Alors que la volatilité économique ne cesse d’augmenter en fréquence et en ampleur, les équipes de planification et d’analyse financières (FP&A) sont confrontées à une pression sans précédent. La budgétisation trimestrielle ou annuelle traditionnelle devient obsolète, incapable de suivre le rythme des changements rapides, ce qui rend les budgets statiques inutiles. De plus, la croissance exponentielle des sources et des volumes de données nécessite des processus approfondis de transfert, de rapprochement et de consolidation des données avant que les informations puissent éclairer les budgets, les prévisions ou les plans. Mais les planificateurs d’affaires ont de la chance.  Pourquoi ?  Plusieurs cas d'utilisation de l'IA dans la finance d'entreprise permettent un traitement des données plus rapide, une précision accrue des prévisions et des informations plus approfondies.

Devenant rapidement essentielle pour toutes les entreprises, l’IA rationalise les processus, libère des informations précieuses et oriente la prise de décision stratégique. Bientôt, l’IA sera intégrée à tous les processus financiers des entreprises. Cet article de blog explore donc 3 cas d’utilisation de l’IA dans la finance d’entreprise, ouvrant la voie à une analyse plus approfondie La solution innovante Sensible Machine Learning de OneStream.

3 cas d'utilisation de l'IA dans la finance d'entreprise

L’intégration de l’IA dans le FP&A remodèle fondamentalement la façon dont les organisations prévoient, budgétisent et prennent des décisions stratégiques. Pour montrer pourquoi, explorons 3 cas d'utilisation transformateurs de l'IA dans la finance d'entreprise :

1. Prévisions prédictives

Les prévisions prédictives sont la pierre angulaire du FP&A, permettant aux organisations d'anticiper les performances financières futures et de prendre des décisions éclairées.  Analyse prédictive basée sur l'IA offre un changement de paradigme en matière de précision et de fiabilité des prévisions. Comment? En tirant parti d'algorithmes avancés pour analyser les données historiques et les tendances du marché, identifier les modèles et prédire avec précision les résultats financiers futurs. Ces modèles prédictifs fournissent des informations précieuses sur la gestion des flux de trésorerie, les projections de revenus et la planification des dépenses.

En conséquence, les professionnels de la finance sont habilités à allouer efficacement les ressources et à optimiser les performances financières.

2. Prévisions et planification automatisées

Traditionnellement, processus de prévision et de planification ont été des tâches chronophages et exigeantes en main-d'œuvre pour les équipes FP&A. Mais plus maintenant. L'automatisation de l'IA rationalise ces processus en automatisant les tâches de routine, en optimisant l'allocation des ressources et en améliorant la précision et l'agilité des activités de prévision et de planification. Grâce à des solutions d'IA spécialement conçues, la finance peut automatiser les processus financiers banals (par exemple, la saisie des données, la création et le rapprochement des prévisions). Et cela laisse plus de temps pour les activités à valeur ajoutée.

En intégrant des outils d'automatisation basés sur l'IA dans les flux de travail, les entreprises peuvent ainsi accélérer les processus de prise de décision, améliorer la précision des données et réaliser des économies.

3. Analyse des performances financières

L'analyse de la performance financière est une fonction essentielle au sein du FP&A. Pourquoi? Une telle analyse permet aux organisations d'acquérir des connaissances plus approfondies sur les facteurs ayant un impact sur les opérations commerciales et de la rentabilité. Grâce à l’IA intégrée, une telle analyse devient encore plus perspicace et exploitable en découvrant des modèles et des relations cachés au sein des données financières, opérationnelles et externes.

En revanche, les méthodes d’analyse traditionnelles peuvent avoir du mal à identifier des corrélations subtiles ou des interactions complexes entre les différents facteurs influençant la performance financière. Mais les algorithmes d’IA excellent dans le traitement de grands volumes de données et dans la détection de relations non linéaires qui peuvent ne pas être immédiatement apparentes aux analystes humains.

En analysant diverses sources de données (par exemple, les états financiers, les mesures opérationnelles, les tendances du marché et les facteurs macroéconomiques), l'IA révèle des informations nuancées sur les facteurs qui façonnent la performance financière. Les professionnels de la finance peuvent désormais utiliser ces informations pour piloter leur entreprise et garder une longueur d'avance sur la concurrence.

Alors que la finance continue d’adopter l’IA, une approche pratique et judicieuse du ML – qui équilibre l’automatisation avec la transparence et la compréhension humaine – devient de plus en plus importante. Après tout, une planification efficace est essentielle pour que les entreprises restent compétitives et s’adaptent aux conditions changeantes du marché.

Chez OneStream, nous appelons cela Sensible ML.

Présentation de Sensible ML

Sensible ML de OneStream (voir Figure 1) – spécialement conçu pour le FP&A – constitue un changement de paradigme dans l'exploitation de l'IA pour les professionnels de la finance. En unifiant de manière transparente l'IA au sein d'une plateforme financière d'entreprise, Sensible ML crée des milliers de prévisions et d'informations auparavant impossibles avec des processus manuels.

Figure 1 : Flux de processus de ML raisonnable

IA spécialement conçue pour le FP&A dans une plateforme unifiée

En intégrant l’IA, les équipes financières peuvent exploiter de manière transparente les capacités de l’IA sans disposer d’outils, de systèmes ou d’équipes distincts. L’époque où les data scientists créent des prévisions sans en comprendre la valeur commerciale est révolue. L’époque où l’équipe financière recevait les résultats sans comprendre d’où provenaient les chiffres est également révolue.

Au lieu de cela, grâce à une IA spécialement conçue pour les finances et les opérations, les planificateurs commerciaux créent indépendamment des prévisions basées sur le ML. Et ces planificateurs le font pour l’ensemble du processus de prévision du ML – depuis l’ingestion et la qualité des données jusqu’à la création de modèles, jusqu’à l’utilisation et la consommation. En conséquence, les professionnels de la finance peuvent désormais expliquer leurs prévisions précises en toute confiance et à grande échelle sur des centaines, voire des milliers de prévisions.

Sensible ML intègre également des facteurs externes (par exemple, la météo, des facteurs macroéconomiques) pour créer des prévisions très précises et utilise un concept unique et révolutionnaire : le Arène modèle.

Model Arena offre une précision sur mesure en sélectionnant automatiquement le modèle le plus performant pour chaque élément de campagne prévu. En revanche, l’approche universelle applique un modèle unique à tous les éléments de campagne prévus, sans tenir compte des caractéristiques de chaque combinaison produit-emplacement. L’approche Model Arena produit plutôt un niveau de précision beaucoup plus élevé en tenant compte des nuances des différents produits prévus par emplacement.

Polaris, un leader mondial des sports motorisés dont les produits présentent des caractéristiques très différentes, offre un bon exemple de la puissance de Sensible ML. Pourquoi? Avec Sensible ML, Polaris peut désormais prévoir des produits et des emplacements spécifiques avec des modèles distincts dans l'ensemble de l'entreprise. Seul un modèle ML unique adapté aux motoneiges ou aux véhicules tout-terrain Polaris peut créer une prévision de ventes précise. À son tour, Polaris peut optimiser les processus en aval (par exemple, l'allocation des ressources) ou maximiser la marge de contribution.

Model Arena de Sensible ML sélectionne automatiquement le modèle ML le plus précis pour chaque combinaison produit-emplacement au sein de différentes unités commerciales. En fin de compte, Sensible ML fournit aux professionnels de la finance des informations plus approfondies sur les futurs scénarios financiers, permettant ainsi une meilleure prise de décision et une meilleure planification stratégique.

Conclusion

À mesure que l’IA continue d’évoluer, son impact sur la finance des entreprises ne fera que s’intensifier. L’IA continuera de révolutionner les pratiques traditionnelles et d’ouvrir de nouvelles opportunités de croissance et d’innovation. De l’analyse prédictive à l’automatisation des processus et à la gestion des risques, l’IA permet aux entreprises de relever des défis financiers complexes avec confiance et agilité. Les professionnels de la finance qui utilisent la solution Sensible ML de OneStream peuvent ainsi libérer tout le potentiel de l'IA pour favoriser une réussite commerciale durable à l'ère numérique.

En savoir plus

Vous souhaitez en savoir plus sur les cas d’utilisation de l’IA dans la finance d’entreprise pour les équipes FP&A ? Restez à l'écoute des articles supplémentaires de notre série de blogs Sensible ML ou téléchargez notre livre blanc ici.

Avec la fréquence et l’ampleur croissantes de la volatilité économique, les équipes FP&A sont soumises à plus de pression que jamais. Les processus traditionnels pour les budgets trimestriels ou annuels ne sont plus pertinents car le rythme du changement rend rapidement ces budgets statiques obsolètes. De plus, l'augmentation des sources de données et la croissance exponentielle des données nécessitent le transfert, le rapprochement et la consolidation des données avant que les informations puissent être prises en compte dans les budgets, les prévisions ou les plans. Heureusement, les planificateurs d’affaires ont de la chance.  Pourquoi ?  L'IA transforme la finance d'entreprise.

Cette transformation se produit grâce à un traitement plus rapide des données, une précision accrue des prévisions et des informations plus approfondies. Devenant rapidement un outil essentiel pour les entreprises de toutes tailles, l’IA rationalise les processus, libère des informations précieuses et oriente la prise de décision stratégique. Bientôt, l’IA sera intégrée à tous les processus financiers des entreprises. Cet article de blog explore donc comment l’IA transforme la finance, ouvrant la voie à une analyse plus approfondie de la finance. La solution innovante Sensible ML de OneStream.

Comment l'IA transforme la finance d'entreprise

La finance d'entreprise est transformée grâce à l'IA en permettant une variété de fonctionnalités. Plus précisément, l’IA permet les éléments suivants :

• Analyse prédictive et prévisions
• Automatisation et efficacité des processus
• Gestion des risques et détection des anomalies

Analyse prédictive et prévisions

L'analyse prédictive basée sur l'IA révolutionne les prévisions financières des entreprises. En analysant les données historiques et les tendances du marché, les algorithmes d’IA peuvent prédire avec précision les résultats financiers futurs, permettant ainsi aux organisations de prendre des décisions éclairées et d’atténuer efficacement les risques. Ces modèles prédictifs fournissent des informations précieuses sur la gestion des flux de trésorerie, les projections de revenus et la planification des dépenses. En conséquence, les professionnels de la finance sont habilités à allouer efficacement les ressources et à optimiser les performances financières.

Automatisation et efficacité des processus

L'automatisation est la pierre angulaire des opérations financières modernes, permettant aux entreprises de rationaliser les tâches répétitives, de réduire les erreurs manuelles et d'améliorer l'efficacité opérationnelle. Grâce à des solutions d'IA spécialement conçues, la finance peut automatiser les processus financiers banals (par exemple, la saisie des données, la création et le rapprochement des prévisions). Les équipes financières ont alors plus de temps pour se concentrer sur les activités à valeur ajoutée. En intégrant des outils d'automatisation basés sur l'IA dans les flux de travail, les entreprises peuvent ainsi accélérer les processus de prise de décision, améliorer la précision des données et réaliser des économies.

Gestion des risques et détection des anomalies                    

Enterprise Finance implique des risques inhérents, notamment des violations de conformité, des erreurs humaines et des fluctuations du marché. Pour détecter les anomalies et identifier les activités suspectes en temps réel, les solutions de gestion des risques basées sur l'IA s'appuient sur des algorithmes avancés.  Comment s’y prendre?  La capacité de l’IA à traiter de grandes quantités de données permet d’identifier des modèles et des points de données anormaux.

