Comment les directeurs financiers peuvent-ils rester à la pointe de la concurrence

Première partie d'une série en deux parties

«Votre marge est pour moi une opportunité.» – Jeff Bezos

Les dirigeants financiers savent que pour être compétitifs dans le monde numérique, ils doivent devenir des organisations financières intelligentes : exploiter des technologies modernes qui permettent des modèles commerciaux innovants et soutiennent leurs efforts continus d’optimisation des processus métiers. En cette ère de concurrence mondiale intense, la fonction finance n’est pas seulement l’intendant organisationnel qui veille à la conformité réglementaire et à la gestion d’opérations financières efficaces. L’équipe du CFO est également un partenaire stratégique analysant les performances de l’entreprise et les initiatives de modélisation visant à générer une croissance rentable.

L’un des principaux défis de la transformation numérique des finances consiste à créer une feuille de route technologique prioritaire qui résout les problèmes immédiats tout en optimisant le retour sur investissement les déploiements à distance et l’équilibre entre l’utilisation de consultants et l’apprentissage par l’expérience des ressources internes. Alors que le rythme de la technologie évolue sans cesse, les CFO progressistes exploitent de nouvelles fonctionnalités pour générer des informations en temps réel, mettre en œuvre l'automatisation pour accroître la productivité et intégrer des données d'entreprise hétérogènes. Résultat: coût total de possession réduit, rapprochements et discussion sur la véracité de nombres différents provenant de systèmes différents.

Les principales fonctions financières axées sur la prise de décision intelligente fondent l'analyse dans une source unique de vérité. Ils simulent des scénarios en utilisant l'apprentissage automatique et explorent comment la chaîne de blocs peut simplifier la chaîne d'approvisionnement. Et ils utilisent des méthodes de comptabilité en continu pour fournir des résultats instantanés tous les jours du mois.

Les directeurs financiers proactifs tirent parti de la technologie pour perturber leurs propres activités avant d’être eux-mêmes perturbés. Les chefs de file du secteur numérique des finances exploitent cinq grandes tendances technologiques et façonnent la fonction financière de l’avenir. Commençons par l’automatisation et l’analyse.

Megatrend n ° 1: Automatisation

L’automatisation des processus robotiques standard peut être combinée à un apprentissage automatique pour analyser des données non structurées et utiliser le clustering pour permettre des scénarios complexes. Grâce à l'ajout de l'intelligence artificielle conversationnelle (CAI), les gestionnaires de processus peuvent créer, exécuter et surveiller des robots sans codage. L'utilisateur peut facilement traduire les clics de l'interface utilisateur en appels d'API back-end, libérant les utilisateurs des tâches banales et tactiques pour les responsabiliser nécessitant du jugement humain. Par exemple, ce modèle d’exploitation «allégé» dans la finance à services partagés garantit que la plupart des traitements des comptes clients et des comptes fournisseurs peuvent être exécutés sans aucune intervention ou avec une intervention minimale. En mettant en œuvre une politique de gestion par exception, les investissements dans les technologies intelligentes d’automatisation des processus offrent un retour sur investissement convaincant en raison de l’évolutivité et des gains d’efficacité substantiels des opérations financières.

Megatrend # 2: l’analyse simplifiée

La vision d’une source unique de vérité en finance est omniprésent depuis le début du mouvement ERP dans les années 1990. Cependant, les équipes financières doivent encore disposer de plusieurs systèmes pour accéder à des ensembles de données disparates aux fins d'analyse financière de base. Généralement, l'analyste utilisera différentes interfaces, noms de champs et flux de travail de processus simplement pour effectuer une requête simple. Dans le cas d’une analyse complète pour l’équipe de direction, l’analyste financier doit non seulement accéder à différents systèmes avec des modèles de données très différents et transformer les données manuellement à l’aide de tableurs. L’analyste crée également manuellement des graphiques et des graphiques, recherche des relations de données ou des modèles qui ne sont pas nécessairement intuitifs, et rassemble une présentation PowerPoint ou une feuille de calcul formatée avec des commentaires peut-être précipités mais, espérons-le, incisifs sur les résultats actuels et l’analyse de variance. Ce processus est répété pour chaque analyse stratégique ad-hoc effectuée tout au long du mois.

Lorsque les équipes financières définissent leurs principaux problèmes, il est commun qu'elles consacrent trop de temps à la collecte et à l'harmonisation de données disparates et à un manque d'analyse des performances de l'entreprise. . Grâce à la fusion de la veille stratégique et des analyses avancées avec les capacités de planification financière, ces plates-formes constituent un guichet unique pour la modélisation, la visualisation et la prévision prévisionnelle de scénarios. Ces systèmes modernes de planification et d’analyse financière ont également facilité l’agrégation des données, les conflits et la planification de scénarios. Ces technologies fournissent instantanément des informations, éliminant le besoin d'appeler le service informatique pour déplacer ou transformer les données.

La connexion à plusieurs sources de données est simple. En quelques clics, l’analyste dispose d’une vision unique de l’activité – ressources humaines, finances, chaîne d’approvisionnement et recherche et développement. Au besoin, l'utilisateur professionnel peut nettoyer et modéliser les données, modifier les hypothèses du plan et créer dynamiquement des récits visuels interactifs. L’objectif de reporting peut être l’analyse de variance ou la modélisation d’une refonte de l’organisation, ou peut-être simuler les synergies d’une acquisition. Quoi qu'il en soit, l'analyste utilise désormais un outil doté d'une interface unique qui consomme toutes les données pertinentes, exploite l'apprentissage automatique pour établir des prédictions et fournit des visualisations convaincantes qui auraient nécessité un logiciel spécialisé il y a quelques années à peine.

Ce mouvement a démocratisé les données et permet à davantage de chefs d’entreprise et d’équipes d’interagir directement avec les données. Des prévisions de ventes aux analyses de fonds de roulement et aux prévisions de dépenses d’exploitation, l’apprentissage automatique peut non seulement automatiser la planification, mais aussi améliorer la précision, bien au-delà de ce qu’un analyste pourrait effectuer manuellement sur des feuilles de calcul, en effectuant des régressions et en recherchant des relations de données. En augmentant la cognition humaine générée par l'IA avec la foule, la finance peut accélérer la prise de décision en effectuant des simulations illimitées, en déterminant les actions optimales et en éliminant (ou du moins en minimisant) les biais humains. L'apprentissage automatique examine même les données et exécute la découverte pour servir ce que l'utilisateur trouvera intéressant.

Aucun diplôme en informatique n'est requis; les analystes commerciaux peuvent utiliser ces applications modernes pour améliorer la compréhension, raccourcir les temps de cycle et augmenter considérablement la valeur ajoutée – sans parler de la satisfaction au travail – en consacrant leur temps précieux à l'analyse et non à la gestion des données.

Dans la partie 2 de cette série, nous allons explorer trois autres grandes tendances qui ont déjà un impact considérable.

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