Parmi les relations que les équipes technologiques entretiennent avec les autres départements de l'entreprise, le potentiel d'amélioration de la collaboration informatique-finance est probablement le plus sous-exploré. C'est particulièrement poignant lorsque l'on considère à quel point les données financières peuvent orienter au mieux la stratégie commerciale.
Prenez, par exemple, le concept omniprésent et sans prétention de la livraison gratuite dans le commerce électronique. Aujourd'hui, c'est une évidence pour tous les détaillants en ligne, mais il y a quelques années, ce n'était pas aussi évident.
Jason Child, aujourd'hui directeur financier de la société SaaS Splunk,raconte l'histoire de son temps au département Financial Planning & Analysis (FP&A) d'Amazon. En 1999, son équipe a effectué une analyse coûts-avantages du modèle de livraison gratuite, qui est sans doute l'un des principaux moteurs de la croissance fulgurante d'Amazon.
Ils ont testé la livraison gratuite comme levier contre une remise de 10 % sur chaque commande et ont constaté que la première générait deux fois plus de chiffre d'affaires.
"Nous étions un petit groupe à rencontrer Jeff Bezos et nous avons demandé comment rendre cela abordable tous les jours, y compris l'impact de la cannibalisation, c'est-à-dire que les gens paient déjà pour la livraison gratuite", a raconté Child. "FP&A a eu l'idée d'un délai de 5 jours, où ceux qui voulaient la livraison gratuite seraient confrontés à un délai de 5 jours, ce serait donc une classe distincte." Cela a conduit à la naissance d'Amazon Prime, qui compte désormais 200 millions de membres payant chacun 13 dollars par mois.
C'est l'impact de l'analyse financière basée sur les données – ou ce qu'on appelle FP&A – dans le contexte commercial. FP&A a le potentiel de transformer la proposition de valeur, le modèle opérationnel, la direction stratégique ou même le modèle économique d'une entreprise.
Cependant, comme la plupart des pratiques axées sur les données, la FP&A est liée par les chaînes du reporting, du contrôle et de la conformité.Recherche par DataRails ont montré que les processus de données inefficaces et les rapports financiers dysfonctionnels coûtent aux entreprises américaines la somme colossale de 7,8 milliards de dollars par an. Sur ce montant, 6,1 milliards de dollars sont perdus pour le traitement et la gestion manuels des données à faible valeur ajoutée, tandis que 1,7 milliard de dollars de revenus sont laissés sur la table en raison de l'absence d'innovation de type Amazon Prime.
Étudions les défis qu'un manque de données opportunes et précises place sur la planification financière et explorons comment l'automatisation peut vous aider à les surmonter.
Données de mauvaise qualité
L'un des problèmes les plus courants auxquels les équipes financières sont confrontées est la qualité et la fiabilité des données qu'elles collectent. Même s'ils ont généralement accès à des sources de données précises, les données sont sujettes à des inexactitudes au fil du temps car elles sont partagées et analysées par plusieurs personnes ou équipes. D'autant plus lorsqu'il y a un copier-coller manuel.
Le résultat final est qu'il n'y a pas de source unique de vérité accessible au directeur financier et à la haute direction, ce qui ralentit (ou pire, introduit des erreurs dans) le processus de prise de décision.
« Les institutions financières opèrent dans un environnement complexe et gourmand en données. Malheureusement, ils ont pris du retard en ce qui concerne les pratiques d'automatisation et d'intégration de données, malgré la reconnaissance à l'échelle de l'industrie des mérites associés à une stratégie de données efficace »,dit Wayne JohnsonPDG et fondateur d'Encompass.
La virtualisation des données – l'intégration de données provenant de plusieurs sources, dans plusieurs applications et dans plusieurs formats – fournit ici une voie claire vers l'unité de l'information. Les analystes peuvent récupérer et manipuler des données sans savoir où elles se trouvent physiquement.
Incapacité à agir sur les données en temps réel
La coopération entre l'informatique et la finance n'a jamais été aussi importante dans la planification de scénarios, alors que les entreprises tentent de passer du mode crise au mode reprise à la suite de la pandémie de COVID-19.
Selon une enquête de Workday,près de la moitié des répondants de la suite C craignaient que leurs organisations ne puissent pas analyser les données en temps réel pour prendre des décisions opportunes ou réagir assez rapidement aux changements imprévisibles du marché. Les responsables financiers ont du mal à générer, concilier, accéder et exploiter de gros volumes de données.