Cette capacité facilite la gestion des exceptions pour les processus financiers tels que la planification, qualité des données et le reporting. Ainsi, les professionnels de la finance peuvent rationaliser les opérations et se concentrer sur les exceptions plutôt que de passer au crible des ensembles de données entiers. Cette approche permet en fin de compte de gagner un temps précieux et d'améliorer l'efficacité des processus financiers.

Alors que la finance continue d’adopter l’IA, une approche pratique et judicieuse du ML – qui équilibre l’automatisation avec la transparence et la compréhension humaine – devient de plus en plus importante. Après tout, une planification efficace est essentielle pour que les entreprises restent compétitives et s’adaptent aux conditions changeantes du marché.

Chez OneStream, nous appelons cela Sensible ML.

Présentation de Sensible ML

Sensible ML de OneStream (voir Figure 1) constitue un changement de paradigme dans l'exploitation de l'IA pour les professionnels de la finance. En unifiant de manière transparente l'IA au sein d'une plateforme financière d'entreprise, Sensible ML, spécialement conçu pour le FP&A, crée des milliers de prévisions et d'informations, qui étaient auparavant impossibles à réaliser avec des processus manuels.

Figure 1 : Flux de processus de ML raisonnable

IA spécialement conçue pour le FP&A dans une plateforme unifiée

En intégrant l’IA, les équipes financières peuvent exploiter de manière transparente les capacités de l’IA sans disposer d’outils, de systèmes ou d’équipes distincts. L’époque où les data scientists créent des prévisions sans en comprendre la valeur commerciale est révolue. L’époque où l’équipe financière recevait les résultats sans comprendre d’où provenaient les chiffres est également révolue.

Au lieu de cela, grâce à une IA spécialement conçue pour les finances et les opérations, les planificateurs commerciaux créent indépendamment des prévisions basées sur le ML. Et ces planificateurs le font pour l’ensemble du processus de prévision du ML – depuis l’ingestion et la qualité des données jusqu’à la création de modèles, jusqu’à l’utilisation et la consommation. Les professionnels de la finance peuvent désormais expliquer leurs prévisions précises en toute confiance et à grande échelle sur des centaines, voire des milliers de prévisions.

Sensible ML intègre également des facteurs externes (par exemple, la météo, des facteurs macroéconomiques) pour créer des prévisions très précises et utilise un concept unique et révolutionnaire : le Arène modèle.

Model Arena offre une précision sur mesure en sélectionnant automatiquement le modèle le plus performant pour chaque élément de campagne prévu. En revanche, l’approche universelle applique un modèle unique à tous les éléments de campagne prévus, sans tenir compte des caractéristiques de chaque combinaison produit-emplacement. L’approche Model Arena produit plutôt un niveau de précision beaucoup plus élevé en tenant compte des nuances des différents produits prévus par emplacement.

Polaris, un leader mondial des sports motorisés dont les produits présentent des caractéristiques très différentes, offre un bon exemple de la puissance de Sensible ML. Plus précisément, Polaris peut désormais prévoir des produits et des emplacements spécifiques avec des modèles distincts dans l'ensemble de l'entreprise. Seul un modèle ML unique adapté aux motoneiges ou aux véhicules tout-terrain Polaris peut créer une prévision de ventes précise. À son tour, Polaris peut alors optimiser les processus en aval tels que l'allocation des ressources ou maximiser la marge de contribution.

Model Arena de Sensible ML sélectionne automatiquement le modèle ML le plus précis pour chaque combinaison produit-emplacement au sein de différentes unités commerciales. En fin de compte, Sensible ML offre aux professionnels de la finance des informations plus approfondies sur les futurs scénarios financiers, permettant une meilleure prise de décision et une meilleure planification stratégique.

Conclusion

À mesure que l’IA continue d’évoluer, son impact sur la finance des entreprises ne fera que s’intensifier. L’IA continuera de révolutionner les pratiques traditionnelles et d’ouvrir de nouvelles opportunités de croissance et d’innovation. De l’analyse prédictive à l’automatisation des processus et à la gestion des risques, l’IA permet aux entreprises de relever des défis financiers complexes avec confiance et agilité. Les professionnels de la finance qui utilisent la solution Sensible ML de OneStream peuvent ainsi libérer tout le potentiel de l'IA pour favoriser une réussite commerciale durable à l'ère numérique.

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Vous souhaitez en savoir plus sur la façon dont l’IA transforme la finance d’entreprise pour les équipes FP&A ? Restez à l'écoute des articles supplémentaires de notre série de blogs Sensible ML ou téléchargez notre livre blanc ici.

Ces dernières années, l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans divers secteurs a transformé les opérations en améliorant l’efficacité, la précision et les processus décisionnels. L’IA pour le financement de l’enseignement supérieur est un domaine très prometteur. Face aux complexités et aux défis toujours croissants auxquels les universités et les collèges sont confrontés, l’utilisation responsable de l’IA offre une opportunité de rationaliser les opérations, de renforcer les connaissances basées sur les données et d’améliorer la budgétisation et la planification.

Les dirigeants financiers abordent l’idée d’intégrer l’IA dans l’enseignement supérieur avec un mélange d’enthousiasme et d’optimisme prudent. Par exemple, plus de la moitié des responsables financiers envisagent déjà que l’IA devienne un élément essentiel des processus financiers ; un stupéfiant 79 % des décideurs financiers pensent également que l’IA augmentera la productivité en augmentant l’efficacité et en améliorant la précision des processus métier. Ces avantages potentiels dans l’enseignement supérieur pourraient remodeler les pratiques de gestion financière et ouvrir des opportunités d’innovation.

Comment l’IA pour le financement de l’enseignement supérieur ajoute-t-elle de la valeur ?

L’IA en finance ne vise pas à remplacer l’intelligence humaine mais à l’améliorer. Grâce à l’automatisation des tâches répétitives et chronophages par l’IA, les équipes financières peuvent se concentrer sur des activités plus stratégiques. Par exemple, les outils basés sur l'IA peuvent automatiser la planification, la saisie des données et les rapports financiers de routine – libérer un temps précieux pour l’analyse et la prise de décision.

Examinons trois façons dont l'IA pour la finance de l'enseignement supérieur offre une valeur significative :

1. Rationaliser les opérations financières
2. Renforcer les informations basées sur les données
3. Améliorer la budgétisation et la planification

1. Rationalisation des opérations financières

Une préoccupation croissante pour de nombreuses institutions est de simplifier les processus et de réduire les coûts. En fait, ÉDUCAUSE souligne la nécessité pour les établissements de prendre des mesures significatives pour réinventer le fonctionnement des universités et réduire considérablement les coûts, ce qui constitue un domaine d'intervention prioritaire. Alors, comment les institutions peuvent-elles apporter des améliorations substantielles ?

L’IA est un moyen efficace de simplifier et de standardiser les processus, les données et les technologies.

Fini l’époque de la saisie manuelle des données, des processus de consolidation fastidieux et de l’analyse fastidieuse des feuilles de calcul. Au lieu de cela, la capacité de l’IA à automatiser les tâches financières courantes et à traiter de grandes quantités de données permet d’identifier des modèles et des points de données anormaux. Cette capacité facilite la gestion des exceptions pour les processus financiers, tels que la planification, la maintenance qualité des données et des rapports.

En conséquence, les équipes financières peuvent rationaliser les opérations et se concentrer sur les exceptions, plutôt que de passer au crible des ensembles de données entiers. En fin de compte, cette approche permet de gagner un temps précieux et d’améliorer l’efficacité des processus financiers.

2. Renforcer les informations basées sur les données

Une autre priorité majeure des dirigeants de l’enseignement supérieur consiste à améliorer les informations et les analyses basées sur les données dans l’ensemble de l’établissement. Selon un Enquête Chronique de l'Enseignement Supérieur, 97% des administrateurs de collège croient que l'enseignement supérieur doit mieux utiliser les données et les analyses pour prendre des décisions stratégiques.  

Les collèges et les universités génèrent de grandes quantités d’informations – notamment des données sur les finances, les ressources humaines et les étudiants – mais ont du mal à les exploiter. En aidant les institutions à exploiter ces informations, l’IA donne du pouvoir aux équipes financières (voir Figure 1). Une plateforme d’IA peut rassembler des données et aider les équipes à obtenir de nouvelles informations sur les perspectives financières et étudiantes.

Les algorithmes d'IA peuvent analyser les données d'une institution en temps réel, découvrant des informations et des tendances précieuses qui éclairent la prise de décision stratégique. Grâce à des analyses prédictives qui prévoient les futurs scénarios financiers, les équipes financières peuvent planifier et allouer efficacement les ressources de manière proactive pour optimiser les résultats des étudiants.  

Exploiter la puissance des informations basées sur les données permet ainsi aux équipes financières de prendre des décisions éclairées qui optimisent les performances financières et soutiennent les objectifs institutionnels.

3. Améliorer la budgétisation et la planification

L’IA peut également apporter des améliorations significatives aux processus fastidieux de planification dans les universités et les collèges. Traditionnellement, les méthodes de planification financière s'appuient souvent sur des données et des hypothèses historiques, ce qui entraîne des inexactitudes et des capacités prédictives limitées.

L’IA permet plutôt aux équipes financières d’aller au-delà des rapports historiques et d’adopter l’apprentissage automatique (ML). Par tirer parti des algorithmes de ML, Finance peut analyser des données financières historiques ainsi que des facteurs externes, tels que les tendances du marché, le comportement des étudiants et les indicateurs économiques.

Ces algorithmes peuvent identifier des modèles cachés, découvrir des relations non linéaires et générer des prévisions plus précises. Essentiellement, ces tendances aident ensuite les institutions à prendre des décisions financières éclairées (voir Figure 2).

Par exemple, l’IA peut analyser la demande du marché, les taux de rétention, les préférences des étudiants et les performances académiques pour modéliser les frais de scolarité recommandés et les ajustements de tarification. Ces capacités maximisent les revenus tout en maintenant l’abordabilité et la compétitivité. En conséquence, les finances peuvent mieux répondre aux besoins des étudiants, optimiser l’allocation des ressources et atténuer les risques financiers.

Comment les responsables financiers de l’enseignement supérieur devraient-ils envisager d’intégrer l’IA ?

Avec des changements opérationnels à l’horizon, les dirigeants de l’enseignement supérieur doivent planifier stratégiquement leurs prochaines étapes en matière d’intégration de l’IA. La mise en œuvre réussie de l’IA pour le financement de l’enseignement supérieur nécessite une planification minutieuse et des investissements dans les infrastructures et la formation. Mais quand la Finance emploie le droit stratégie d'IA pratique et son engagement en faveur de l’innovation, l’IA a le potentiel de révolutionner les opérations financières dans l’enseignement supérieur.

En fin de compte, la bonne stratégie ouvre la voie à des processus de gestion financière plus durables, efficaces et centrés sur l’étudiant.

Conclusion

L’IA représente un changement passionnant pour les équipes financières de l’enseignement supérieur, offrant des opportunités sans précédent pour rationaliser les opérations, débloquer des informations et améliorer la prise de décision stratégique. En adoptant les technologies de l’IA, les équipes financières peuvent naviguer dans les complexités de la gestion financière avec agilité, résilience et innovation.

En savoir plus

Découvrez comment l'IA financière de OneStream permet aux équipes financières de l'enseignement supérieur d'améliorer la planification, d'obtenir de nouvelles informations et de rationaliser les processus financiers.

