Analyse par regroupement SensibleAI™
La finance dispose d’un volume inédit de données opérationnelles. Pourtant, les schémas restent hors d’atteinte. Remplacez les moyennes génériques par des informations précises, accessibles dans les processus financiers déjà intégrés à OneStream.
Fonctionnalités clés
FIABLE
Des données et des informations de confiance.
SÉCURISÉE
Une sécurité conforme aux exigences des entreprises pour protéger vos informations.
CONÇUE POUR LA FINANCE
Des solutions et scénarios financiers combinés.
Des comparaisons plus pertinentes
Les groupes de pairs existants s’appuient sur des règles fixes comme la région, la taille ou la catégorie de produit. Par conséquent, les comparaisons produites s’éloignent parfois de la réalité. L’analyse IA par regroupement combine les secteurs de votre entreprise selon des critères opérationnels. Elle extrait également des informations concernant les acteurs les plus ou les moins performants, le risque d’attrition et les facteurs de rentabilité. Chaque information est ensuite rattachée à un compte dans OneStream.
Identifiez les facteurs à l’origine de chaque écart de performance
Regroupez les données par comportement opérationnel, classez-les à l’aide de tableaux de bord et déterminez les facteurs à l’origine de chaque écart. L’analyse des dérives suit l’évolution des groupes au fil du temps, identifie les changements clés et transmet des recommandations pilotées par LLM aux équipes les plus pertinentes. De cette manière, l’équipe financière garde la main sur chaque étape du processus d’analyse sans dépendre d'une équipe de data science pour sa configuration ou maintenance.
Des données opérationnelles aux résultats financiers
L’analyse par regroupement s’exécute nativement dans OneStream. Ainsi, les équipes financières peuvent travailler dans un seul flux unifié, avec des données, des métadonnées et des contrôles partagés. Dans ce cadre, chaque information est directement intégrée dans des flux de travail déjà gérés par les financiers. Ces informations sont gouvernées par le modèle de données et la piste d’audit de la plateforme.
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