Cela n'est pas surprenant, car moins de la moitié des personnes impliquées dans les activités de budgétisation et de planification annuelles déclarent utiliser les technologies numériques pour effectuer leurs analyses. Comparez cela aux ventes et au marketing, où plus des trois quarts des membres de l'équipe utilisent régulièrement l'automatisation.
"Cela ne sert à rien de répondre à une question dans deux mois lorsque vous devrez prendre une décision importante sur les prix ou le canal demain", a réfléchiValerie Martindirecteur financier chez Autodesk.
Perte de productivité
FP&A stratégique est essentiel pour l'intégration, la gestion des performances, l'analyse des risques, les prévisions et la modélisation dans plusieurs fonctions commerciales. La vérité, cependant, est que les équipes financières passent trop de temps à effectuer des tâches manuelles telles que le rapprochement des comptes et la clôture financière – en d'autres termes, trier et organiser les données au lieu de les analyser.
« Depuis le COVID-19, le rôle de la planification et de l'analyse financières a pris encore plus d'ampleur, les entreprises cherchant à mieux comprendre leurs chiffres. Cependant, malgré plus d'une décennie d'efforts, la vie quotidienne d'un professionnel de la FP&A implique toujours des processus manuels sapant la stratégie, notamment l'identification et la correction des erreurs, la mise à jour des rapports et la collecte de données »,a déploré le professeur Mikhail B. Pevzner de la Merrick School of Business de l'Université de Baltimore. "Cela prive essentiellement les entreprises et l'économie américaine au sens large de milliards de dollars d'opportunités économiques."
Des prévisions inexactes
Opérations, productivité, intégration, technologie, tout passe au second plan. Les prévisions de revenus sont toujours une priorité pour les PDG, car c'est ce qui dicte le flux de capitaux dans le présent.
Et pourtant, un maigre 1 % des plus grandes entreprises mondiales ont atteint leurs prévisions financières avec précision, parune étude KPMG.
La perte de confiance correspondante des investisseurs est dévastatrice. L'étude a également révélé que chaque fois que les revenus s'écartaient considérablement des prévisions, le cours de l'action de la société souffrait jusqu'à quatre trimestres.
Alors que les solutions de prévisions financières basées sur le cloud et les algorithmes basés sur ML peuvent vous aider à collecter, extraire et rassembler des données ainsi qu'à exécuter différents scénarios, il est souvent aussi important de disposer de processus optimisés et cohérents que de disposer de la meilleure technologie.
Automatisez votre planification et planifiez votre automatisation
Gartner estime que d'ici 2024, les trois quarts de tous les nouveaux projets FP&A étendront leur portée au-delà du domaine financier dans d'autres domaines de l'entreprise. Les solutions basées sur le cloud augmentent déjà leurs capacités d'automatisation pour étendre la planification et l'analyse financières à différentes fonctions telles que les RH, les ventes et la gestion de la chaîne d'approvisionnement.
Les systèmes conventionnels qui effectuent également des opérations financières (tels que l'ERP) dépendent dans une large mesure des saisies manuelles et sont sujets aux erreurs et aux écarts. Cependant, l'essor des logiciels basés sur l'IA a accéléré l'automatisation des finances, ce quiGartner définitcomme "une technologie qui intègre l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle pour une utilisation dans des domaines tels que l'analyse financière, l'administration de la paie, l'automatisation des factures, l'action de recouvrement et la préparation des états financiers, réduisant ainsi le besoin d'intervention humaine dans ces activités".
Les entreprises qui utilisent l'automatisation financière peuvent accélérer et améliorer des processus tels que la clôture financière, un processus mensuel long et exigeant pour l'enregistrement et la déclaration officielle des transactions. L'automatisation de certaines ou de toutes les étapes et soumissions multiples de ce processus améliore la précision et permet de gagner du temps sur les tâches subalternes.
De plus, les technologies de support telles que l'automatisation des documents et l'automatisation des processus robotiques (RPA) permettent la génération automatique de documents à partir de textes et de formulaires préexistants, ainsi que le grattage d'écran et l'OCR pour extraire, valider et consolider les données financières.
KPMG estime queles entreprises peuvent réaliser des économies allant jusqu'à 75 % en automatisant les opérations financières, étant donné des délais d'exécution plus rapides et moins d'interventions humaines.
Cela dit, l'automatisation ne supprime pas l'élément humain dans la planification financière. Au contraire, cela permet aux analystes financiers de s'éloigner des rapports quotidiens pour se concentrer sur l'analyse globale et la planification dynamique.
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