L’intelligence artificielle (IA) est l’une des technologies les plus révolutionnaires de notre époque et constituera clairement une priorité future pour les agences gouvernementales. En fait, la loi sur l’IA dans le gouvernement a été créée pour promouvoir l’utilisation responsable de la technologie de l’IA. La loi aura un impact significatif sur les opérations de l'agence en raison de nouvelles exigences en matière de main-d'œuvre, d'informations et d'infrastructures. Grâce à cette loi, les responsables financiers peuvent améliorer leurs opérations de back-office et créer des résultats à grande valeur ajoutée.

Qu’est-ce que la loi 2020 sur l’IA dans le gouvernement ?

La L'IA dans la loi gouvernementale a été créé pour aider les agences fédérales à garantir qu'elles de manière responsable approcher la technologie de l’IA. La loi poursuit trois objectifs principaux :

• Aide à l’adoption des technologies d’IA
• Faire progresser les capacités et l’utilisation de l’IA
• Améliorer la productivité et l’efficacité au profit des citoyens

De plus, le Le Bureau de la gestion et du budget a proposé une politique (actuellement en cours d'examen des commentaires publics) pour créer de nouvelles exigences et orientations pour l'agence en matière de gouvernance, d'innovation et de gestion des risques de l'IA. L’IA sera un projet futur important que les dirigeants des agences devront intégrer dans les futurs plans opérationnels et qui aura un impact sur les ressources, les informations et les infrastructures. Les dirigeants peuvent ainsi s’attendre à opérer des changements opérationnels.

Que signifie la loi sur l’IA dans le gouvernement pour les agences aujourd’hui ?

Avec des changements opérationnels à l’horizon, les dirigeants d’agence doivent planifier stratégiquement leurs prochaines étapes en matière d’intégration de l’IA. La loi et la politique proposée décrivent les nouveaux rôles, responsabilités, rapports et exigences clés que les agences devront prendre en compte lors de l’adoption de processus commerciaux d’IA. Les agences devraient envisager de prendre les mesures suivantes lorsqu’elles abordent l’IA :

• Nommer les bons talents (c'est-à-dire le directeur de l'IA) pour diriger et soutenir l'innovation responsable en IA.
• Identifier stratégies pratiques d'IA cela augmentera l’efficacité et améliorera les opérations.
• Planifier les nouvelles ressources, données, infrastructures et changements budgétaires nécessaires à l'exécution.
• Évaluer et éliminer les obstacles qui entravent potentiellement l'adoption de solutions d'IA (c'est-à-dire l'infrastructure informatique, les données, la sécurité, etc.).
• Évaluer les risques qui doivent être gérés, surtout s'ils pourraient avoir un impact sur les droits et la sécurité du public.

Quelles sont les opportunités pratiques d’IA pour les équipes financières ?

Les équipes financières peuvent tirer parti de la technologie de l’IA de diverses manières utiles et judicieuses pour obtenir de meilleurs résultats.

Une solution consiste à intégrer l’IA et l’apprentissage automatique (ML) dans les opérations de back-office, ce qui constitue une tendance croissante pour les équipes financières. Pourquoi? Eh bien, le ML peut aider les équipes financières à établir des prévisions plus précises et plus fiables, à automatiser les tâches répétitives et à identifier des modèles et des tendances qui autrement pourraient passer inaperçues dans l'analyse traditionnelle. Comment?

Le ML facilite les prévisions pour les équipes financières de trois manières : 

1. Améliorer la budgétisation et la planification

Les méthodes traditionnelles de planification financière reposent souvent sur des données et des hypothèses historiques, ce qui entraîne des inexactitudes et des capacités prédictives limitées.  ML a transformé ce processus en incorporant plusieurs variables et relations de données complexes, permettant à la Finance de faire des prédictions et des projections plus précises (voir Figure 1).

En tirant parti des algorithmes de ML, Finance peut analyser les données financières historiques ainsi que des facteurs externes tels que les tendances du marché, le comportement des clients et les indicateurs économiques. Ces algorithmes peuvent identifier des modèles cachés, découvrir des relations non linéaires et générer des prévisions plus précises. En conséquence, la fonction Finance peut prendre des décisions fondées sur les données, optimiser l’allocation des ressources et atténuer les risques financiers. Le plus gros avantage ? Être capable de mieux planifier différents services, tels que les taxes, les frais et les volumes d'expédition.

2. Utilisation de la modélisation de scénarios et de l’analyse de sensibilité

La modélisation de scénarios et les simulations stratégiques sont devenues des outils essentielsdes s qui aident les agences à comprendre les résultats potentiels de différents scénarios et décisions. Grâce à de telles évaluations, les équipes financières peuvent faire des choix stratégiques et élaborer des plans d'urgence pour atténuer les risques et mieux servir la mission de l'agence.

En intégrant les prévisions de l'IA et du ML dans planification d'un scénario, les agences peuvent créer des scénarios plus réalistes et plus utiles et identifier le meilleur plan d’action (voir Figure 2).

3. Amélioration de l'efficacité opérationnelle

Le ML améliore l'efficacité opérationnelle en automatisant les tâches répétitives, en minimisant les erreurs et en identifiant les domaines à améliorer. Plus précisément, la fonction Finance peut exploiter les algorithmes de ML pour rationaliser les processus financiers tels que formulation du budget, reporting des écarts et rapport financier.

Par exemple, les algorithmes de ML peuvent supprimer le besoin de processus manuels fastidieux et permettre au service financier d'analyser facilement de grands volumes de données financières pour identifier les anomalies et signaler les risques potentiels en temps réel. En automatisant ces processus, la fonction Finance peut gagner du temps, améliorer la précision et se concentrer sur les activités à valeur ajoutée.

Conclusion

Les équipes financières doivent aujourd’hui réaliser des gains significatifs et améliorer les opérations de back-office. Avec la loi sur l’IA dans le gouvernement et la récente commande exécutive du président Biden sur l’utilisation responsable de l’IA, il est urgent que les agences tirent parti de l’IA pour être compétitives en ces temps dynamiques. Désormais, les dirigeants des agences disposent d'un cadre pour mettre en œuvre la technologie de l'IA et améliorer l'efficacité des missions grâce à une technologie d'IA pratique.

En savoir plus

Découvrez comment l'IA financière de OneStream permet aux agences de planifier en toute confiance et de mieux remplir leurs missions. https://www.onestream.com/.

La fonction Finance constitue l’épine dorsale de la prise de décision stratégique et de la réussite organisationnelle. Mais avec plus d’informations générées que jamais auparavant, les équipes financières doivent trouver des moyens de révéler les informations cachées dans ce déluge de données.  Comment s’y prendre?  L’intelligence artificielle (IA) est devenue une force de transformation, offrant aux professionnels de la finance un outil puissant pour rationaliser les processus, identifier les modèles et débloquer des informations précieuses. Ce blog explore les bases de l'IA en finance, ouvrant la voie à une plongée plus approfondie dans La solution innovante Sensible ML de OneStream.

Comprendre les bases de l'IA en finance

L'efficacité grâce à l'automatisation

L’IA en finance ne vise pas à remplacer l’intelligence humaine mais à l’améliorer. L'automatisation des tâches répétitives et chronophages permet aux professionnels de la Finance de se concentrer sur des activités plus stratégiques. Par exemple, les outils basés sur l'IA peuvent automatiser la planification, la saisie des données et rapports financiers courants – libérer un temps précieux pour l’analyse et la prise de décision.

Apprentissage automatique pour l'analyse prédictive

L’IA permet aux équipes financières d’aller au-delà des rapports historiques et d’adopter l’analyse prédictive basée sur le ML. En analysant les modèles de données historiques, les algorithmes d’IA peuvent prévoir plus précisément les tendances futures. Ces tendances aident ensuite les organisations à prendre des décisions financières éclairées. Par exemple, l’IA peut analyser le comportement des clients, l’historique des achats et les tendances du marché pour prédire le prix idéal pour chaque produit ou service. Cette approche personnalisée maximise à la fois les revenus et la satisfaction des clients, ouvrant la voie à une croissance durable.

Gestion des exceptions et détection des anomalies pour des processus rationalisés

La capacité de l’IA à traiter de grandes quantités de données permet d’identifier des modèles et des points de données anormaux. Cette capacité facilite la gestion des exceptions pour les processus financiers tels que la planification, qualité des données et le reporting. Ainsi, les professionnels de la finance peuvent rationaliser les opérations et se concentrer sur les exceptions, plutôt que de passer au crible des ensembles de données entiers. En fin de compte, cette approche permet de gagner un temps précieux et d’améliorer l’efficacité des processus financiers.

Alors que le Bureau des Finances continue d’adopter l’IA, il est devenu de plus en plus important d’adopter une approche pratique et sensée du ML – une approche qui équilibre l’automatisation avec la transparence et la perspicacité humaine. Après tout, une planification efficace est essentielle pour que les entreprises restent compétitives et s’adaptent aux conditions changeantes du marché.

Chez OneStream, nous appelons cela Sensible ML.

Présentation de Sensible ML

Sensible ML de OneStream (voir Figure 1) constitue un changement de paradigme dans l'exploitation de l'IA pour les professionnels de la finance. En unifiant de manière transparente l'IA au sein d'une plateforme financière d'entreprise, la solution de Sensible ML spécialement conçue pour le FP&A crée des prévisions et des informations qui étaient auparavant impossibles à réaliser.

Figure 1 : Flux de processus de ML raisonnable

IA spécialement conçue pour le FP&A dans une plateforme unifiée

En intégrant l’IA, les équipes financières peuvent exploiter de manière transparente les capacités de l’IA sans avoir besoin d’outils, de systèmes ou d’équipes distincts. L’époque où les data scientists créaient des prévisions sans en comprendre la valeur commerciale et où l’équipe financière recevait les résultats sans comprendre d’où proviennent les chiffres n’est plus du tout révolue.

Au lieu de cela, grâce à l'IA spécialement conçue pour la finance, les équipes FP&A créent elles-mêmes des prévisions basées sur le ML et pour l'ensemble du processus – de l'ingestion et de la qualité des données à la création de modèles, jusqu'à l'utilisation et la consommation. Les professionnels de la finance peuvent désormais expliquer leurs prévisions précises en toute confiance et le faire à grande échelle sur des centaines, voire des milliers de prévisions. 

Sensible ML intègre également des facteurs externes tels que des facteurs météorologiques ou macroéconomiques pour créer des prévisions très précises et utilise un concept unique et révolutionnaire, le Arène modèle.  

Model Arena offre une précision sur mesure en sélectionnant automatiquement le modèle le plus performant pour chaque élément de campagne prévu. Comparez cette approche à l'approche universelle qui applique un modèle unique à tous les éléments de campagne prévus, sans tenir compte des caractéristiques de chaque combinaison produit-emplacement. En comparaison, l’approche Model Arena produit un niveau de précision beaucoup plus élevé en tenant compte des nuances des différents produits prévus par emplacement.

Par exemple, Polaris, un leader mondial des sports motorisés dont les produits présentent des caractéristiques très différentes, utilise Sensible ML pour établir des prévisions pour des produits et des emplacements spécifiques avec des modèles distincts dans l'ensemble de l'entreprise. Seul un modèle ML unique adapté à leurs motoneiges ou véhicules tout-terrain peut créer une prévision de ventes précise, en optimisant les processus en aval tels que l'allocation des ressources ou la maximisation de la marge de contribution.

Model Arena de Sensible ML sélectionne automatiquement le modèle ML le plus précis pour chaque combinaison produit-emplacement au sein de différentes unités commerciales. En fin de compte, Sensible ML offre aux professionnels de la finance des informations plus approfondies sur les futurs scénarios financiers, permettant une meilleure prise de décision et une meilleure planification stratégique.

