediosa interacción con los roles funcionales.
3. La recuadro negro efecto. Los planificadores de demanda a menudo perciben las soluciones de planificación de ML como una caja negra. Los planificadores obtienen los resultados del algoritmo, pero saben poco sobre cómo la solución maneja los datos; perciben una falta de transparencia que, en última instancia, disminuye la confianza en los resultados.

Sin mencionar que la resistencia al cambio puede ser alta, y solo El 13% de los proyectos de ML estándar llegan a producción. ¿Cuál es el punto de producir un pronóstico de ML que nadie usa? [ 3 ] Por suerte, Hay una manera para hacer frente a los obstáculos en el camino.

Manteniendo los ojos en el camino

Tener claros los beneficios esperados desde el principio es clave cuando se considera el aprendizaje automático para la planificación de la demanda. ¿Necesita subrayar nuevos patrones? ¿Debe abordar la variabilidad? ¿Puede producir un gran volumen de pronósticos a gran velocidad? La última prueba de fuego es que la solución ofrece una mayor precisión en los pronósticos y los planificadores confían en ella.

Muchas organizaciones tienen una gran cantidad de datos, pero están guardados en diferentes sistemas y bases de datos. Cuando se dedica mucho esfuerzo a preparar los datos para el motor de ML, las organizaciones pueden perder de vista lo que es importante. Por lo tanto, una solución que pueda ingerir volúmenes y conjuntos de datos dispares es clave para los casos de uso de planificación de la demanda. Por esa razón, se deben considerar los siguientes atributos clave al buscar una solución de ML para la planificación de la demanda:

• Configuración automatizada. Calidad de datos, la ingesta y la preparación deben ser fáciles, por lo que las laboriosas tareas realizadas por los científicos de datos se reducen o eliminan.
• Sensible a las tendencias del mercado. La solución debe poder ajustarse rápidamente a las señales de oferta y demanda.
• Mayor precisión. La implementación piloto inicial de Sensible ML para Autoliv mejoró la precisión del pronóstico en un 7 % en comparación con los pronósticos ajustados manualmente por los controladores.
• Adopción del usuario. Los usuarios obtienen total transparencia sobre cómo la solución produce los resultados y pueden utilizar estos resultados rápidamente para realizar análisis y obtener información.
• Sensible a las tendencias del mercado. La solución tuvo que ajustarse rápidamente a las señales de oferta y demanda.
• Escalabilidad. La solución puede producir cientos, si no miles, de pronósticos con rapidez y a una fracción del costo, lo que aumenta las capacidades de los controladores.

Más allá de considerar la necesidad de los atributos anteriores, las organizaciones también deben mantenerse enfocadas en los resultados comerciales que esperan.

No es el destino sino el viaje

Cuando una organización tiene claridad sobre los resultados comerciales, ML y otras tecnologías se convierten en un habilitador para lograr esos resultados. Esta claridad en los objetivos ayuda a las organizaciones a decidir entre soluciones de aprendizaje automático costosas y prolongadas y soluciones de planificación líderes en el mercado con servicios de aprendizaje automático integrados. Este último ayudará a romper con los viejos hábitos, permitirá la adopción en toda la empresa y acelerará el tiempo de creación de valor.

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