L’intelligence artificielle (IA) transforme la façon dont les entreprises fonctionner dans divers domaines et fonctions. Des détaillants améliorant leur expérience client aux spécialistes du marketing qui réalisent des économies de temps et d’argent grâce au contenu généré, nous pensons que l’IA a le pouvoir améliorer organisations de les industries. L’un des domaines dans lesquels l’IA peut avoir un impact significatif est la planification et l’analyse financières (FP&A), une fonction essentielle du service financier qui implique les prévisions, la budgétisation, le reporting et l’aide à la décision. Dans cet article de blog, nous explorerons comment les dirigeants financiers peuvent effet de levier L’IA, en particulier l’apprentissage automatique, pour améliorer l’efficacité et la précision des processus FP&A, et comment ils peuvent démarrer avec l’intégration de l’IA.
Pourquoi
L’apprentissage automatique est une branche de l’IA qui utilise des modèles statistiques pour apprendre des données et faire des prédictions. L’apprentissage automatique peut être appliqué aux tâches FP&A telles que la prévision des revenus, la planification des dépenses, l’analyse des flux de trésorerie et la modélisation de scénarios. En utilisant le machine learning, les responsables financiers peuvent :
- Automatisez les tâches fastidieuses et manuelles, telles que la collecte, la consolidation et la validation des données, et libérez du temps pour des activités plus stratégiques et à valeur ajoutée.
- Améliorez la qualité et la fiabilité des prévisions en intégrant davantage de sources de données, en détectant les modèles et les tendances et en réduisant les erreurs humaines et les biais.
- Obtenez des informations plus approfondies et des recommandations exploitables en explorant des scénarios de simulation, en identifiant les facteurs et les risques et en optimisant l’allocation des ressources.
L’apprentissage automatique ne remplace pas le jugement et l’expertise humains, mais plutôt un outil puissant qui peut augmenter et compléter les capacités FP&A existantes. L’apprentissage automatique peut aider les responsables financiers à fournir des informations plus actuelles, plus précises et plus pertinentes pour soutenir les décisions commerciales et la gestion des performances.
Quelles sont les tendances et opportunités du marché ?
Selon un récent rapport Gartner1, l’IA est l’une des principales priorités des directeurs financiers et des responsables financiers en 2024, alors qu’ils cherchent à améliorer l’efficacité opérationnelle, à renforcer l’agilité de l’entreprise et à conduire la transformation numérique. Cependant, l’adoption de l’IA dans la finance reste relativement faible par rapport à d’autres fonctions telles que le marketing, les ventes et le service client. Cela signifie qu’il existe une énorme opportunité pour les responsables financiers d’acquérir un avantage concurrentiel en adoptant l’IA et l’apprentissage automatique dans leurs processus FP&A.
L’un des principaux défis auxquels sont confrontés les dirigeants financiers lorsqu’ils adoptent l’IA est le manque de compétences et de connaissances techniques. De nombreux professionnels de la finance peuvent se sentir intimidés ou dépassés par la complexité et la variété des techniques et outils d’IA et d’apprentissage automatique. Cependant, à mesure que la technologie évolue et devient plus accessible, les responsables financiers n’ont plus besoin d’être des experts en IA ou en apprentissage automatique pour les utiliser efficacement. Il existe de nombreuses solutions et plates-formes disponibles qui peuvent simplifier et rationaliser le processus d’intégration de l’IA, telles que les solutions Performance Intelligence de Perficient.2qui permettent aux responsables financiers d’exploiter l’apprentissage automatique pour le FP&A sans nécessiter de compétences approfondies en codage ou en science des données.
Comment démarrer avec l’intégration de l’IA ?
La meilleure façon de démarrer l’intégration de l’IA dans le FP&A est de commencer petit et de voir grand. Les responsables financiers doivent identifier un cas d’utilisation ou un problème spécifique qui peut être résolu ou amélioré à l’aide de l’apprentissage automatique, comme la prévision des revenus, la planification des dépenses ou l’analyse des flux de trésorerie. Ensuite, ils doivent sélectionner un modèle ou une technique d’apprentissage automatique approprié, telle que la régression, la classification ou le clustering, et l’appliquer à un sous-ensemble de données pour tester et évaluer ses performances. En utilisant une approche itérative et basée sur les données, les responsables financiers peuvent mesurer l’impact et le retour sur investissement du machine learning, comme l’amélioration de la précision des prévisions, la réduction du temps de cycle des prévisions ou l’augmentation de la confiance dans les prévisions. Ils peuvent également comparer les résultats du machine learning avec les méthodes traditionnelles, telles que les feuilles de calcul Excel ou les modèles statistiques, et démontrer la valeur et les avantages du machine learning aux principales parties prenantes.
Une fois le cas d’utilisation initial ou le projet pilote réussi, les responsables financiers peuvent intensifier et étendre la portée de l’intégration de l’IA, en incorporant davantage de sources de données, davantage de modèles d’apprentissage automatique et davantage de tâches FP&A. Ils peuvent également explorer d’autres applications avancées de l’IA, telles que le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur ou l’IA générative, pour améliorer encore leurs capacités et leurs résultats en matière de FP&A.