Conclusion

Alors que la fonction Finance continue d’évoluer, comprendre les bases de l’IA est crucial pour rester compétitif et favoriser la réussite de l’organisation. Sensible ML de OneStream offre aux professionnels de la finance des capacités d'IA spécialement conçues, ce qui en fait un outil précieux dans la quête d'efficacité, de précision et de prise de décision stratégique. En adoptant l'IA, les services financiers peuvent se positionner à la pointe de l'innovation et contribuer à la croissance et au succès global de leur organisation..

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Pour en savoir plus sur la façon dont les équipes FP&A peuvent apprendre les bases de l'IA en finance, restez à l'écoute des articles supplémentaires de notre série de blogs Sensible ML ou téléchargez notre livre blanc. ici.

Dans le paysage dynamique de l’apprentissage automatique (ML), la précision est primordiale. Cependant, la sélection du bon modèle de prévision peut s’avérer difficile et prendre beaucoup de temps, ressemblant souvent à un labyrinthe d’algorithmes complexes et de mesures de performances complexes. Alors que les équipes FP&A s'efforcent d'obtenir des modèles de données plus précis pour permettre une prise de décision éclairée et optimiser les stratégies, ML sensé introduit un concept révolutionnaire : la Model Arena.  Comment s’y prendre?  Tout comme dans une compétition sportive, les modèles s'affrontent, rivalisant pour être le prédicteur le plus précis pour des combinaisons produit-emplacement spécifiques. Dans ce troisième article de notre série AI for FP&A, approfondissons cette analogie pour découvrir le fonctionnement interne de Model Arena de Sensible ML.

Vous avez manqué les deux premiers articles de la série ? Rattrapez maintenant le message n°1 (L'IA pour FP&A commence par la qualité des données) et le message n°2 (Les ingrédients secrets de l'apprentissage automatique pour le FP&A : fonctionnalités).

L'analogie : les modèles de prévision en tant qu'équipes sportives

Sensible ML orchestre des compétitions de modèles qui reflètent l'intensité d'une discipline sportive. L'objectif? Pour identifier les modèles les plus précis adaptés à chaque combinaison produit-emplacement pour laquelle Sensible ML crée une prévision. Cette adaptation ouvre la voie à une approche révolutionnaire de l’optimisation du ML.

Tout comme une catégorie sportive, Sensible ML divise les modèles en un format de compétition structuré. Chaque modèle est un concurrent qui entre dans l’arène dans le but de surpasser les autres modèles. Les critères de réussite ? Produire la prédiction la plus précise pour chaque élément de campagne de combinaison cible ou produit-emplacement.

Pourquoi la Model Arena est-elle unique ?

Alors que certains concurrents du Corporate Performance Management (CPM) optent pour la simplicité d'appliquer un modèle unique à toutes les cibles, Sensible ML sélectionne des modèles individuels pour chaque cible, garantissant une précision sur mesure qui va au-delà d'une approche universelle. 

C'est le véritable pouvoir de l'IA pour le FP&A.  Faire réellement tout le travail acharné afin que les équipes FP&A n'aient pas à le faire.

Polaris, un leader mondial des sports motorisés dont les produits présentent des caractéristiques très différentes, utilise Sensible ML pour établir des prévisions pour des produits et des emplacements spécifiques avec des modèles distincts dans l'ensemble de l'entreprise.

Comparez cela avec une approche universelle, dans laquelle le recours à un seul modèle de prévision ne parviendrait pas à tenir compte des différences significatives entre les catégories de produits de navigation de plaisance et de motoneige, par exemple. Vous trouverez ci-dessous quelques-unes des différences prises en compte par les différents modèles pour Polaris :

• Saisonnalité:  Les ventes de bateaux sont très saisonnières, culminant pendant les mois d'été et diminuant en hiver. Les ventes de motoneiges, en revanche, ont des tendances saisonnières différentes de celles des bateaux.
• Facteurs de demande :  Les facteurs qui influencent les ventes de bateaux – comme les dépenses des consommateurs, les prix du carburant et les conditions météorologiques – diffèrent considérablement de ceux qui affectent les ventes de motoneiges.
• Cycles de vie des produits :  Les étapes du cycle de vie des bateaux et des motoneiges sont différentes. Les bateaux ont généralement un cycle de vie plus long et sont moins sensibles aux progrès technologiques rapides. Pendant ce temps, les motoneiges subissent des changements de conception plus fréquents et sont influencées par les tendances de l’industrie des sports d’hiver.

Un seul modèle ML ne parviendrait tout simplement pas à capturer les facteurs nuancés ci-dessus dans les catégories de produits Polaris, ce qui entraînerait des prévisions inexactes, des opportunités manquées et une mauvaise prise de décision. Et si tel est le cas, c’est une opportunité manquée pour l’IA et le ML. 

Avec Sensible ML de OneStream, Model Arena est directement intégré à la solution. Cela signifie, avec un d'un simple clic sur un bouton, les planificateurs commerciaux peuvent automatiquement obtenir le modèle le plus précis sélectionné pour chaque élément de campagne prévu.  L'IA pour le FP&A à grande échelle ! 

Accélérez les temps de train miniature et l'expérimentation dans l'arène modèle de Sensible ML

La surveillance des modèles constitue également un défi pour les outils de ML traditionnels, car les performances des modèles commencent à se dégrader une fois mis en production. Les efforts manuels ne font également qu’entraver davantage les performances du modèle. Pour ces seules raisons, des solutions de ML efficaces et évolutives doivent comparer automatiquement les modèles et contenir les fonctionnalités suivantes pour accélérer la création de valeur pour les analystes financiers et commerciaux :

• Accéléré modéliser le temps de formation et l’expérimentation pour efficacement produire prévisions et reprévisions
• Agilité utiliser Sensible ML pour répondre à différents cas d'utilisation métier
• Cyber ​​reconnaissance surveillance du score de santé et des performances du modèle au fil du temps et recyclage automatique

En d’autres termes, les utilisateurs peuvent surveiller en permanence les scores de santé et les performances du modèle au fil du temps et se recycler automatiquement dans Model Arena de Sensible ML. Toutes les variantes de modèles dans l'arène s'affrontent dans une structure sportive pour identifier les modèles les plus performants et déterminer lesquels déployer. Ci-dessous, la figure 1 représente Model Arena de Sensible ML sélectionnant le modèle le plus précis pour prédire les ventes d'éléments de menu pour une organisation fictive.

Figure 1 : Cible d'appel Sensible ML Model Arena

Dans la figure 1, le modèle A (ChatBoost) a remporté la catégorie sportive. Pourquoi? Le modèle a reçu le score d’erreur le plus bas par rapport aux autres modèles. Par conséquent, le modèle A a été utilisé pour créer le numéro de prévision pour le produit d’appel sur le site de Rochester. Cependant, lorsqu'une combinaison différente de cible ou d'emplacement de produit est sélectionnée, un modèle ML différent l'emporte (voir Figure 2).

Figure 2 : Cible de pintes d'arène modèle Sensible ML

Comme le montre la figure 2, lorsque le produit Pints ​​pour l'emplacement de Rochester est sélectionné, le modèle B (XGBoost) a battu les autres pour remporter la tranche sportive. Le modèle B était le modèle le plus précis et a donc été utilisé pour créer le nombre prévu de pintes à Rochester.

Conclusion

En résumé, Model Arena de Sensible ML de OneStream automatise une approche ciblée et personnalisée pour les équipes FP&A qui dépasse les limites d'une approche généralisée et universelle. En fin de compte, cela aide FP&A à créer de la valeur à partir de l’IA, à libérer le véritable potentiel de leurs données et à créer un avantage concurrentiel grâce à une précision de prévision inégalée et à des informations personnalisées.

L’avenir de l’IA précise et personnalisée pour le FP&A est là – faites-en partie avec Sensible ML.

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Le besoin d'outils logiciels permettant aux responsables financiers et aux dirigeants d'entreprise de naviguer dans le paysage économique difficile d'aujourd'hui et dans le vaste éventail de risques au niveau de l'entreprise avec des informations prédictives et de l'agilité ne pourrait pas être plus grand. Cela stimule la demande d'applications logicielles de planification financière modernes basées sur le cloud, capables de remplacer les feuilles de calcul et les applications de planification existantes et permettant une prise de décision plus sûre.  

Il est donc opportun que le Gartner 2023® Quadrant magique™ pour le logiciel de planification financière¹ a été récemment publié, dans lequel OneStream a été reconnu comme leader pour la deuxième année consécutive. Poursuivez votre lecture pour découvrir les points saillants du rapport et pourquoi OneStream a été nommé leader.

Évaluation du paysage des fournisseurs de logiciels de planification

Dans le MQ 2023 pour les logiciels de planification financière, Gartner L'équipe d'analystes a évalué 16 fournisseurs de logiciels en fonction de leur capacité d'exécution et de l'exhaustivité de leur vision, y compris la compréhension du marché, la stratégie d'offre, l'innovation et la stratégie géographique. Sur la base de leur évaluation, OneStream a été reconnu comme Leader pour le 2^nd année dans un ligne dans ce rapport. Cela fait suite à la récente reconnaissance de OneStream comme leader dans le domaine Gartner Magic Quadrant pour les solutions de clôture financière et de consolidation².

Pourquoi OneStream a-t-il été reconnu comme leader dans le rapport ? Je suggère de lire l'intégralité du rapport pour avoir une histoire complète, mais quelques points forts mis en évidence dans le rapport sont :

• Volumes de données: OneStream a été cité comme ayant l'un des temps de transfert de données et des niveaux de concurrence d'utilisateurs les plus rapides parmi les fournisseurs.
• Innovation : OneStream Solution ML judicieuse a été qualifiée d’innovation clé, tout comme notre solide feuille de route et nos plans visant à tirer parti de l’IA générative au sein de notre plateforme.
• Échange de solutions: Le OneStream Solution Exchange a été souligné en fournissant aux clients un accès à plus de 75 solutions complémentaires de productivité et d'affaires développées par OneStream, ses partenaires et ses clients pour répondre rapidement aux nouvelles exigences.

Nous croyons que cette reconnaissance souligne notre dynamique continue sur le marché, l'innovation que nous encourageons avec notre stratégie IA/ML et la valeur qu'offre la plateforme unifiée de OneStream. aux clients, permettant des processus agiles de planification financière et opérationnelle et de reporting. 

Les organisations qui ont adopté OneStream pour FP&A sont rationalisant leurs processus de budgétisation, de planification et de prévision de 58 % en moyenne, alignant la planification financière et opérationnelle dans toute l'entreprise, et utilisent nos services d'analyse intégrés pour créer des rapports et des analyses quotidiens et hebdomadaires. signaux financiers et opérationnels et les tendances en intégrant de grands volumes de données transactionnelles. Un nombre croissant de clients tirent parti de notre ML sensé solution pour fournir des prévisions de demande et de revenus plus rapides et plus précises afin de soutenir une prise de décision plus sûre. Voici quelques exemples:

Polaris – en tirant parti de Sensible ML, Polaris réduit les temps de cycle de prévision et améliore la précision de ses prévisions de demande. L’équipe financière dispose également de davantage d’informations sur les principaux facteurs de prévision, ce qui contribue à prendre des décisions plus éclairées.

Autoliv – en tirant parti des capacités de Sensible ML pour produire des prévisions détaillées et granulaires au niveau quotidien, Autoliv a pu créer des prévisions adaptées à la granularité de sa planification de la demande. De plus, Sensible ML peut produire des prévisions plus précises et plus fréquentes, à grande échelle et pour une fraction du temps et du coût.

