Comienza la transformación financiera con análisis predictivo

Las organizaciones que no alinean los planes financieros con los planes operativos granulares en última instancia tendrán dificultades con la precisión del pronóstico, porque operan en silos. Financieramente, el impacto de eso puede tomar muchas formas e impactar tanto en las ganancias como en la generación de efectivo. Estos son solo algunos ejemplos de impactos: 

• Exceso de inventario por exceso de previsión, lo que afecta el costo de administrar el inventario (por ejemplo, los costos de retención de inventario) y el capital de trabajo. 
• Pérdida de ventas e ingresos por previsión insuficiente. Para satisfacer la demanda de los clientes, los productos deben estar en el lugar correcto en el momento adecuado. 
• Pérdida de ganancias por envíos apresurados. Para satisfacer la demanda de los clientes, las empresas pueden apresurar los envíos de productos a un costo más alto de lo planeado. 

Paso 2: Alinear el análisis predictivo directamente en los procesos de planificación 

No importa dónde se encuentre la Oficina de Finanzas en su viaje de Transformación Financiera, el análisis predictivo puede ayudar a centrarse en colaborar con socios comerciales, encontrar nuevas formas de preguntar “por qué” e impulsar el rendimiento. Estos son solo algunos de los principales casos de uso para las organizaciones que piensan en agregar análisis predictivos y aprendizaje automático en sus procesos de planificación financiera y operativa: 

• Ayudar con el establecimiento de objetivos para la planificación estratégica, los planes operativos anuales y la previsión continua 
• Crear escenarios de pronóstico predictivo de referencia para compararlos con pronósticos ascendentes de socios financieros u operativos de la división 
• Sembrar automáticamente la totalidad o parte de los nuevos pronósticos con modelos predictivos 
• Ajustar los pronósticos predictivos de referencia con los cambios comerciales conocidos, como nuevos clientes o productos, cierres de plantas, adquisiciones, etc. 

El acceso a los datos sin procesar no tiene sentido en última instancia sin la capacidad de interpretar esos datos. Las finanzas están notablemente rezagadas con respecto a otras funciones en la adopción de análisis avanzados, según la Encuesta de mercado de Wisdom of Crowds® Data Science y ML 2020 de Dresner Advisory (ver imagen 2). Pero las soluciones modernas de gestión del rendimiento corporativo (CPM) ofrecen capacidades que pueden capacitar a los líderes de finanzas y unidades de negocio con herramientas de autoservicio para la previsión analítica predictiva. 

Con la capacidad de aplicar modelos de pronóstico predictivo a los datos, los equipos de finanzas pueden aprovechar los vastos datos de sus organizaciones para guiar la toma de decisiones críticas, y hacerlo a la velocidad del negocio.