Conclusion
L’intégration de l’IA n’est pas une entreprise futuriste ou facultative pour les responsables financiers, mais une entreprise stratégique et impérative. En utilisant l’IA, en particulier l’apprentissage automatique, les responsables financiers peuvent transformer leurs processus FP&A, passant de réactifs et descriptifs à proactifs et prescriptifs. Ils peuvent également acquérir un avantage concurrentiel et générer de la valeur commerciale en offrant davantage de services. précis, opportun, ainsi que des informations et des informations pertinentes pour soutenir les décisions commerciales et la gestion des performances. Atteindre Pour cela, les dirigeants financiers devraient commencer petit et voir grand, et effet de levier les solutions et plates-formes disponibles qui peuvent simplifier et rationaliser le processus d’intégration de l’IA.
mars 6, 2024
Comment les dirigeants financiers bénéficient de l’IA / Blogs / Perficient
L’intelligence artificielle (IA) transforme la façon dont les entreprises fonctionner dans divers domaines et fonctions. Des détaillants améliorant leur expérience client aux spécialistes du marketing qui réalisent des économies de temps et d’argent grâce au contenu généré, nous pensons que l’IA a le pouvoir améliorer organisations de les industries. L’un des domaines dans lesquels l’IA peut avoir un impact significatif est la planification et l’analyse financières (FP&A), une fonction essentielle du service financier qui implique les prévisions, la budgétisation, le reporting et l’aide à la décision. Dans cet article de blog, nous explorerons comment les dirigeants financiers peuvent effet de levier L’IA, en particulier l’apprentissage automatique, pour améliorer l’efficacité et la précision des processus FP&A, et comment ils peuvent démarrer avec l’intégration de l’IA.
Pourquoi
L’apprentissage automatique est une branche de l’IA qui utilise des modèles statistiques pour apprendre des données et faire des prédictions. L’apprentissage automatique peut être appliqué aux tâches FP&A telles que la prévision des revenus, la planification des dépenses, l’analyse des flux de trésorerie et la modélisation de scénarios. En utilisant le machine learning, les responsables financiers peuvent :
L’apprentissage automatique ne remplace pas le jugement et l’expertise humains, mais plutôt un outil puissant qui peut augmenter et compléter les capacités FP&A existantes. L’apprentissage automatique peut aider les responsables financiers à fournir des informations plus actuelles, plus précises et plus pertinentes pour soutenir les décisions commerciales et la gestion des performances.
Quelles sont les tendances et opportunités du marché ?
Selon un récent rapport Gartner1, l’IA est l’une des principales priorités des directeurs financiers et des responsables financiers en 2024, alors qu’ils cherchent à améliorer l’efficacité opérationnelle, à renforcer l’agilité de l’entreprise et à conduire la transformation numérique. Cependant, l’adoption de l’IA dans la finance reste relativement faible par rapport à d’autres fonctions telles que le marketing, les ventes et le service client. Cela signifie qu’il existe une énorme opportunité pour les responsables financiers d’acquérir un avantage concurrentiel en adoptant l’IA et l’apprentissage automatique dans leurs processus FP&A.
L’un des principaux défis auxquels sont confrontés les dirigeants financiers lorsqu’ils adoptent l’IA est le manque de compétences et de connaissances techniques. De nombreux professionnels de la finance peuvent se sentir intimidés ou dépassés par la complexité et la variété des techniques et outils d’IA et d’apprentissage automatique. Cependant, à mesure que la technologie évolue et devient plus accessible, les responsables financiers n’ont plus besoin d’être des experts en IA ou en apprentissage automatique pour les utiliser efficacement. Il existe de nombreuses solutions et plates-formes disponibles qui peuvent simplifier et rationaliser le processus d’intégration de l’IA, telles que les solutions Performance Intelligence de Perficient.2qui permettent aux responsables financiers d’exploiter l’apprentissage automatique pour le FP&A sans nécessiter de compétences approfondies en codage ou en science des données.
Comment démarrer avec l’intégration de l’IA ?
La meilleure façon de démarrer l’intégration de l’IA dans le FP&A est de commencer petit et de voir grand. Les responsables financiers doivent identifier un cas d’utilisation ou un problème spécifique qui peut être résolu ou amélioré à l’aide de l’apprentissage automatique, comme la prévision des revenus, la planification des dépenses ou l’analyse des flux de trésorerie. Ensuite, ils doivent sélectionner un modèle ou une technique d’apprentissage automatique approprié, telle que la régression, la classification ou le clustering, et l’appliquer à un sous-ensemble de données pour tester et évaluer ses performances. En utilisant une approche itérative et basée sur les données, les responsables financiers peuvent mesurer l’impact et le retour sur investissement du machine learning, comme l’amélioration de la précision des prévisions, la réduction du temps de cycle des prévisions ou l’augmentation de la confiance dans les prévisions. Ils peuvent également comparer les résultats du machine learning avec les méthodes traditionnelles, telles que les feuilles de calcul Excel ou les modèles statistiques, et démontrer la valeur et les avantages du machine learning aux principales parties prenantes.
Une fois le cas d’utilisation initial ou le projet pilote réussi, les responsables financiers peuvent intensifier et étendre la portée de l’intégration de l’IA, en incorporant davantage de sources de données, davantage de modèles d’apprentissage automatique et davantage de tâches FP&A. Ils peuvent également explorer d’autres applications avancées de l’IA, telles que le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur ou l’IA générative, pour améliorer encore leurs capacités et leurs résultats en matière de FP&A.
Conclusion
L’intégration de l’IA n’est pas une entreprise futuriste ou facultative pour les responsables financiers, mais une entreprise stratégique et impérative. En utilisant l’IA, en particulier l’apprentissage automatique, les responsables financiers peuvent transformer leurs processus FP&A, passant de réactifs et descriptifs à proactifs et prescriptifs. Ils peuvent également acquérir un avantage concurrentiel et générer de la valeur commerciale en offrant davantage de services. précis, opportun, ainsi que des informations et des informations pertinentes pour soutenir les décisions commerciales et la gestion des performances. Atteindre Pour cela, les dirigeants financiers devraient commencer petit et voir grand, et effet de levier les solutions et plates-formes disponibles qui peuvent simplifier et rationaliser le processus d’intégration de l’IA.
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