La planification basée sur l'IA se généralise

Dans le rapport, Gartner a mis en évidence plusieurs tendances clés du marché qui entraînent une croissance rapide dans le Logiciel FP&A marché. Cela inclut les éléments suivants :

• La le marché continue d'investir dans Solutions financières basées sur l'IA, avec de nouvelles fonctionnalités qui améliorent considérablement l’adoption et l’efficacité opérationnelle.
• Une plus grande transparence dans les résultats prédictifs de l'IA/ML accélère son adoption.
• Renforcée Planification d'entreprise intégrée (PIB) à mesure que les fournisseurs améliorent leur capacité à étendre les processus de planification financière à l'ensemble de l'entreprise pour les aligner sur la planification opérationnelle.
• La évolution du traitement du langage naturel (NLP) peut aider les responsables FP&A à prendre des décisions plus éclairées en traitant et en résumant automatiquement les informations textuelles ainsi qu'en fournissant un contexte aux données numériques affichées dans les tableaux de bord.
• Une collaboration interfonctionnelle renforcée est de plus en plus une priorité clé pour les organisations et est importante pour conduire des efforts de prévision et de planification plus significatifs.

Et comme mentionné dans des rapports précédents, le la transition d'un logiciel de planification financière sur site vers un logiciel de planification financière basé sur le cloud reflète une tendance plus large vers les offres SaaS, facilitant une mise en œuvre plus rapide, une facilité d'utilisation améliorée et une dépendance réduite à l'égard du personnel informatique pour la gestion. De plus, ces solutions offrent adaptabilité et collaboration pour des boucles de rétroaction plus étroites sur les performances opérationnelles et financières, étendant ainsi leur adoption à l’ensemble de l’entreprise.

En savoir plus

Pour en savoir plus sur les principales tendances du marché et sur la manière dont OneStream se compare aux autres fournisseurs du marché des logiciels de planification financière, téléchargez le Rapport Gartner MQ et contacter OneStream si votre organisation est prête à réduire sa dépendance aux feuilles de calcul et aux applications existantes et à maximiser son impact commercial !  

Sources:

¹Gartner Magic Quadrant pour les logiciels de planification financière, Regina Crowder, Matthew Mowrey, Vaughan Archer 5 décembre 2023

²Gartner Magic Quadrant pour les solutions de clôture financière et de consolidation, Nisha Bhandare, Permjeet Gale, Jeffrin Francis, Renata Viana, 27 novembre 2023

GARTNER est une marque déposée et une marque de service de Gartner et Magic Quadrant est une marque déposée de Gartner, Inc. et/ou de ses sociétés affiliées aux États-Unis et dans le monde et sont utilisées ici avec autorisation. Tous les droits sont réservés.

Gartner ne cautionne aucun fournisseur, produit ou service décrit dans ses publications de recherche et ne conseille pas aux utilisateurs de technologies de ne sélectionner que les fournisseurs ayant obtenu les meilleures notes ou une autre désignation. Les publications de recherche Gartner représentent les opinions de l’organisation de recherche Gartner et ne doivent pas être interprétées comme des déclarations de fait. Gartner décline toute garantie, expresse ou implicite, concernant cette recherche, y compris toute garantie de qualité marchande ou d'adéquation à un usage particulier.

Introduction

Vous êtes-vous déjà demandé ce qui rend un gâteau délicieux ? À la base, ce délice vient de la combinaison d’ingrédients et du processus de cuisson. Pensez maintenant au monde de l'apprentissage automatique (ML) où les « ingrédients » sont qualifiés de « fonctionnalités ». Pour mieux comprendre cette notion, plongeons dans notre cuisine (ou le monde du ML) avec une analogie simple que les équipes FP&A (Financial Planning & Analysis) doivent prendre en compte.

Imaginez que vous préparez un gâteau. La recette (ou le modèle en ML) que vous suivez nécessite certains ingrédients : de la farine, du sucre, des œufs et peut-être du cacao pour une touche chocolatée. Chacun de ces ingrédients, avec son goût et sa texture uniques, joue un rôle dans la détermination du goût final, de l'apparence et de la consistance du gâteau.

Le gâteau:  Le résultat ou la prédiction.

La recette:  Le modèle d’apprentissage automatique.

Les ingrédients:  Les caractéristiques.

L'absence de sucre pourrait donner un gâteau fade. De la même manière, des fonctionnalités ML manquantes ou mal choisies peuvent affaiblir un FP&A) la précision prédictive du modèle. Les bonnes fonctionnalités garantissent que cela n'arrivera pas, et dans ce deuxième article de notre série AI for FP&A, nous couvrons les fonctionnalités clés du ML qui peuvent être votre ingrédient secret pour réaliser une planification et une analyse efficaces.

Ingrédients clés : Caractéristiques

Les fonctionnalités sont les éléments constitutifs du ML. Ces propriétés ou caractéristiques individuelles sont extraites des données et utilisées comme entrée dans ML. Dans le contexte de prévision de séries chronologiques, le terme « caractéristique » fait généralement référence à des attributs dérivés de données de séries chronologiques qui peuvent être utilisés pour faire des prédictions futures. Des fonctionnalités bien choisies peuvent aider les modèles d’apprentissage automatique à effectuer les tâches suivantes :

• Informations de capture: Les bonnes informations peuvent aider à identifier les modèles, les tendances, la saisonnalité et la cyclicité des données.
• Intégrer des connaissances externes: Les prévisions de séries chronologiques bénéficient souvent d'informations externes (par exemple, événements, vacances ou autres facteurs externes), que les fonctionnalités peuvent ensuite intégrer pour améliorer la précision des prévisions.
• Améliorer l'interprétabilité : Certaines fonctionnalités peuvent aider à rendre la décision du modèle plus interprétable (par exemple, une fonctionnalité qui capture le jour de la semaine peut facilement expliquer la saisonnalité hebdomadaire des données de ventes)
• Améliorer la précision du modèle: Une fonctionnalité bien choisie peut réduire la complexité du problème pour le modèle, l'aidant à mieux généraliser et à améliorer la précision (par exemple, l'utilisation de valeurs décalées ou de moyennes mobiles peut aider à capturer les dépendances temporelles dans les données de séries chronologiques)

Les données de séries chronologiques sont souvent complexes et bruyantes, et les modèles d'apprentissage automatique peuvent parfois avoir du mal à tirer des enseignements de ces données sans les fonctionnalités appropriées.

Sensible ML : faire passer la pâtisserie au niveau supérieur avec des rappels faciles à suivre

Soyons honnêtes : cuisiner n’est pas toujours facile. Parfois, nous pouvons oublier un ingrédient, mal calculer les proportions ou tout simplement ne pas savoir quels ingrédients fonctionneront le mieux pour un type de gâteau particulier. De même, en ML, sélectionner et générer les bonnes fonctionnalités est souvent un processus fastidieux et long.

Mais ce n’est pas obligatoire. Gardez les rappels suivants à l'esprit pour faire passer votre cuisson (c'est-à-dire la modélisation ML) au niveau supérieur.

Rappel n°1 : Automatisez avec les capacités révolutionnaires d'IA automatique de Sensible ML.

ML sensé comprend les défis associés aux fonctionnalités du processus ML et propose un ML automatique pour simplifier le processus.

Sensible ML est une solution d'apprentissage automatique qui automatise de nombreuses tâches impliquées dans la création et le déploiement de modèles ML. L'une des fonctionnalités clés de Sensible ML est ses capacités automatisées de génération et de sélection de fonctionnalités.

En fait, Sensible ML peut générer automatiquement des milliers de fonctionnalités à partir de vos données, même si vos données sont complexes ou non structurées. Par exemple, supposons que les mises en chantier ou l'activité des permis de construire aux États-Unis soient une « caractéristique » permettant de prévoir les ventes à domicile d'un fabricant. Sensible ML calculera automatiquement si une avance ou un retard d'un mois, de deux mois ou plus contribue à améliorer la précision des prévisions (ventes à domicile).  

Après avoir généré des fonctionnalités à partir de vos données, Sensible ML peut sélectionner automatiquement les fonctionnalités les plus importantes pour votre modèle d'apprentissage automatique. Le bénéfice? La précision et l’efficacité de votre modèle sont améliorées.

Rappel n°2 : Accélérez les insights avec la bibliothèque de fonctionnalités Sensible ML Low-Code/No-Code (LC/NC)

Sans la bibliothèque de fonctionnalités LC/NC de Sensible ML, les équipes financières et les data scientists seraient obligés d'identifier eux-mêmes les sources de données externes, de gérer chaque intégration et de passer du temps à nettoyer les données. Et tout cela devrait être fait avant de faire tout le travail nécessaire pour évaluer si les données externes fournies sont utiles aux prévisions.

Alternativement, Sensible ML accélère le délai de rentabilisation, réduit les frais techniques et augmente la productivité avec peu ou pas de compétences en programmation requises. Cette fonctionnalité/caractéristique a évité à nos clients d'avoir besoin de 2 semaines de temps dédié à un data scientist.

Grâce aux fonctionnalités LC/NC intégrées de Sensible ML, les équipes financières et les analystes peuvent rapidement créer des modèles ML de séries chronologiques prêts à être utilisés dans toute l'organisation. – et faites-le d’une manière que tout le monde peut comprendre et utiliser. 

La bibliothèque de fonctionnalités de Sensible ML permet ainsi aux équipes financières et opérationnelles d'enrichir les données à l'aide de sources externes prédéfinies telles que l'indice des prix à la consommation, la météo ou les prix du gaz – sans code long et complexe que seuls les data scientists comprendraient (voir Figure 1). Sensible ML fera ensuite tout le « travail acharné » pour identifier lesquelles de ces sources/variables externes sont pertinentes pour contribuer aux performances du modèle de prévision – et dans quelle mesure.

Figure 1 : Bibliothèque de fonctionnalités Sensible ML

Rappel n°3 : utilisez des tableaux de bord pour visualiser les prévisions et évaluer l'impact des fonctionnalités.

L’intégration automatique de fonctionnalités pour une prédiction plus précise est formidable. Mais s’il n’y a aucune transparence sur la manière dont le modèle ML a abouti aux chiffres, alors à quoi ça sert ? Les analystes commerciaux souhaitent prendre un chiffre prévu et expliquer comment ils sont arrivés à cette prévision, afin que l'organisation puisse développer une stratégie pour l'avenir. Par exemple, si une promotion des ventes à un moment donné de l’année a eu un impact positif important sur les ventes, cette information est précieuse pour l’entreprise.

À cette fin, Sensible ML est livré avec plusieurs tableaux de bord mettant en évidence l'influence des fonctionnalités sur l'ensemble du portefeuille ou sur des prédictions individuelles pour chaque combinaison produit-emplacement (voir Figure 2). Le tableau de bord Feature Impact ci-dessous montre que la fonctionnalité « Semaine de l'année » a une importance relative de 11.63 % par rapport au montant de la prédiction, ce qui est relativement élevé par rapport au reste des fonctionnalités.

Figure 2 : Impact des fonctionnalités Sensible ML

Pour aller encore plus loin dans la transparence, Sensible ML montre également, pour tout point de données de prévision donné, quelles caractéristiques entraînent une hausse ou une baisse de la prévision (voir Figure 3).

Figure 3 : Explications des prédictions Sensible ML (Tug of War)

La précision des prévisions est le résultat de facto de Sensible ML, même si les informations approfondies constituent l'avantage bien plus riche dont bénéficient nos clients. Les clients peuvent désormais mieux comprendre les impacts spécifiques que les facteurs externes et promotionnels ont eu sur la demande de produits. À son tour, cette connaissance approfondie permet une prise de décision plus stratégique qui entraîne des impacts significatifs sur les finances d'une organisation.

Conclusion

Essentiellement, le ML ressemble beaucoup à la pâtisserie dans la mesure où les deux sont une combinaison d’art et de science. Les bonnes caractéristiques (ou ingrédients) peuvent faire toute la différence. Et grâce aux capacités d'IA automatique de Sensible ML, le processus complexe de création d'une prévision (ou de préparation) de ML est rationalisé, garantissant que votre « gâteau » fait toujours parler d'elle !

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Pour en savoir plus sur le flux de données de bout en bout et sur la façon dont FP&A interagit avec les données, restez à l'écoute des articles supplémentaires de notre série de blogs Sensible ML for FP&A. Vous pouvez également télécharger notre livre blanc ici.

Introduction

Dans le monde effervescent de l'intelligence artificielle (IA), un dicton résume parfaitement l'essence du travail - "ordures dedans, ordures de sortie".  Pourquoi ?  Ce mantra souligne une vérité souvent sous-estimée au milieu de l'excitation des technologies et algorithmes émergents utilisés dans les équipes FP&A : la qualité des données est un facteur décisif pour le succès ou l'échec de tout projet d'apprentissage automatique (ML).

Le Big Data, souvent appelé le « nouveau pétrole », alimente les moteurs ML sophistiqués qui guident la prise de décision dans les industries et les processus. Mais tout comme un vrai moteur ne peut pas fonctionner efficacement avec un carburant de qualité inférieure, les modèles ML entraînés sur des données de mauvaise qualité produiront sans aucun doute des résultats inférieurs. En d'autres termes, pour que l'IA dans les processus FP&A réussisse, la qualité des données est essentielle. Lisez la suite pour en savoir plus dans notre premier article de notre série AI for FP&A.    

Comprendre l'importance de la qualité des données

Les data scientists dépensent 50%-80% de leur temps à collecter, nettoyer et préparer des données avant qu'elles ne puissent être utilisées pour créer des informations précieuses. Cet investissement en temps témoigne de la raison pour laquelle « ordures à l'intérieur, ordures à la sortie » n'est pas un avertissement mais une règle à respecter dans le domaine de l'IA et du ML. En particulier pour FP&A, cette règle montre pourquoi lésiner sur la qualité des données peut entraîner des prévisions inexactes, des résultats biaisés et une perte de confiance dans les systèmes révolutionnaires d'IA et de ML.

Libérer les données avec Sensible ML

À l'ère numérique actuelle, les entreprises ont un accès sans précédent à de vastes quantités de données. Les données constituent une base essentielle pour prendre des décisions commerciales importantes. Mais pour s'assurer que les données mises à la disposition des employés sont fiables, visibles, sécurisées et évolutives, les entreprises doivent investir considérablement dans des solutions de gestion des données.  Pourquoi ?  Des données de qualité inférieure peuvent déclencher des résultats catastrophiques qui pourraient coûter des millions. Si les données utilisées pour former les modèles ML sont incomplètes ou inexactes, cela peut entraîner des prédictions inexactes avec des décisions commerciales conséquentes qui entraînent une perte de revenus. Par exemple, si de mauvaises données entraînent des prévisions incorrectes sur la demande, cela pourrait conduire l'entreprise à produire trop peu ou trop de produit, ce qui entraînerait des pertes de ventes, des coûts d'inventaire excessifs ou des expéditions urgentes et des heures supplémentaires.

Contrairement à « la plupart » des méthodes de prévision analytique prédictive, qui génèrent des prévisions basées sur des résultats historiques et des statistiques, de OneStream ML sensé intègre vrai perspectives d'affaires. Ces informations incluent des facteurs tels que les événements, les prix, les données concurrentielles et la météo, qui contribuent tous à des prévisions plus précises et plus solides (voir Figure 1).

Figure 1 : Flux de processus de ML raisonnable

Gestion des données de bout en bout

Les données FP&A et opérationnelles jouent un rôle central dans le succès de tout scénario de prévision d'apprentissage automatique. Cependant, pour créer des flux de données spécialement conçus pour évoluer efficacement et offrir des expériences utilisateur exceptionnelles, des solutions avancées, telles que Sensible ML, sont nécessaires. Sensible ML peut accélérer et automatiser les décisions cruciales tout au long du cycle de vie des données, de la source de données à la consommation (voir Figure 2). 

Les capacités avancées de flux de données encouragent ce qui suit :

• La confiance dans l' gouvernance des données en garantissant la confidentialité des données, le respect des normes organisationnelles et une traçabilité transparente de la lignée des données.
• Enrichi données internes avec des sources externes en ajoutant des variables externes qui alimentent les améliorations (par exemple, les détaillants ajoutent des variables externes aux données existantes pour mieux profiler et reconnaître les besoins des clients en matière de recommandations, de vente incitative et de vente croisée).
• Accéléré informatique en surveillant en permanence la qualité, l'actualité et le contexte prévu des données.

Figure 2 : Pipeline de ML raisonnable

Sensible ML exploite les capacités de gestion de données intégrées de OneStream pour ingérer les données sources et l'intuition commerciale.  Comment? Les connecteurs intégrés récupèrent automatiquement des données externes telles que la météo, les taux d'intérêt et d'autres indicateurs macroéconomiques qui peuvent être utilisés dans le processus de création de modèles. Alors que Sensible ML teste ensuite automatiquement les sources de données externes sans aucune intervention de l'utilisateur, les utilisateurs décident finalement quelles données utiliser.

Utilisation de Sensible ML intégré Qualité des données

Sensible ML peut apporter des données opérationnelles détaillées à partir de n'importe quelle source, y compris les systèmes de point de vente (POS), les entrepôts de données (DW), les systèmes de planification des ressources d'entreprise (ERP) et les données de cube multidimensionnelles.

Les capacités de qualité des données de Sensible ML offrent certaines des capacités les plus robustes disponibles sur le marché FP&A. Ces fonctionnalités incluent des validations et des confirmations avant et après le chargement des données, un audit complet et une flexibilité totale dans la manipulation des données. De plus, la gestion des données de Sensible ML surveille le comportement typique de la conservation des données, puis envoie des alertes en cas d'anomalies (voir figure 3). Voici quelques exemples:

• Fraîcheur des données – Les données sont-elles arrivées au moment où elles auraient dû ?
• Volume de données – Y a-t-il trop ou trop peu de lignes ?
• Schéma de données – L'organisation des données a-t-elle changé ?

Figure 3 : Nettoyage automatique des données de Sensible ML

Dans Sensible ML, une interface intuitive propose des listes déroulantes avec les méthodes de nettoyage des données les plus performantes et les plus efficaces, permettant aux utilisateurs professionnels de toutes les compétences d'exécuter l'intégralité du pipeline de données du début à la fin.

Conclusion

Assurer la qualité des données n'est pas seulement une case à cocher dans le parcours d'apprentissage automatique. Au contraire, la qualité des données est le fondement sur lequel repose tout l'édifice. Alors que les limites de ce qui est possible avec ML sont continuellement repoussées, l'adage séculaire « Garbage in, garbage out » s'appliquera toujours. Les entreprises doivent donc s'efforcer d'accorder à la qualité des données l'attention qu'elle mérite. Après tout, l'avenir de l'apprentissage automatique ne se résume pas à des algorithmes plus complexes ou à des calculs plus rapides. La production de modèles précis, justes et fiables - ceux construits sur la base de données de haute qualité - est également essentielle pour un ML efficace.

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À l'ère numérique d'aujourd'hui, Planification et analyse financières (FP&A) sont inondées de grandes quantités de données. Ces données contiennent des informations inestimables qui, si elles sont exploitées efficacement, entraînent des améliorations significatives des performances organisationnelles. En ce sens, l'analyse basée sur l'apprentissage automatique (ML) est un outil puissant émergent qui aide les organisations à donner un sens aux données, à identifier des modèles et à prendre des décisions éclairées pour orienter les performances dans la bonne direction. Ce billet de blog explore les principaux avantages de l'analyse basée sur le ML et comment elle révolutionne la gestion des performances organisationnelles.

Plus précisément, nous explorons le potentiel de transformation de l'analyse basée sur le ML et comment les équipes FP&A peuvent exploiter sa puissance pour favoriser le succès financier de leurs organisations.

La puissance de l'analyse basée sur le ML

L'intégration d'analyses compatibles ML dans la boîte à outils FP&A n'est plus un luxe mais une nécessité dans le monde actuel axé sur les données. En tirant parti des algorithmes ML, les équipes FP&A peuvent améliorer les prévisions financières, améliorer l'efficacité opérationnelle, optimiser les stratégies de tarification et atténuer les risques financiers. La capacité à exploiter les informations basées sur les données qui en résultent permet aux directeurs financiers de prendre des décisions éclairées, de stimuler les performances financières et de générer une croissance durable.

Ces avantages soulignent à quel point l'apprentissage automatique et l'analyse avancée sont devenus des outils puissants pour les équipes FP&A, offrant des informations plus approfondies sur les données financières et permettant des analyses prédictives et prescriptives. En tirant parti des algorithmes ML, les équipes FP&A peuvent analyser de grandes quantités de données pour découvrir des modèles, détecter des anomalies et générer des prévisions précises. L'analyse basée sur le ML aide finalement les équipes FP&A des cinq manières suivantes.

1. Améliorer les prévisions et la planification financières

L'une des principales responsabilités de FP&A est d'élaborer des prévisions et des plans financiers solides. Les méthodes de prévision traditionnelles employées par FP&A reposent souvent sur des données historiques et des hypothèses, ce qui entraîne des inexactitudes et des capacités de prévision limitées. L'analyse basée sur le ML révolutionne ce processus en incorporant plusieurs variables et des relations de données complexes, permettant à FP&A de faire des prédictions et des projections précises (voir Figure 1).

En tirant parti des algorithmes ML, FP&A peut analyser les données financières historiques ainsi que des facteurs externes tels que les tendances du marché, le comportement des clients et les indicateurs économiques. Ces algorithmes peuvent identifier des modèles cachés, découvrir des relations non linéaires et générer des prévisions plus précises. Par conséquent, FP&A peut prendre des décisions basées sur les données, optimiser l'allocation des ressources et atténuer les risques financiers plus efficacement.

2. Utilisation de la modélisation de scénarios et de l'analyse de sensibilité

Les analyses activées par ML peuvent générer des modèles de scénarios et effectuer une analyse de sensibilité, permettant à FP&A d'évaluer l'impact de diverses décisions commerciales et de facteurs externes sur les performances financières. Grâce à ces évaluations, les équipes FP&A peuvent faire des choix stratégiques et élaborer des plans d'urgence pour atténuer les risques et tirer parti des opportunités.

Les progrès de l'IA et ML ont particulièrement amélioré la planification des scénarios en permettant aux Finances de faire des prévisions plus précises et plus fiables. Avec l'IA et le ML, les équipes FP&A peuvent analyser de grandes quantités de données et identifier des modèles complexes et des relations entre différents facteurs. Une telle analyse peut permettre aux organisations de développer des prévisions plus sophistiquées et plus précises qui reflètent les conditions actuelles du marché et les tendances émergentes.

En intégrant les prévisions de l'IA et du ML dans planification d'un scénario, les entreprises peuvent ainsi créer des scénarios plus réalistes et utiles, aidant les organisations à prendre des décisions plus éclairées et à garder une longueur d'avance (voir Figure 2).

3. Améliorer l'efficacité opérationnelle

L'analyse activée par ML peut améliorer considérablement l'efficacité opérationnelle en automatisant les tâches répétitives, en minimisant les erreurs et en identifiant les domaines à améliorer. Plus précisément, FP&A peut tirer parti des algorithmes ML pour rationaliser les processus financiers tels que budgétisation, analyse des écarts et rapport financier.

Par exemple, les algorithmes ML peuvent analyser de gros volumes de données financières pour identifier les anomalies, détecter les fraudes et signaler les risques potentiels en temps réel. En automatisant ces processus, FP&A peut gagner un temps précieux, améliorer la précision et se concentrer sur les activités à valeur ajoutée (par exemple, la planification et l'analyse stratégiques).

4. Optimisation de la tarification et de la gestion des revenus

La tarification et la gestion des revenus sont des aspects essentiels de la performance financière, en particulier pour les entreprises opérant sur des marchés hautement concurrentiels. Les analyses activées par ML peuvent aider FP&A à optimiser les stratégies de tarification et la génération de revenus.

En analysant la dynamique du marché, le comportement des clients, les prix des concurrents et les données historiques sur les ventes, les algorithmes ML peuvent identifier les niveaux de prix optimaux, les modèles de demande et les segments de clientèle. FP&A peut ensuite tirer parti de ces informations pour développer des modèles de tarification dynamiques, mettre en œuvre des stratégies de tarification personnalisées et maximiser les revenus, tout en garantissant la compétitivité.

5. Atténuation des risques financiers

Dans un paysage commercial incertain, FP&A doit identifier et atténuer de manière proactive les risques financiers. Les analyses activées par ML fournissent de puissants outils de gestion des risques, permettant aux équipes FP&A d'identifier les risques potentiels, de prévoir les résultats et de prendre des mesures préventives (voir Figure 3).

En analysant les données historiques et en temps réel, les algorithmes ML peuvent identifier les signaux d'alerte précoce des risques financiers, tels que les problèmes de liquidité, les défauts de crédit et la volatilité du marché. FP&A peut ensuite tirer parti de ces informations pour développer des stratégies d'atténuation des risques, établir des plans d'urgence et prendre des décisions éclairées pour protéger la santé financière de l'organisation.

Sensible ML facilite les prévisions

Sensible ML facilite les prévisions en éliminant les obstacles qui ont traditionnellement empêché les équipes des finances et des opérations et d'autres d'adopter le ML dans les processus de planification de base. Alors que le ML a un potentiel puissant pour aider à faire évoluer le travail comme jamais auparavant, les organisations sont confrontées à plusieurs défis lors de l'utilisation de l'apprentissage automatique traditionnel. La figure 4 illustre certains des plus grands défis traditionnels du ML.

Des cas d'utilisation sensés favorisent le succès

Sensible ML permet aux organisations de favoriser le succès plus rapidement et plus précisément avec les cas d'utilisation suivants (voir Figure 5) :

• Pour soutenir processus de planification stratégique, Sensible ML facilite la création du 3 ou 5 ans des prévisions (ou plus) souvent nécessaires pour fournir une vision plus claire et une feuille de route pour soutenir l'intention de l'entreprise, identifier les choix stratégiques, assurer une direction claire et stimuler la croissance compétitive.
• Pour soutenir les processus de planification opérationnelle annuelle (POA) ou de prévision, Sensible ML peut aider les secteurs d'activité à mieux traduire les objectifs financiers "descendants" en objectifs granulaires, "de bas en haut" forfaits mensuels pour toutes les catégories de produits, les canaux de vente et les clients, ce qui peut entraîner des centaines de prévisions.
• Pour soutenir la planification de la demande quotidienne ou hebdomadaire (facultatif) et la planification des ventes et des opérations (S&OP), Sensible ML peut aider les planificateurs de la demande, les analystes commerciaux et/ou les partenaires financiers à créer des prévisions granulaires, au niveau des produits et des emplacements visant à guider les décisions tactiques en matière de dotation en personnel, d'approvisionnement, de logistique et de gestion des stocks.
• Pour revenus dépenses or la planification des effectifs lorsque des prévisions mensuelles par cible (par exemple, 60 points de données par cible de prévision) sont nécessaires pour une planification descendante, Sensible ML peut créer des prévisions prédictives/statistiques.
• Pour plus de granularité, prévisions ascendantes par client, produit par emplacement et/ou S&OP où les organisations peuvent partager des centaines de points de données par cible, Sensible ML peut créer hebdomadaire ou quotidien prévisions qui tiennent compte de l'intuition spécifique de l'analyse commerciale sur les impacts tels que les vacances, la météo, les changements de prix, les impacts concurrentiels ou toute intuition basée sur le temps.

Conclusion

Alors que le rôle de FP&A continue d'évoluer, l'adoption de l'analytique basée sur le ML devient cruciale pour piloter les performances et favoriser le succès de l'organisation. FP&A peut tirer parti de la puissance des algorithmes ML pour extraire des informations précieuses de grandes quantités de données financières, améliorer la précision des prévisions, identifier de manière proactive les risques, optimiser les coûts et prendre des décisions éclairées. De cette manière, l'intégration du ML dans les fonctions financières permet à FP&A de devenir un partenaire stratégique pour les chefs d'entreprise, fournissant à l'organisation les outils nécessaires pour relever des défis complexes, stimuler la croissance et créer de la valeur à long terme pour les organisations.

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Pour en savoir plus sur la façon dont les équipes FP&A vont au-delà du battage médiatique de l'IA, restez à l'écoute pour des articles supplémentaires de notre série de blogs Sensible ML ou téléchargez notre livre blanc ici.

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Chez OneStream, notre énoncé de mission - chaque client doit être une référence et un succès – motive tout ce que nous faisons. Et les clients sont notre priorité dans ce dernier article de notre série en 4 parties intitulée Sensible Machine Learning for EPM - Future Finance at your Fingertips. Plus précisément, nous nous plongerons dans des témoignages de clients inspirants qui mettent en évidence les applications et les avantages réels du Sensible Machine Learning (ML) dans le paysage de la gestion des performances d'entreprise (EPM). Les articles précédents de cette série ont discuté de la voie vers une planification intelligente alimentée par ML. Dans cet article, nous vous montrerons comment Sensible ML a révolutionné l'EPM, ouvrant la voie à une meilleure prise de décision et à de meilleures performances financières.

Le rôle croissant de l'IA dans la planification et l'analyse financières (FP&A)

Dans le paysage commercial en évolution rapide d'aujourd'hui, l'intelligence artificielle (IA) joue un rôle de plus en plus crucial dans le domaine de la FP&A. Les organisations reconnaissent l'immense potentiel des solutions basées sur l'IA pour optimiser les processus FP&A, améliorer la prise de décision et débloquer des informations précieuses à partir de données financières complexes. Sensible ML for EPM de OneStream est à l'avant-garde de cette révolution de l'IA, offrant une approche puissante et pratique pour exploiter les avantages de l'IA dans le FP&A grâce à une approche unifiée d'Auto ML et d'EPM, quelque chose d'unique sur le marché (voir Figure 1).

Figure 1 : Flux de travail de prévision de ML raisonnable

Selon Gartner, d'ici 2028, 50 % des organisations auront remplacé les approches de prévision ascendantes chronophages par l'IA. Ce changement se traduira par une planification autonome des opérations, de la demande et d'autres types de planification. Et nos clients qui ont pris une longueur d'avance dans l'automatisation de leur FP&A voient des résultats prometteurs.

La clé du succès de nos clients

Vous trouverez ci-dessous quelques exemples de clients avec lesquels nous avons travaillé et les avantages que les organisations ont obtenus avec OneStream.

Polaris, un leader mondial des sports motorisés, et Autoliv, l'un des principaux fabricants de produits de sécurité automobile, tirent tous deux parti de Sensible ML pour accroître l'efficacité de la planification et la précision des prévisions. Tous deux ont également obtenu des informations sur les moteurs qui influencent leurs prévisions et sont restés agiles face à l'évolution des tendances pendant la pandémie de COVID-19. Avant la pandémie, Polaris et Autoliv ont exploité les prévisions basées sur la demande pour gérer l'entreprise. Cependant, une fois que le COVID-19 a frappé, les entreprises sont passées d'une planification axée sur la demande à une planification axée sur l'offre.

Avec Sensible ML, Polaris et Autoliv ont pu opérer rapidement ce changement en introduisant facilement de nouvelles fonctionnalités axées sur la chaîne d'approvisionnement dans Sensible ML. Cette capacité à adapter rapidement le processus de planification à l'aide de Sensible ML a permis aux deux entreprises non seulement de survivre aux impacts du marché COVID-19, mais également de prospérer dans des conditions en évolution rapide. En fait, les revenus de Polaris et d'Autoliv increased sur une période de 3 ans.

Les histoires de réussite de clients comme celle-ci s'étendent au-delà de la fabrication et à d'autres industries également. Nos clients Sensible ML comprennent les services financiers, les services professionnels, la vente au détail - CPG et l'épicerie. Pour tous les clients, Sensible ML a amélioré la précision à deux chiffres par rapport aux prévisions générées par l'homme de chaque client, avec des améliorations significatives de la précision dans une plage substantielle.

Des cas d'utilisation sensés favorisent le succès

En plus de fournir une planification de la demande hebdomadaire détaillée, efficace et précise, Sensible ML permet également aux organisations de favoriser plus rapidement et plus précisément le succès grâce à des processus de planification stratégique trimestriels descendants sur des périodes de 3 ou 5 ans (ou plus), des plans opérationnels annuels mensuels, la planification des effectifs. et beaucoup plus. Des prévisions de type ascendant plus granulaires par client, produit par emplacement et/ou S&OP permettent aux organisations de partager des centaines de points de données par cible. Le ML sensé peut créer prévisions hebdomadaires ou quotidiennes qui tiennent même compte de l'intuition spécifique de l'analyse commerciale sur des impacts tels que les vacances, la météo, les changements de prix, les impacts sur la concurrence ou toute intuition basée sur le temps (voir la figure 2).

Figure 2 : Plusieurs cas d'utilisation traités par la prévision de séries chronologiques

Planification des processus en aval

Études ont montré que, lorsqu'ils collaborent avec des algorithmes d'apprentissage automatique, les humains peuvent tirer parti de leur connaissance du domaine et de leur intuition pour affiner et améliorer les résultats produits par les algorithmes. En ce sens, la valeur de l'intégration de Sensible ML dans la plate-forme OneStream est la possibilité d'ajuster facilement les prévisions de ML, car aucun mouvement, mappage ou rapprochement de données n'est requis entre plusieurs systèmes. Les prévisions de Sensible ML sont immédiatement disponibles dans les tableaux de bord et les rapports de OneStream pour que les planificateurs commerciaux puissent les analyser et agir en conséquence.

Cette fonctionnalité crée également un flux transparent pour les processus en aval, tels que la planification de la main-d'œuvre ou de la production. Par exemple, un client de détail peut prendre les prévisions de Sensible ML pour les ventes du produit A dans le magasin XYZ et ensuite planifier l'inventaire à conserver, ce qui à son tour minimise les commandes urgentes et maximise les revenus. Le client de détail peut désormais également planifier la dotation en personnel sur chaque site afin de minimiser les coûts des heures supplémentaires et de satisfaire les clients disposant d'un personnel suffisant.

Découvrir des idées

Sensible ML dispose également de tableaux de bord de transparence des fonctionnalités présentant des informations qui n'étaient peut-être pas connues de l'entreprise auparavant. Ces tableaux de bord affichent l'impact de chaque pilote (fonctionnalité) sur les prévisions. En mesurant le degré d'impact de chaque facteur, les entreprises peuvent planifier de manière proactive les facteurs ou les événements et être mieux préparées lorsque des événements se produisent (voir la figure 3).

Figure 3 : Tableau de bord de transparence des fonctionnalités

Les tableaux de bord de transparence des fonctionnalités montrant l'impact du pilote pourraient ensuite être utilisés dans la modélisation de scénarios pour voir si l'offre d'une promotion affecterait les ventes par rapport à la non-offre de la promotion. Ou les planificateurs peuvent créer différents modèles proposant la promotion à différents moments de l'année.

Un tableau de bord Tug of War montre également comment tous les différents moteurs, événements et données macroéconomiques affectent une prévision sur une base individuelle. Les clients peuvent voir à la fois l'impact positif et négatif sur le montant en dollars de l'article prévu chaque jour. En conséquence, ce tableau de bord donne aux utilisateurs des preuves réelles pour étayer les prévisions de Sensible ML. Si plus de main-d'œuvre et d'inventaire sont nécessaires au magasin XYZ pour un jour particulier, par exemple, le tableau de bord Tug of War donne le raisonnement avec un montant exact en dollars pour justifier le pic des ressources requises (voir Figure 4).

Figure 4 : Tableau de bord du tir à la corde

Conclusion

Sensible ML for EPM de OneStream est devenu une solution révolutionnaire, révolutionnant la façon dont les organisations abordent planification, budgétisation et prévisions. Grâce à la puissance des algorithmes ML et aux témoignages de clients réels, Sensible ML a prouvé sa capacité à améliorer la prise de décision, à améliorer la précision, à s'adapter rapidement à l'évolution de la dynamique commerciale et à débloquer des informations précieuses pour les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs. De la rationalisation des processus de budgétisation à l'amélioration de la précision des prévisions, les organisations qui ont adopté Sensible ML ont acquis un avantage concurrentiel sur le marché. Et les organisations utilisant Sensible ML peuvent exploiter la puissance du ML dans l'EPM sans la complexité et l'expertise technique généralement associées aux implémentations de ML.

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Changer les comportements enracinés est l'une des tâches les plus difficiles pour les dirigeants. Et que diriez-vous d'essayer d'apporter des technologies innovantes et de nouvelles approches pour accomplir des tâches liées à ces comportements enracinés ? Eh bien, c'est un peu comme arracher des dents. Mais ces changements sont payants, car ils positionnent l'organisation pour atteindre des niveaux de valeur plus élevés.

Ce billet de blog présente apprentissage automatique pour la planification de la demande en examinant comment la sécurité automobile est liée à la planification de la demande et en explorant les obstacles que les organisations pourraient rencontrer lors de l'adoption et comment les surmonter.

Lien entre la sécurité automobile et la planification de la demande

Lorsqu'ils pensent à la sécurité automobile, la plupart des gens imaginent probablement une ou plusieurs des images ci-dessous :

Volvo vient d'abord à l'esprit. Et en effet, Volvo a fait pression pour normaliser le Ceinture de sécurité à 3 points dans l'industrie automobile, afin que l'entreprise puisse fièrement s'attribuer le mérite d'avoir sauvé des millions de vies depuis les années 1970. Mais l'adoption n'a pas été facile. Pourquoi pas? Eh bien, c'est simple. Les ceintures de sécurité signifiaient un changement radical dans les habitudes des gens avec un compromis difficile : perdre le confort pour la sécurité dans le cas supposé d'un accident improbable . L'utilisation des ceintures de sécurité signifiait un changement de paradigme comportemental pour les conducteurs comme pour les passagers qui, aujourd'hui encore, se heurte à la résistance de certains automobilistes. Et pour rendre possible un véritable changement dans l'ensemble de l'industrie, Volvo a dû ouvrir le brevet des ceintures de sécurité à ses concurrents pour accélérer l'adoption.

De même, tout comme les conducteurs et les passagers avec l'introduction de la ceinture de sécurité, les planificateurs de la demande traversent une période changement de paradigme comportemental avec l'introduction de l'apprentissage automatique (ML). Pourquoi? Parce que les vieilles habitudes ont la vie dure ! Plongeons-y.

Le travail de planification de la demande est généralement une activité manuelle fondée sur une ligne de base de faible précision générée par le système. Pour obtenir la bonne précision, plusieurs entrées de sources externes et internes enrichissent et ajustent cette ligne de base plusieurs fois. Les querelles, la réconciliation et les erreurs de feuille de calcul sont donc des retombées inévitables de cette approche. Pourtant, de nombreux planificateurs le préfèrent. Pourquoi? Parce qu'ils se sentent à l'aise avec ça. Cela signifie également qu'ils s'abstiennent d'apprendre de nouvelles technologies et méthodes malgré - comme c'est le cas avec ML - les avantages qui changent la donne. L'utilisation de l'apprentissage automatique pour la planification de la demande améliore considérablement la précision et augmente de manière exponentielle le nombre de prévisions exécutées.

Heureusement, toutes les organisations ne résistent pas au changement du statu quo. Certaines entreprises ouvrent la voie à l'adoption de l'apprentissage automatique pour améliorer la précision des prévisions dans la planification de la demande. Une telle entreprise est Autoliv, fournisseur automobile de rang 1 de composants de sécurité pour les principaux constructeurs automobiles mondiaux.

Une meilleure planification de la demande alimente la rentabilité

Les relations avec les fournisseurs dans l'industrie automobile sont basées sur un système d'attraction qui donne aux constructeurs automobiles un fort effet de levier sur les prix. Par conséquent, les marges peuvent être très minces pour les fournisseurs et le risque de perte est élevé. Cet axiome est également valable dans d'autres secteurs, notamment le transport, la vente au détail, la vente en gros, les produits de consommation, etc.

Bien que les marges puissent être améliorées de plusieurs façons, une approche robuste est nécessaire pour mieux comprendre et planifier efficacement la demande. Pourquoi? Parce qu'une organisation qui apprécie les moteurs commerciaux qui façonnent la demande future peut mieux établir des projections de ventes. De plus, l'organisation peut mieux ajuster les niveaux de stock, en évitant les ruptures de stock et les violations des niveaux de service.

Autoliv offre un bon exemple concret de mise en œuvre de cette approche robuste. Comment? L'entreprise s'est lancée avec succès dans un parcours de transformation pour avoir une vision unique de la rentabilité des ventes, de la chaîne de valeur et des finances. Autoliv sait aussi que – dans l'industrie automobile – comprendre la demande est essentiel pour protéger et accroître les marges bénéficiaires. En conséquence, la société étudie l'utilisation de Sensible Machine Learning améliorer la planification de la demande. Vous pouvez lire l'étude de cas Autoliv ici.

Esquiver les obstacles en cours de route

De nombreuses organisations utilisent l'intelligence artificielle (IA) ou l'apprentissage automatique (ML) dans l'entreprise d'une manière ou d'une autre. L'une des approches les plus utilisées consiste à créer un lac de données et à appliquer des algorithmes de ML. Cependant, cette approche ne fonctionne pas toujours bien pour la planification des cas d'utilisation. Lorsqu'elles traitent avec le ML pour la planification de la demande, les organisations peuvent rencontrer les défis suivants qui entravent l'adoption :

1. Grande complexité, faible généralisation. De nombreuses applications spécialement conçues sur le marché sont complexes. Ils nécessitent souvent des compétences supplémentaires en programmation et le transfert de données sensibles en dehors du module. À l'inverse, les applications internes sont hautement personnalisées pour ne servir qu'un cas d'utilisation spécifique. Par conséquent, lorsque les conditions commerciales changent (et elles changent beaucoup !), les applications internes doivent être reprogrammées.
2. Manque de talent, manque de concentration. Les scientifiques des données possèdent l'un des ensembles de compétences les plus recherchés sur le marché du travail, quel que soit le secteur. Ce ne sont donc pas seulement des profils coûteux, mais aussi difficiles à trouver et à retenir. Souvent, les scientifiques de données résidents travaillent sur une grande variété de cas d'utilisation. Le problème avec de tels postes est que les scientifiques des données n'ont pas le contexte métier nécessaire pour construire des solutions, sans interaction fastidieuse avec les rôles fonctionnels.
3. La Boîte noire effet. Les planificateurs de la demande perçoivent souvent les solutions de planification ML comme une boîte noire. Les planificateurs obtiennent les résultats de l'algorithme mais savent peu de choses sur la façon dont la solution gère les données - percevant un manque de transparence qui diminue finalement la confiance dans les résultats.

Sans oublier que la résistance au changement peut être élevée, et seulement 13 % des projets ML standard passent en production. Quel est l'intérêt de produire une prévision ML que personne n'utilise ? Heureusement, il y a un moyen pour surmonter les obstacles en cours de route.

Garder les yeux sur la route

Avoir les avantages attendus clairs dès le départ est essentiel lorsque l'on envisage l'apprentissage automatique pour la planification de la demande. Doit-il souligner de nouveaux schémas ? Devrait-il s'attaquer à la variabilité ? Peut-il produire rapidement un volume élevé de prévisions ? Le test décisif ultime est que la solution offre une plus grande précision des prévisions et que les planificateurs lui font confiance.

De nombreuses organisations détiennent une grande quantité de données, mais elles sont empochées dans différents systèmes et bases de données. Lorsque beaucoup d'efforts sont consacrés à la préparation des données pour le moteur ML, les organisations peuvent perdre de vue ce qui est important. Une solution capable d'ingérer des ensembles de données volumineux et disparates est donc essentielle pour les cas d'utilisation de la planification de la demande. Pour cette raison, les attributs clés suivants doivent être pris en compte lors de la recherche d'une solution ML pour la planification de la demande :

• Configuration automatisée. Qualité des données, l'ingestion et la préparation doivent être faciles, de sorte que les tâches laborieuses effectuées par les data scientists soient réduites ou éliminées.
• Réactif aux tendances du marché. La solution doit pouvoir s'adapter rapidement aux signaux de la demande et de l'offre.
• Meilleure précision. La mise en œuvre pilote initiale de Sensible ML pour Autoliv a amélioré la précision des prévisions de 7 % par rapport aux prévisions ajustées manuellement des contrôleurs.
• Adoption par les utilisateurs. Les utilisateurs bénéficient d'une transparence totale sur la façon dont la solution produit les résultats et peuvent utiliser ces résultats rapidement pour effectuer des analyses et obtenir des informations.
• Réactif aux tendances du marché. La solution devait être ajustée rapidement aux signaux de la demande et de l'offre.
• Évolutivité. La solution peut produire des centaines, voire des milliers de prévisions rapidement et à une fraction du coût, augmentant ainsi les capacités des contrôleurs.

Au-delà de la nécessité des attributs ci-dessus, les organisations doivent également rester concentrées sur les résultats commerciaux qu'elles attendent.

Ce n'est pas la destination mais le voyage

Lorsqu'une organisation a une vision claire des résultats commerciaux, le ML et d'autres technologies deviennent un catalyseur pour atteindre ces résultats. Cette clarté sur les objectifs aide les organisations à choisir entre des solutions de ML maison coûteuses et longues et des solutions de planification leaders du marché avec des services de ML intégrés. Ce dernier aidera à mieux briser les vieilles habitudes, permettra une adoption à l'échelle de l'entreprise et accélérera le délai de valorisation.

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